借助针对五个维度的Gauss-Bonnet AdS黑洞的Maxwell等面积定律的参数解,我们找到了针对一阶相变的第二个解析解。 我们分析了在临界温度和零温度下小和大黑洞的某些特征热力学性质的渐近行为,并详细计算了临界指数和相应的临界振幅。 此外,我们根据鲁珀因纳几何学给出了热力学标量曲率的一般形式,并指出当五维高斯-邦纳德AdS黑体发生一阶相变时,在小黑洞相和大黑洞相中,吸引力相互作用都占主导地位 洞。
2024-07-16 13:28:45 308KB Open Access
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补过环境可 可用nodejs直接调用 get_anti_content() 最新版anti_content亲测可以用 浏览器环境调用 可自行去掉环境直接使用 php 也可以直接调用
2024-07-12 23:24:45 181KB
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电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配三部曲: [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配1-得出数值解](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134443687) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配2-得出解析解并综合](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134460547) [电路综合-基于简化实频的集总参数电路匹配3-将任意阻抗用集总参数匹配至归一化阻抗](https://blog.csdn.net/weixin_44584198/article/details/134466026)
2024-07-11 09:47:54 70KB matlab
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## 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
2024-07-01 20:45:29 17KB 神经网络 matlab
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基于STM32 FOC下桥三电阻采样方式的电机相电流重构方法,根据控制板硬件参数和载波频率,仿真计算最大调制率和最大占空比。
2024-06-24 17:34:41 2.53MB
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二维激光slam导航算法move_base改进版本 通过在move_base_params.yaml中配置参数可实现移动机器人的二次调整,解决机器人定位精度设置太高而影响到达目标点的概率底的问题。 pid_kp: 0.5 pid_kd: 0.5 pid_ki: 0.1 #超时时间 pid_time_out: 200 #目标位置精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_xy_goal_tolerance: 0.005 #目标角度精度,不依靠导航调整,自动通过pid调整 pid_yaw_goal_tolerance: 0.005 #目标位置精度容忍值 pid_tolerate_xy_goal_tolerance: 0.01 #目标角度精度容忍值 pid_tolerate_yaw_goal_tolerance: 0.01 #大于30cm时不能调整,误差太大 pid_distance_threshold: 0.3 pid_isStartPid: true #是否是全向底盘 isOmni: false 视频地址:https://b23.tv/JYhZ8ig
2024-06-21 17:17:35 45KB
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六自由度机械臂D-H参数,正逆解代码,轨迹规划代码,适用于机械臂运动规划研究
2024-06-17 16:44:34 252KB
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基于MATLAB的LMS自适应滤波器,参数可更改,绝对能用。
2024-06-16 00:46:56 1KB matlab 最小均方误差 自适应滤波器
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Dynamo悬索桥参数化建模案例文件
2024-06-14 11:35:59 26KB Dynamo 参数化建模 参数化设计 BIM
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