mathematica微分第3页

生物计算芯片编译困境：SNN脉冲时序编码的优化迷宫与破局之道

一、脉冲时序编码的数学本质在SNN的数学框架中，脉冲时序编码的数学表征可分解为三个核心维度：1.时间编码微分几何结构脉冲时间序列在微分流形上的嵌入遵循非线性动力学规律，可用李导数描述脉冲相位在流形上的传播特性

尘烬海·2025-05-27 02:56

pytorch深度学习框架基本介绍

1.1什么是PyTorch1.2PyTorch的特点2.安装与配置2.1安装PyTorch2.2配置CUDA环境3.基础概念3.1张量(Tensor)3.1.1创建张量3.1.2张量的类型转换3.2自动微分

一九11111·2025-05-26 04:19

PINN高阶技术综合应用：复杂问题求解与神经算子进阶

重点关注高维偏微分方程、强非线性系统、奇异性问题的求解策略，反问题中的参数识别与系统辨识方法，以及基于问题特性的网络架构优化设计。

LIUDAN'S WORLD·2025-05-25 09:16

C++高效求解非线性方程组的实践指南

一、专用数学库：快速实现与工程级方案1.1tomsolver：符号运算与自动微分tomsolver库以其极简的接口设计

老歌老听老掉牙·2025-05-24 13:37

信号与系统（15）- 系统的频域分析法：周期信号

相比时域分析法，这种方法不需要求解微分方程，以及使用卷积积分计算系统对信号的响应，但是必须要经过傅里叶变换和傅里叶反变换。这种分析方法只能求解零状态响应或稳态响应，零输入

Zhongzheng Wang·2025-05-24 09:05

信号与系统06-系统建模与AI融合

第6课：系统建模与AI融合课程目标掌握传统系统建模方法（微分方程/差分方程/状态空间）理解动态系统的数学本质与AI建模的共性掌握深度学习中处理时序数据的核心模型（RNN/LSTM）通过代码实践理解系统建模与

江畔柳前堤·2025-05-24 09:04

信号与系统05-复频域分析（拉普拉斯变换与Z变换）

复频域是将信号和系统从时域映射到复平面上的分析方法核心思想：将微分/差分方程转化为代数方

江畔柳前堤·2025-05-24 09:04

ITU601/656简介

0.2模拟电视存在的缺点模拟电视存在着许多难以克服的缺陷：多次传输或复制后会形成噪声积累，信号的线性、非线性失真，亮色互扰，行间闪烁，爬行，微分相位和微分增益失真

dhdahai·2025-05-24 00:02

完整改进RIME算法，基于修正多项式微分学习算子Rime-ice增长优化器，完整MATLAB代码获取

在本研究中，引入了一种增强版本，称为修改的RIME（MRIME），集成了多项式微分学习算子（PDLO）。

算法小狂人·2025-05-24 00:31

pytorch_course3

version__'1.12.1'使用PyTorch计算梯度数值PyTorch的Autograd模块实现了深度学习的算法中的向传播求导数，在张量（Tensor类）上的所有操作，Autograd都能为他们自动提供微分

wenxingxingxing·2025-05-23 16:37

微分段安全技术解析：云原生环境下的零信任实践 P2

书接上回：微分段安全技术解析：云原生环境下的零信任实践P1微分段的类型微分段为动态环境提供保护。例如，云原生架构如容器[1]和Kubernetes可以在几秒钟内启动并关闭。

weixin_38754564·2025-05-23 14:54

基于matlabcd7.x的无网格近似方法

无网格近似方法（MeshlessMethods）是一类数值计算方法，用于解决偏微分方程（PDEs）问题，特别是在几何形状复杂或需要动态网格更新的场景中。

feifeigo123·2025-05-23 04:12

MATLAB学习笔记（六）：MATLAB数学建模

模型构建•建立数学方程（微分方程、代数方程、统计模型等）。•确定参数与初始条件。模型求解•解析解

向上的车轮·2025-05-22 08:10

题解 | #G Mathematical Practice#

腾讯WXG一面凉经腾讯PCG客户端一面Shein的AB面Java已读不回？腾讯一面春招KPI【哔哩哔哩】服务端开发暑期实习一面面经｜讲解｜0508腾讯一面凉腾讯天美客户端一面腾讯客户端二面携程笔试5.6知乎NLP算法工程师一面2019春招算法面经汇总荣耀开发一面面经荣耀通软技术一面面经韶音科技京东jdy测开实习面经1.你的模板不行，第一点，需要换一个简约的青春点的模板，我可以给你推荐~2.主要课程

