MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Python完整源码和数据） Python实现MCMC马尔可夫链蒙特卡洛模型（Markov Chain Monte Carlo）

在本说明中，我们分析了参考文献中讨论的F理论模型中GUT和孪生扇区的相对尺度。 [1]。 模型中有许多体积模量。 可见扇区（1）中的GUT表面体积（威尔逊线GUT断开）将GUT比例尺MG〜2×1016 GeV定义为统一比例尺，并具有精确的SU（3）×SU（2）量规耦合 ×U（1）Y。 我们选择GUT耦合常数αG − 1 $$ {\ alpha} _G ^ {-1} $$〜24。然后我们可以自由选择比率αG（2）/αG（1）= m 1 / m 2，其中m 1和m 2独立的体积模量与垂直于两个渐近GUT曲面的方向相关。 然后，我们分析了孪生扇形区（2）的有效场论，这可能导致SUSY打破高吉诺凝结水。 当然，所有这些结果均受模量自洽稳定的影响。

我们构建了一个超对称SU（5）×A4风味GUT模型，其中实现了逆中微子质量层次结构，而无需对参数进行微调。 该模型与我们在arXiv：1305.6612中介绍的普通层次模型具有某些属性，尤其是关系θ13PMNS≃θC/ 2。 除了这些共有的特征外，还存在重要的差异，这主要是由于中微子扇区不同所致。 这些差异不仅改变了轻子领域的预测，而且改变了

我们在E6大统一理论（GUT）的启发下，在疏血性U（1）'模型的框架内讨论了LHC @ 13TeV处的750 GeV双光子过量。 在此模型中，标准模型（SM）的手性费米子在U（1）'规范对称性的额外电荷下被U（1）'带电荷的单重态标量（Φ）自发破坏。 另外，引入了额外的夸克和轻子以实现无异常条件，这是假定的E 6 GUT的自然结果。 这些新的费米子在SM标尺群下是矢量似的，但在新的U（1）'下是手性的，它们的质量完全来自于Yukawa相互作用的Φ的非零真空期望值。 然后，可以通过胶子聚变在LHC处在LHC处产生来自Φ的CP均匀标量hΦ，并通过涉及额外夸克和轻子的单环图衰变为双光子，并且可以将其识别为双光子过量的起源。 750 GeV。 在这个模型中，hΦ可以衰减成一对暗物质粒子和一对标量玻色子，因此几十个衰变宽度是可能的。

复合非对称暗物质场景自然可以解释为什么暗物质质量密度与可见物质质量密度相当。 这种情况通常需要低于综合规模的某种熵转移机制。 否则，它们的后期宇宙学与观测结果是不相容的。 暗光子与可见光子之间的微小动力学混合是低能量门户的一个有前途的例子。 在本文中，我们证明了黑暗和可见区域的巨大统一解释了微小动力混合的起源。 我们特别考虑一个简单的复合不对称暗物质模型的紫外线完成，其中不对称暗物质带有B-L电荷。 在这种设置中，不对称暗物质的寿命由B-L对称性解释，而暗物质不对称性起源于由热瘦素产生的B-L不对称性。 在我们的最小设置中，标准模型部分和暗部分分别被统一到SU（5）GUT×SU（4）DGUT量规理论中。 该模型生成所需的B-L门禁运算符，同时抑制可能冲走生成的B-L不对称性的多余的高维运算符。

永磁同步电机无感FOC（非线性磁链观测器）simulink仿真模型，文档说明： 永磁同步电机非线性磁链观测器：https://blog.csdn.net/qq_28149763/article/details/136721616

研究了LHC在光子诱发的pp→pγγp→p′γγp′过程中通过产生双光子来约束一维超大弯曲和小曲率的Randall-Sundrum模型的参数的可能性。 考虑前向探测器的接受度为0.015 <ξ<0.15，其中ξ是入射质子的质子动量分数损失。 根据LHC积分光度获得五维重力标度上的灵敏度范围。

词嵌入的连续空间主题模型 描述 实现了带有单词嵌入的连续空间主题模型，这是Daichi Mochihashi的增强模型。 环境 C ++ 14+ lang ++ 9.0 提升1.71.0 glog 0.4.0 gflag 2.2.2 boost-python3 python3 用法 准备基于文档的语料库并将其分为训练数据集和验证数据集 用MCMC训练ETM。 $ make $ ./cstm -ndim_d=20 -ignore_word_count=4 -epoch=100 -num_threads=1 -data_path=./data/train/ -validation_data_path=./data/validation/ -model_path=./model/cstm.model 参考

## 1.前馈神经网络 一种单向多层的网络结构，信息从输入层开始，逐层向一个方向传递，一直到输出层结束。前馈是指输出入方向是前向，此过程不调整权值。神经元之间不存在跨层连接、同层连接，输入层用于数据的输入，隐含层与输出层神经元对数据进行加工。 ## 2.反向传播算法 （英语：Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。 ## 3.BP神经网络： 也是前馈神经网络，只是它的参数权重值是由反向传播学习算法调整的。 ## 4.总结： 前馈描述的是网络的结构，指的是网络的信息流是单向的，不会构成环路。它是和“递归网络”(RNN)相对的概念；BP算法是一类训练方法，可以应用于FFNN，也可以应用于RNN，而且BP也并不是唯一的训练方法，其

GARCH-MIDAS、DCC-GARCH模型MATLAB代码