公式推导 直观自然的数学表达式,智能的关联菜单,交互式助手等协助您从容通过推导过程,让您更容易地完成解决方案的开发,快速.无错! 分析 Maple 内置超过大量的计算函数,包括积分变换,微分方程求解器(常微分方程.偏微分方程.微分代数方程),线性代数,统计,信号处理,FFT.小波等等,超过5000个计算命令让您通常只需要一个函数就可以完成复杂的分析任务.Maple 的计算引擎可 以帮助你解决最复杂的数学问题,您可以使用Maple的交互式工具对各种假定分析,以达到最佳参数值. 编程和代码生成 Ma

在某些几何软件的开发中,会要求写出一个向量方程的微分公式.对我而言,手工推导繁琐.易出错.且需要反复校验. 早就听说Mathematica, Maple这样的软件可以自动进行符号公式的推导,一直没有时间研究.最近终于应用了一把,发现还是挺简单的.现以求一个“点到直线距离”的方程微分为例,展示一下怎么样用Maple推导向量方程的微分. 首先看一下我们的问题:求一个“点到直线距离”方程关于点的x坐标的微分. 空间一直线由一点S和一个单位向量V表示,空间一点由P表示.所以点到直线的距离可用如下图中的向

with(DEtools); Parameter(M); de := diff(q(p), p)+(M^*p^-q(p)^)/(*p*q(p)) = ; dsolve({de, q(px) = }, q(p)); DEplot(de, q(p), p = - .. , q = - .. , color = black, thickness = *`,arrows` and *`,arrows` = large)

8.0 序 工程设计过程主要包括以下几个过程: 1.定义规格与其他设计目标 2.提出一个电路.这是一个创造性的过程,需要利用工程师的实际见识和经验. 3.对电路进行建模.变换器的功率级建模方法已经在第7章给出.系统各元件和其他部分通常使用供应商提供的数据进行建模. 4.对电路进行面向设计的分析.这就涉及到了方程的建立,这些方程可以通过选择不同的元素值从而满足设计规格和设计目标.此外,工程师有必要对电路特性有更多的了解和物理角度的见解,从而可以通过向电路中添加元件或更改电路的连接改进设计. 5.模

Deep Learning论文笔记之(四)CNN卷积神经网络推导和实现 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正

称号: Maple trees Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 177 Accepted Submission(s): 63   Problem Description There are a lot of trees in HDU. Kiki want to surround all the trees with the m

http://www.tuicool.com/articles/MfYjQfV 如何用70行Java代码实现深度神经网络算法 时间 2016-02-18 10:46:17  ITeye 原文  http://www.iteye.com/news/31357 主题 神经网络算法Java 对于现在流行的深度学习,保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感,必要时要动手写一写掌握下来,先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题,会不会写是技术问题,就像军人不关

https://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/9993371 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢. 本文的论文来自: Notes on Convolutio

在Lecture4中有3部分内容: Newton’s method        牛顿方法 Exceponential Family        指数分布族 Generalized Linear Models        广义线性模型(GLMS) 牛顿法上一篇随便中已经讲过了,是平行于梯度下降算法的另一种最优化算法. 然后,视频中证明了伯努利分布和高斯分布都属是指数分布族中的特例的证明,实际上就是把这两种分布转化为指数分布族的形式,然后一一去对照,判断是否符合. 接下来,就讲到了当我们选定了

//看了多少遍SVM的数学原理讲解,就是不懂,对偶形式推导也是不懂,看来我真的是不太适合学数学啊,这是面试前最后一次认真的看,并且使用了sklearn包中的SVM来进行实现了一个鸢尾花分类的实例,进行进一步的理解. 1.鸢尾花分类实例 转自:https://www.cnblogs.com/luyaoblog/p/6775342.html 数据集: 特点:每个属性及标记之间使用逗号进行隔开. #encoding:utf-8 from sklearn import svm import numpy

在上一篇[http://www.cnblogs.com/webor2006/p/7707281.html]中提到了方法推导的东东: 这里说细的学习一下它,下面走起! Method references[方法推导]: 编译运行: 而对于上面的代码可以用Lambda更加精简: 不多解释,然后对于上面的代码还能进一步精简,这时就得用到Lambda的方法推导啦,如下: 可以打一下println()的方法源码: 而方法推导的使用方式就是类后面加两个":",再跟上要调用的方法名. 其实在JAVA8

