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差分进化算法是由 Storn & Price 开发的一种优化算法。给定具有一组N参数的函数，该算法在定义的参数空间内创建一组NP 随机解，然后使用参数之间的变化来改变现有种群并找到更好的解。虽然这种优化方法可能很慢，但它可以避免陷入局部最小值，并且是一种易于实现和理解的简单算法。 微分进化也可以很容易地适应马尔可夫链蒙特卡罗方法。该包在 Go 编程语言中实现了差分进化和马尔可夫链蒙特卡洛差分进化。 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

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多元马尔可夫毯和马尔可夫边界

使用 Runge-Kutta 方法求解运动方程，以找到投球或击球的棒球在空中的路径。 每一步计算阻力系数取决于当地的温度和压力环境条件； 考虑风压； 并且可以使球绕任意轴旋转以模拟上旋、侧旋或后旋。 这些示例说明了如何对快球、曲线球、滑块和慢球间距进行建模，以及如何对击中的射弹进行建模。 用户输入球相对于体育场的初始位置和速度。 用户可以通过互联网上容易获得的模型或原始探空仪来初始化环境（大气和风）。 举例说明了如何将国际标准大气与气候带数据、基于气候的 NRLMSIS（包括 matlab 实现）与气候带数据一起使用，或获取特定事件的真实观测数据的探测器。 探测器示例模拟了美国东部时间 2018 年 8 月 9 日晚上 7 点 46 分在洋基体育场的最新记录，洋基右外野手吉安卡洛·斯坦顿创造了一个新的本垒打记录——这是 Statcast 有史以来最重的本垒打记录。 在 17.4 度的

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和马INS照片汇总

基于博弈论和马尔可夫过程的多目标分类方法

具有模式相关混合时滞和马尔可夫切换的随机Cohen-Grossberg神经网络的镇定