2301_79125431·2025-05-22 05:21

基于JAX的自动微分系统优化：从XLA编译到GPU代码生成（对比JAX与PyTorch的算子融合策略差异）

一、自动微分系统的核心挑战与优化方向在深度学习框架的设计中，自动微分（AutomaticDifferentiation,AD）与计算图优化是决定训练效率的核心环节。

九章云极AladdinEdu·2025-05-21 00:10

【计算机图形学CG】虎书第一章——Introduction笔记

1.1GraphicsAreas可以将图形学划分为不同的领域，核心领域有Modeling、Rendering、Animation三个：Modeling：Modelingdealswiththemathematicalspecificationofshapeandappearancepropertiesinawaythatcanbestoredonthecomputer

IncludeFun·2025-05-18 16:30

The Action Replay Process - A Complete Guide

dliketogiveeveryoneasenseofthegeneralstyleofthisarticle,aswellasthemainareasofmathematicswe’llbeusing.Let’sstartwithafundamentaltheoremfrommathematicalanalysis.Acommon

AI是人类修仙的基本引擎·2025-05-17 21:11

数学建模之入门篇

目录什么是数学建模建模、编程、写作一、初步建模选择模型二、进阶熟练掌握1.数学模型线性规划图与网络模型及方法插值与拟合灰色预测动态规划层次分析法AHP整数规划目标规划模型偏最小二乘回归微分方程模型博弈论

沐硕·2025-05-17 05:51

MATLAB 数学应用微分方程边界值问题求解边界值问题

在边界值问题(BVP)中，目标是求常微分方程(ODE)的解，该解还需满足某些指定的边界条件。边界条件指定积分区间中两个或多个位置处的解的值之间的关系。

结冰架构·2025-05-16 01:01

2025顶刊聚焦：物理信息深度学习新成果，频繁亮相于《Nature》等权威期刊

其核心技术——物理信息神经网络（PINNs），通过将物理定律嵌入深度学习模型，在训练过程中引入物理约束，显著提升了求解复杂偏微分方程的能力。

前沿速递AI·2025-05-15 18:36

手搓传染病模型（SQEIR）

图中的微分方程组清晰定义了各仓室的动态变化：\(\begin{align*}\frac{dS}{dt}&=-\betaSI\\\frac{dE}{dt}&=\betaSI-\alph

Code_Verse·2025-05-15 01:13

手搓传染病模型（SEIARW）

图中的微分方程组清晰地定义了各变量的动态变化：\(\begin{cases}\frac{dS}{dt}=-\betaS(I+kA)-\beta_wSW\\\frac{dE}{dt

Code_Verse·2025-05-15 00:08

高等数学第七章---微分方程（§7.1-§7.3微分方程概念、一阶微分方程、一阶微分线性方程）

§7.1微分方程有关概念例题已知曲线y=f(x)y=f(x)y=f(x)过点(1,2)(1,2)(1,2)，且该曲线上任一点处的切线斜率为2x2x2x，求该曲线方程。

门前云梦·2025-05-14 21:14

Python3.3 Scipy函数库：科学计算的强大工具

它包括积分、优化、插值、信号处理、线性代数、稀疏矩阵、空间数据结构、统计、特殊函数和微分方程求解等模块。

宝贝西·2025-05-14 14:30

在Mathematica中自编函数绘制Poincare圆盘

庞加莱圆盘中的双曲直线表现为圆弧形式，若将其延伸，这些圆弧将与单位圆边界形成正交。要在圆盘内实现密铺，需要将多边形瓦片的顶点及其圆弧边沿相同的圆弧边进行反射操作，这对应着在圆上进行反演变换。具体操作步骤是：首先选取一个中心p边形（即边数为p的多边形），并确保每个顶点处有q个这样的多边形交汇。随后沿该多边形的每条圆弧边进行反射，生成p个新多边形。根据所需的密铺深度，递归重复这一迭代过程。基于上述原理

