1定义 (1)$f$ 在 $E$ 上积分确定 $\lra$ $\dps{\int_Ef^+(x)\rd x<+\infty}$ 或 $\dps{\int_Ef^-(x)\rd x<+\infty}$; 此时称 $$\bex \int_E f(x)\rd x=\int_Ef^+(x)\rd x -\int_Ef^-(x)\rd x \eex$$ 为 $f$ 在 $E$ 上的 Lebesgue 积分. (2)$f$ 在 $E$ 上 Lebesgue 可积 $\lra$ $\dps{\int_Ef^

1 记号 (notations) (1) 广义实数: $\overline{\bbR}=\bbR\cup\sed{-\infty}\cup\sed{+\infty}$. (2) 本章主要考虑     $$\bex     f:E\to \overline{\bbR},     \eex$$ 其中 $E$ 是可测集, 而把     $$\bex     f:E\to \bbR     \eex$$ 称为有限函数. 注意: 有限函数.有界函数的区别. (3)     $$\bex     E[f>c

本节中, 设 $f,g,f_i$ 是可测集 $E$ 上的非负可测函数, $A,B$ 是 $E$ 的可测子集.       1 定义: (1) $f$ 在 $E$ 上的 Lebesgue 积分        $$\bex        \int_E f(x)\rd x        =\sup\sed{\int_E\phi(x)\rd x; 0\leq \phi\leq f}.        \eex$$ (2) $f$ 在 $E$ 上 Lebesgue 可积 $\dps{\lra \int_Ef

https://www.douban.com/group/topic/11115261/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和m

作者:林达华 一.为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我(原作者)没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目 的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数 学的旅程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建立一个unified的model.这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的世界中并没有任何特别的地方.事实上,使用各种Graphical M

原文网址:http://www.guokr.com/post/442622/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建

本文内容遵从CC版权协议, 可以随意转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.penglixun.com/study/science/mit_math_system.html 目录 (Contents) 1 为什么要深入数学的世界 2 集合论:现代数学的共同基础 3 分析:在极限基础上建立的宏伟大厦 3.1 微积分:分析的古典时代——从牛顿到柯西 3.2 实分析:在实数理论和测度理论上建立起现代分析 3.3 拓扑学:分析从实数轴推广到一般空间——

麻省理工( MIT)大神解说数学体系 http://blog.sina.com.cn/s/blog_5ff4fb7b0102e3p6.html 其实每一门学科都应该在学习完成后,在脑子里面有一个体系,比如物理体系.化学体系.数学体系等等.我们学习一门课程的收获,不是期末考试能考多少分,能拿多少奖学金,能获得高GPA,而是要真正建立起这个学科的体系,为未来的深入学习或者研究打基础.做准备. 以下是牛人的数学体系: 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅

https://www.douban.com/group/topic/11395706/ 作者:伊藤清 当我得知苏联伟大的数学家,84岁的 Andreyii Nikolaevich Kolmogorov 教授于1987年10月20日离开人世时,我感到像是失去了支柱那样悲哀与孤寂.在我还是学生时(1937年)读了他的名著<概率论的基本概念>之后,便立志钻研概率论,并持续了50年之久.对于我来说,Kolmogorov 就是我的数学基础. 我与 Kolmogorov 教授仅会过 3 次面.第一次是1

1 一致收敛很重要, 但可惜的是很多时候不一致收敛. 比如 $$\bex f_n(x)=x^n\to f(x)=\sedd{\ba{ll} 0,&x\in [0,1)\\ 1,&x=1 \ea},\quad x\in [0,1]; \eex$$ 但 $f_n$ 在 $[0,1-\delta]$ 上一致收敛! 本节的内容就是把这种现象普适化. 2 (Egrov 定理) 设 (1) $mE<\infty$; (2) $\ae$ 有限的可测函数列 $\sed{f_n}$ $\ae$ 收敛于

1 Riemann 积分的局限性 (1) Riemann 积分与极限的条件太严:    $$\bex    f_k\rightrightarrows f\ra \lim \int_a^b f_k    =\int_a^b \lim f_k.    \eex$$ 这 ``一致收敛'' 极大地限制了 Riemann 积分的应用. (2) 积分运算不完全是微分运算的逆运算:    $$\bex    f\mbox{ 在 }x\mbox{ 连续}\ra \frac{\rd}{\rd x}\int_a^x

