混沌、吸引子、分形:复杂非线性系统的多稳定性与不可预测性

多稳定性存在于物理学的诸多领域,从量子世界到广义相对论,涵盖基本概率到复杂大气模型。的确,爱因斯坦场方程中固有的非线性常常导致多稳定性的情况[3]。例如,当两个黑洞相互绕转,它们周围的光路由于相互竞争的引力阱而变得复杂,且难以预测。在图2所示的情况下,光子面临三种可能的结果:被黑洞1吸收,被黑洞2吸收,或者...

近场的分类及其与静态场的关系_澎湃号·媒体_澎湃新闻-The Paper

其中,ε0和εm分别表示空气和金属的介电常数。假定εm可用Drude-Lorentz模型[8]描述,可以得到如图2所示的色散关系曲线。注意当εm<0时,k∥>ω/c,故SPP色散曲线在光线k∥>ω/c(即空气中给定频率ω的平面波所能取的最大波矢,亦即掠入射时的情况)之下。其波矢垂直分量k...

矩阵模拟!Transformer大模型3D可视化,GPT-3、Nano-GPT每一层清晰...

为了找到这个加权,我们在Q向量和K向量之间进行点乘。我们将加权归一化,最后用它与相应的V向量相乘,再将它们相加。举个更具体的例子,让我们看看第6列(t=5),我们将从这一列开始查询:我们查找的{K,V}项是过去的6列,Q值是当前时间。我们首先计算当前列(t=5)的Q向量与之前各列的K向量之间的点积。然后...

谢赛宁新作:表征学习有多重要?一个操作刷新SOTA,DiT训练速度暴涨...

首先比较两个SiT-XL/2模型在前400K次迭代期间生成的图像,它们共享相同的噪声、采样器和采样步数,但其中使用REPA训练的模型显示出更好的进展。REPA在各个方面都展现出了强大的可扩展性研究人员还改变了预训练编码器和DiffusionTransformer的模型大小来检验REPA的可扩展性。图5a结果表明,与更好的视觉表示相结合可...

大模型在数据领域的十大价值应用

理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效地执行这类任务。随着企业非结构化数据使用场景的增加,且技术相对成熟,大模型在这方面的应用会井喷,但可能需要一些人工监督来确保准确性。实用性:★★★(5星)例子:...

只激活3.8B参数,性能比肩同款7B模型!训练微调都能用,来自微软

从头训练实验使用的模型为Llama,结果在700M和7B模型上,使用70%top-K(即40%的整体稀疏率)的Q-Sparse可以达到与密集baseline相当的训练损失(www.e993.com)2024年11月13日。继续训练的目的是将稠密模型稀疏化,这里的实验对象是Mistral-7B。结果,在激活参数为2.9B和3.8B的情况下,模型在ARC、MMLU等数据集中的得分均未发生明显下降。

基于ARCH类模型的当归价格指数波动影响因素分析及趋势预测

2.6.2当归价格指数GARCH-M回归结果基于金融领域中“波动性越大,均值越高”的理论,通过建立当归价格指数一阶差分方程GARCH-M模型对波动率和收益率进行匹配。由表5结果可知,@SQRT(GARCH)系数为0.128,对应的统计量0.848和P值0.397(>0.05),均未能通过检验,说明GARCH-M模型不显著,即当归价格指数不存在高风险、高收益的...

【技术交流】 基于大井法和地下水模型系统数值模拟方法的某矿坑涌...

式中:Q为矿坑涌水量预测值,m3/d;Kcp为平均渗透系数,m/d;K为渗透系数,m/d;S为地下水位降深,m;M为含水层平均厚度,m;R0为引用影响半径,m;r0为大井引用半径,m;R为影响半径,m;P为圈定的大井面积,m2。2.2参数确定2.2.1抽水试验取得的资料

纯电动商用车底盘协同控制器开发

2.1被控模型基于式(1)被动模型,建立主动系统空间状态方程如下:式中:式中,??M为附加横摆力矩,A、B、C分别为状态转移矩阵、转角系数矩阵和控制矩阵。2.2上层控制器设计本节控制算法采用深度学习回归算法与PID算法结合的方式设计一个具有较高泛化能力的综合控制器。深度学习算法能够从原始数据中学习到更高...

石化设备专家:结构参数对气液下喷式喷射器性能的影响研究!

标准k-ε湍流模型方程见式(5)和式(6)。模型使用体积平均的方法计算气液相混合物的密度和速度,对混合物的湍动能k和湍流耗散率ε进行求解,进而求解湍流粘度。以下的公式符号解释详见文献11。(5)(6)式中混合相密度ρm、粘度μm和速度(7)