分形数据·2025-05-12 14:42

Missashe高数强化学习笔记（随时更新）

第一章函数极限连续第二章一元函数微分学第三章一元函数积分学第一节不定积分知识点回顾1.两个概念：原函数、不定积分：f(x)的全体原函数。2.原函数的存在性：1）区间上连续必有原函数。

LVerrrr·2025-05-11 23:02

基于Matlab实现耦合模理论仿真程序

CMT的核心思想是将复杂的多模系统简化为几个关键的相互耦合的模式，通过一组线性微分方程来描述它们的动力学行

Matlab仿真实验室·2025-05-08 21:33

【机器学习】gumbel softmax的介绍

一、介绍Gumbel-Softmax是一种技术，用于在离散选择中引入可微分的近似。这对于需要在神经网络中进行离散采样（如分类任务或生成离散数据）而不破坏梯度计算非常有用。

追风赶月。·2025-05-08 16:22

Mathematica 计算步骤显示方法

在Mathematica中，你可以通过多种方式显示计算的详细步骤或设置计算过程的可视化。

課代表·2025-05-07 08:37

【人工智能数学基础】——卷积神经网络数学原理：从像素到智慧的视觉之旅

代码透视数学本质2.1纯Python实现二维卷积2.2卷积核的可视化实验三、池化层：信息蒸馏的数学艺术3.1最大池化的数学原理四、反向传播中的卷积梯度计算4.1卷积层的梯度推导4.2PyTorch自动微分验证五

Sonal_Lynn·2025-05-06 07:02

使用Mathematica绘制椭圆（Ellipse）

"椭圆（Ellipse）是平面内到定点F1、F2的距离之和等于常数（大于|F1F2|）的动点P的轨迹，F1、F2称为椭圆的两个焦点。其数学表达式为：|PF1|+|PF2|=2a（2a>|F1F2|）。椭圆是圆锥曲线的一种，即圆锥与平面的截线。"备注：图中的大小两个圆及辅助线用于椭圆参数的几何解释。

预见未来to50·2025-05-05 19:48

【PINN】DeepXDE学习训练营(14)——operator-antiderivative_unaligned_pideeponet.py

偏微分方程（PartialDifferentialEquations,PDEs）作为描述自然界中众多复杂现象的重要数学工具，在物理、化学、工程、金融等领域具有广泛应用。

灵犀拾荒者·2025-05-05 10:48

2.1 行列式

引言行列式是线性代数的核心工具，贯穿矩阵运算、特征值计算与微分方程求解。本文系统梳理2.1节核心考点，结合公式速查与典型例题，助你高效突破行列式难点！

x峰峰·2025-05-05 05:47

pytorch基础

PyTorch提供了许多高级功能，如自动微分（automaticdifferen

joekl·2025-05-04 06:16

1.1函数、极限、连续

考研数学《函数、极限、连续》八大核心考点精讲引言函数、极限与连续是高等数学的基石，直接影响积分、微分方程等后续章节。本文从实战角度系统梳理8大核心考点，助你高效备考！

x峰峰·2025-05-03 19:38

弹跳小球：物理模拟与碰撞检测的数学本质

目录弹跳小球：物理模拟与碰撞检测的数学本质引言第一章物理模型精解1.1运动微分方程1.2能量损失模型第二章碰撞检测体系2.1边界碰撞检测2.2物体间碰撞检测第三章系统架构设计3.1物理引擎模块3.2数据流架构第四章性能优化策略

闲人编程·2025-05-03 18:01

【计算机视觉】三维视觉：Nerfstudio：模块化神经辐射场框架的技术突破与实战指南

模块化神经辐射场框架的技术突破与实战指南技术架构与核心创新系统架构设计关键技术特性环境配置与安装指南硬件要求全平台安装流程实战全流程解析1.数据采集与预处理2.模型训练与优化3.可视化与导出核心技术深度解析1.混合表示网络2.渐进式训练策略3.微分渲染优化常见问题与解决方案

