大数据-算法-非自治的非线性Schr()dinger方程Dirichlet边值问题.pdf

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一维演示器中具有狄利克雷边界条件的薛定谔-泊松求解器 该程序使用狄利克雷边界条件计算异质结构中的薛定谔-泊松方程。 这意味着结构左侧和右侧的掺杂水平是边界条件，因为它们设置了费米能级。 为了简单易懂，我们进行了一些近似处理： ->量子结构夹在带有间隔物的触点之间。 薛定谔求解器仅在此域中工作。 -> 质量 (=meff) 在整个结构中保持不变。 这意味着应将 meff 设置为井的值。 -> 在薛定谔求解器和状态密度中也不考虑带的非抛物线性。 ->肖特基接触可以通过将接触的掺杂设置为零并设置接触材料的带隙能来模拟。 作为输入，程序只需要一组具有厚度、导带偏移和掺杂的层。 享受！ 喜欢的话别忘了星星哦！

Dirichlet dirichlet为的实现(d/r)统计函数。 重量轻，非常适合用于其他包装。 获得狄利克雷 dirichlet尚未在CRAN上，因此，请使用以下命令进行获取： # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " dkahle/dirichlet " ) ddirichlet()函数 可以使用ddirichlet()函数对 （ f（x） ）进行评估： library( dirichlet ) ddirichlet(c( .5 , .5 ), c( .5 , .5 )) # [1] 0.6366198 您可以像这样在重心坐标中可视化它： library( dplyr , warn.conflicts = FALSE ) library( ggplot2 ); theme_set(theme_bw

华侨城 OCTIS（优化和比较主题模型很简单）旨在训练，分析和比较主题模型，其最佳超参数通过贝叶斯优化方法进行估算。 安装 您可以使用以下命令安装OCTIS： pip install -e . 您可以在requirements.txt文件中找到需求。 特征 我们提供了一组最新的预处理文本数据集（或者您可以预处理自己的数据集） 我们提供了一组著名的主题模型（经典模型和神经模型），或者您可以集成自己的模型 您可以使用几种最新的评估指标来评估模型 您可以使用贝叶斯优化相对于给定指标优化模型的超参数 我们提供了一个简单的网络信息中心，用于启动和控制优化实验 获取预处理的数据集 要获取数据集，您可以使用内置源之一。 from octis . dataset . dataset import Dataset dataset = Dataset () dataset . load ( "oc

这个是LDA的源代码，里面实现了中文分词，以及有实际的数据，我都已经写好了，可以把数据以文件夹的形式读入，方便使用

Variational Dirichlet Process　Gaussian Mixture Model的Matlab源码

高密度脂蛋白 潜在Dirichlet分配的分层Dirichlet过程 用法： make exp 数据格式：lda-c格式（ ）

在线-hdp 分层狄利克雷过程的在线推理。 使分层 Dirichlet 过程主题模型适合海量数据。 该算法确定主题的数量。 。 参考 Chong Wang、John Paisley 和 David M. Blei。 分层狄利克雷过程的在线变分推理。 在 AISTATS 2011 中。口头报告。

pyGibbsLDA 潜在Dirichlet分配（LDA）的折叠Gibbs采样的Python实现 开发环境 语言：Python3 前提条件库： ， ， 输入数据格式 DocumentID \ t WordID \ t计数\ n 模块用法示例 >> > import GibbsLDA >> > sampler = GibbsLDA . Sampler ( "/home2/TwitterData.dat" , 100 ) >> > likelihood = sampler . run ( 500 , 300 , 2 ) 100：主题数 500：吉布斯样本数 300：老化点 2：采样间隔 参考