1 本节推广数学分析中的 Fubini 定理. 为此, 先引入 (1)(从低到高) 对 $A\subset \bbR^p, B\subset\bbR^q$, $$\bex A\times B=\sed{(x,y);x\in A, y\in B} \eex$$ 称为 $A$ 与 $B$ 的直积 (direct product). (2)(从高到低) 设 $E\subset \bbR^{p+q}$, $x\in \bbR^p$, 则称 $$\bex E_x=\sed{y\in\bbR^q;(x,y)

写的太好,这是第二篇:http://www.kunli.info/2011/02/18/fourier-wavelet-motion-signal-2/ 这是<小波变换和motion信号处理>系列的第二篇,深入小波.第一篇我进行了基础知识的铺垫,第三篇主要讲解应用. 在上一篇中讲到,每个小波变换都会有一个mother wavelet,我们称之为母小波,同时还有一个father wavelet,就是scaling function.而该小波的basis函数其实就是对这个母小波和父小波缩放和平移形

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/52108040 范数规则化 机器学习中出现的非常频繁的问题有:过拟合与规则化.先简单的来理解下常用的L0.L1.L2和核范数规则化,最后聊下规则化项参数的选择问题. 如何看待规则化项和过拟合 从不同角度来看待规则化 regularize这个词更多的意思是"使系统化","使体系化",也就是说不要走极端,要建立和谐社会,科学发展观. 1 监督机器学习问题无非就是"m

基础概念: 卷积神经网络(CNN):属于人工神经网络的一种,它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度,减少了权值的数量.卷积神经网络不像传统的识别算法一样,需要对数据进行特征提取和数据重建,可以直接将图片作为网络的输入,自动提取特征,并且对图形的变形等具有高度不变形.在语音分析和图像识别领域有重要用途. 卷积:卷积是泛函分析中的一种积分变换的数学方法,通过两个函数 f 和 g 生成第三个函数的一种数学算子,表征函数 f 与 g 经过翻转和平移的重叠部分的面积.设函数  是定义在  上的可测函

CC的整本书主要是想要研究在粘性解的框架下的一致椭圆方程解的正则性.我们试着一章一章来解析他. 序言部分也是值得每一个字细读的,主要讲述了他们的工作的主要内容,即在粘性解的框架下研究解的正则性,需要特别注意的是,他研究的是一致椭圆方程,整本书的理论并没有超出出Bellman方程,Issac方程的范围太多.实际上,我们可以把他们看作是某种思想方法的一个总结,期望可以将这些想法推广到其他方程上面去,当然Caffarelli成功的将他们应用到MA方程的研究中.第一章,CC给出了用来研究粘性解正则性的一

1.这里为什么是开集?   2.请问为什么说了是开集马上就说是有界可测函数? 开集为可测集

1.老老实实把课本上的题目做完.其实说科大的课本难,我以为这话不完整.科大的教材,就数学系而言还是讲得挺清楚的,难的是后面的习题.事实上做1道难题的收获是做10道简单题所不能比的. 2.每门数学必修课至少要看一本参考书,尽量做一本习题集. 3.数学分析别做吉米,除非你太无聊,推荐北大方企勤的习题集.此外注意一下有套波兰的数学分析习题集,是不是搞得到中文或英文版. 4.线性代数推荐普罗斯库列科夫的<<线性代数习题集>>和法捷耶夫的<<高等代数习题集>>.莫斯科

[转载请注明出处]http://www.cnblogs.com/mashiqi 2017/02/16 Minkowski不等式: 设$f$是$\mathbb{R}^n \times \mathbb{R}^n$上的Lebesgue可测函数,则对任意$1 \leq p < +\infty$,有$$\left( \int_{\mathbb{R}^n} \left| \int_{\mathbb{R}^n} f(x,y)\mathrm{d}y \right|^p \mathrm{d}x \right)^{

目录 一.引言 1.什么是.为什么需要深度学习 2.简单的机器学习算法对数据表示的依赖 3.深度学习的历史趋势 最早的人工神经网络:旨在模拟生物学习的计算模型 神经网络第二次浪潮:联结主义connectionism 神经网络的突破 二.线性代数 1. 标量.向量.矩阵和张量的一般表示方法 2. 矩阵和向量的特殊运算 3. 线性相关和生成子空间 I. 方程的解问题 II. 思路 III. 结论 IV.求解方式 4. 范数norm I. 定义和要求 II. 常用的\(L^2\)范数和平方\(L^2\