白熊188·2025-05-03 14:30

科学计算与matlab语言期末答案,科学计算与MATLAB语言答案

【单选题】利用MATLAB的符号计算功能求微分方程初值问题的解析解时，所用到的函数是()。【多选题】在一个图形窗口同时绘制[0，2π]的正弦曲线、余弦曲线，可以使用命令()。【单选题】求矩阵A的范数的

扬云飞·2025-05-03 10:07

国产GPU破局之路：摩尔线程与景嘉微的技术路线对比

摩尔线程与景嘉微分别代表了全功能通用GPU与垂直领域专用GPU的两大方向。本文从架构设计、生态策略、应用场景三维度，解析二者在AI训练与推理领域的竞争逻辑。

学术猿之吻·2025-05-02 12:37

Python PyTorch库【机器学习框架】全面深入讲解与实践

其核心特性包括：动态计算图（Define-by-Run）GPU加速张量计算自动微分系统丰富的神经网络模块与TensorFlow的静态图相比，PyTorch的动态图机制更符合Python编程习惯，使其在学术研究中迅速流行

老胖闲聊·2025-04-30 21:52

Mandelbrot集合成像的一段Mathematica代码解析

在Mathematica中，我们可以有很多种方法绘制Mandelbrot集合，比如其中一种实现方案：Graphics@Raster@Rescale@Table[Length@NestWhileList[

NEXUS209·2025-04-28 09:26

深度学习-学习笔记3

微分验证为了更好的解释微分（倒数），我们做一个实验，定义一个u=f(x)=3x2-4x求导公式为：通过令x=并让h趋近于0，f’(x)的数值趋近于2，下边通过代码进行计算展示：%matplotlibinlineimportnumpyasnpfrommatplotlib_inlineimportbackend_inlinefromd2limporttorchasd2l

hanyu1102·2025-04-27 06:33

Large Language Models for Mathematical Reasoning: Progresses and Challenges

本文是LLM系列文章，针对《LargeLanguageModelsforMathematicalReasoning:ProgressesandChallenges》的翻译。

UnknownBody·2025-04-25 01:05

Python矩阵并行计算；CuPy-CUDA 实现显存加速：；在Python中实现显存加速或卸载；CuPy 和 NumPy 区别

**JAX**：JAX是一个用于高性能机器学习研究的Python库，它提供了自动微分和加速线性代数

ZhangJiQun&MXP·2025-04-24 22:46

偏微分方程算法之克兰克-尼科尔森法（Crank-Nicolson法）

一、研究对象从偏微分方程的向前欧拉法和向后欧拉法的计算结果分析可知，向前欧拉法虽然计算简单但稳定性差，收敛要求高，只有选择合理的时间、空间步长时才能确保数值计算收敛；向后欧拉法则不需要考虑时间、空间步长的选取

猿核试Bug愁·2025-04-24 00:21

floyd matlab 无向图最短路径数学建模_在数学建模中常用的方法

用这些方法可以解下列一些模型：优化模型、微分方程模型、统计模型、概率模型、图论

李培智·2025-04-22 20:23

【人工智能数学基础】——反向传播算法详解：从链式法则到神经网络训练实战

计算图视角下的反向传播二、从零实现反向传播2.1Python实现双层神经网络2.2代码解析：三、反向传播的优化策略3.1常见问题及解决方案3.2现代优化器的实现对比四、PyTorch实战反向传播4.1自动微分实现

Sonal_Lynn·2025-04-21 20:57

面向实时性瓶颈的量子-神经拟态混合架构突破性解决方案

一、光子量子加速器驱动GNN参数优化1.光子QUBO-GNN协同架构基于量子退火算法优化GNN参数更新的核心在于构建可微分量子-经典混合计算流。

百态老人·2025-04-21 11:10

深度学习-torch2

八、自动微分自动微分模块torch.autograd负责自动计算张量操作的梯度，具有自动求导功能。

De_Yh·2025-04-20 10:31

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