混合VAE模型的流形学习,理论推导黎曼梯度
解决这个逆问题的经典方法包括变分类型方法[28]、拉格朗日方法[26]、因子化方法[21,60]、D-bar方法[84]、封闭方法[54]和单调方法[87]。与许多其他逆问题一样,深度学习方法对EIT产生了重大影响。例如,[36]的作者提出了一种端到端的神经网络,学习正向映射G及其逆映射。此外,深度学习方法可以与传统方法相...
资产组合选择理论:加入无风险资产的前沿边界的推导
上图下面红色部分是一阶条件对拉格朗日函数对w和λ分别求一阶导等于0,得到了式子1和2,通过式子1和2的整理可以得到下图式子3和4。将式子3代入式子4以得到式子5。式子5当中兰姆达λ之后的部分我们可以令为H。可以看出,H和之前的ABCD一样,也是向量矩阵相乘的形式,它也是一个数。通过求H的判别式可以知道,无论r...
世界上最美的方程
这个理论可浓缩为一个主方程,即标准模型的拉格朗日量,该名字来自于十八世纪法国数学家和天文学家约瑟夫·路易斯·拉格朗日(JosephLouisLagrange)。加利福尼亚SLAC国家加速器实验室的兰斯·迪克逊(LanceDixon)在他的著名公式中采用了这个方程。“它成功地描述了迄今所有在实验室中能够观测到的基本粒子和力——除了引力...
一个能促使牛顿定律成立的简单技巧.
牛顿发现质量、加速度和力的组合确实拥有非常强大的力量,这使他得以将“力=质量×加速度”的方程作为宇宙的基本定律。在牛顿提出运动定律大约150年之后,另一位数学家、物理学家、全能天才约瑟夫·路易斯·拉格朗日也提出了他的公式。他发现,通过观察物体的动能和势能,也能推导出运动定律。具体来说,拉格朗日发现物体动...
革命性KAN 2.0横空出世,剑指AI科学大一统,MIT原班人马再出神作
-符号公式:例如,y=sin(x1)+exp(x2)MultKAN在原始KAN网络的基础上,这篇最新的论文引入了一种称为MultKAN的新模型,其核心改进是引入额外的乘法层进行增强。KAN所依据的Kolmogorov-Arnold表示定理提出,任何连续高维函数都可以分解为单变量连续函数和加法的有限组合:...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
4.2等变矩阵的推导双稳态神经块组成的网络中,对称性破缺自然导致SFMs的产生[16](www.e993.com)2024年10月17日。这可以像之后论述那样理解。首先考虑考虑具有x,y两个节点变量的直观网络例子,其方程记为:如此形成一个耦合神经群体模型系统,其中k为局部兴奋性,v噪声,遵循公式(1)的符号表示。图6展示了这种情况下状态空间中的相流,展示4个稳定...
实验首次直接捕捉到引力波,物理学家重新设计黑洞动力学理论!
即使是低自旋QFT,如标准模型的自旋1和广义相对论的自旋2,当然也很复杂,它们的公式基本上依赖于规范对称和微分同胚对称(广义协变性)。这两种对称可以被视为被称为高自旋规范对称的无限阶梯上的最低两级。规范对称性对于描述大质量粒子的动力学不是必需的,但它已被证明是概述一致相互作用的有价值的工具。这种大...
报完志愿还没结束!你了解物理生真实的大学生活吗?
四大力学则不一样。以分析力学为例,分析力学的一个重要分支是拉格朗日力学,这时力的概念已经淡化,而记录一个系统相互作用信息的是拉格朗日量,这是一个以位置和速度(广义坐标和广义速度)为自变量的函数,由动能项和势能项相减得到,这个函数的解析表达式记录物体运动和相互作用的信息。
μ子g-2实验:很可能没有超出标准模型的新物理
以上为标准模型的拉格朗日量。一点不简洁,一点不美。因此,很多物理学家都在寻找超越标准模型的新物理。更多的时候,我们用下图表示标准模型:紫色是6种夸克,绿色是3种轻子(电子,μ子和τ子)以及对应的三种中微子。这些都是费米子。橙色的玻色子用来传递相互作用。夸克通过交换胶子(g)传递强相互作用,光子(γ)用来传...
网易《无尽的拉格朗日》游戏主设计赵振涛:从打车看地图中获得战略...
据悉,赵振涛目前负责《无尽的拉格朗日》UX设计,在网易互娱用户体验中心任交互设计专家,主导数字地图学在SLG领域的理论研究创新和落地。《中国经营报》记者获悉,在上述峰会上,赵振涛提到,《无尽的拉格朗日》在研发初期,网易对它设定的一个创新点是通过让无极缩放地图的沙盘和高层战略地图融为一体,从而大幅提升玩家的...