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归

文章转自公众号[机器学习炼丹术],关注回复"炼丹"即可获得海量免费学习资料哦! 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这

文章来自微信公众号:[机器学习炼丹术] 目录 1 作者前言 2 树模型概述 3 XGB vs GBDT 3.1 区别1:自带正则项 3.2 区别2:有二阶导数信息 3.3 区别3:列抽样 4 XGB为什么用二阶导 4.1 为什么减少了计算量 4.2 为什么加快收敛速度 5 牛顿法 1 作者前言 在2020年还在整理XGB的算法,其实已经有点过时了.不过,主要是为了扩大知识面和应付面试嘛.现在的大数据竞赛,XGB基本上已经全面被LGB模型取代了,这里主要是学习一下Boost算法.之前已经在其他博文

9.2 负反馈对网络传递函数的影响 我们已经知道了如何推导开关变换器的交流小信号传递函数.例如,buck变换器的等效电路模型可以表示为图9.3所示.这个等效电路包含三个独立输入:控制输入变量\(\hat{d}\),输入电压变量\(\hat{v}_{g}\),以及负载电流变量\(\hat{i}_{load}\).那么输出电压变量\(\hat{v}\)可以表示为上述三个变量的线性组合,也就是: \[\hat{v}(s)=G_{vd}(s)\hat{d}(s)+G_{vg}(s)\hat{v}_{g}

8.5 交流传递函数以及阻抗的测量 测量原型变换器和变换器系统的传递函数是非常好的工程实践过程.这样的实践可以验证系统是否被正确地建模和设计.此外,通过测量单个电路元件的端阻抗来表征其特性也是非常有用的. 小信号交流的幅值和相位的测量可以使用一种被称为网路分析仪或频率分析仪的设备.基本的网络分析仪的关键输入和输出如图8.60所示.网络分析仪提供幅值和频率可控的正弦输出电压\(\hat{v}_{z}\).该信号可以注入到带测量系统的任何期望位置.网络分析仪也可以有两个或多个输入,\(\hat{v}

8.3 阻抗和传递函数图形的构建 通常,我们可以通过观察来绘制近似的bode图,这样没有大量混乱的代数和不可避免的有关代数错误.使用这种方法可以对电路运行有较好的了解.在各种频率下哪些元件主导电路的响应变得很明显,同时合适的近似变得显而易见.近似转折频率和渐近线的解析表达式就可以直接得到.复杂网络的阻抗和传递函数也可以容易构建.因此,可以获得对电路的较好了解,方便设计的工程师修改电路,来获得所需的频率响应. 图形构造方法,也称为"在图形上做代数",其涉及到使用一些简单的规则来组合阻抗和

8.2 变换器传递函数分析 接下来,让我们推导基本变换器传递函数中的极点,零点和渐近线增益的解析表达式. 8.2.1 示例:Buck-boost变换器的传递函数 Buck-boost变换器的小信号等效电路模型已经在7.2节中推导完成,其结果这里在图8.31中重新给出.让我们来推导并画出这个电路的控制-输出以及输入-输出的传递函数. 这个变换器包含两个独立的交流输入:控制输入\(\hat{d}(s)\)和直流输入\(\hat{v}_{g}(s)\).交流输出电压的变化量\(\hat{v}(s)\)

转自:https://blog.csdn.net/heyijia0327/article/details/39270597 本文主要介绍LQR的直观推导,说明LQR目标函数J选择的直观含义以及简单介绍矩阵Q,R的选取,最后总结LQR控制器的设计步奏,并将其应用在一个简单的倒立摆例子上. 假设有一个线性系统能用状态向量的形式表示成:                    ( 1 ) 其中 ,初始条件是. 并且假设这个系统的所有状态变量都是可测量到的. 在介绍LQR前,先简单回顾一下现代控制理论中最

前言 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在70年代由苏联人 Vladimir Vapnik 提出,主要用于处理二分类问题,也就是研究如何区分两类事物. 本文主要介绍支持向量机如何解决线性可分和非线性可分问题,最后还会对 SMO 算法进行推导以及对 SMO 算法的收敛性进行简要分析,但受限于篇幅,本文不会对最优化问题.核函数.原问题和对偶问题等前置知识做过于深入的介绍,需要了解相关知识的读者朋友请移步其它文章.资料. SVM 推导过程主要参考自胡浩基教授的机器学习公