我们计算出大型强子对撞机产生的横向动量p⊥≫2mt大的希格斯玻色子的次优QCD校正。 为此，我们将最近近似于无质量顶夸克的近似值计算的过程gg→Hg，qg→Hq和qq→Hg的两环振幅与gg的平方一环振幅的数值计算相结合 →Hgg，qg→Hqg和qq→Hgg过程。 后者的计算是使用OpenLoops执行的。 我们发现，在非常高的p⊥处对希格斯横向动量分布的QCD校正很大，但是与点状Hgg耦合获得的QCD校正非常相似。 我们的结果消除了描述高p⊥希格斯玻色子产生的最大理论不确定性来源，并为使用高p the区域搜索标准模型以外的物理学开辟了途径。

我们研究了晶格QCD中的对角矢量电流的重新归一化，旨在了解和量化与使用中间动量减法相关的非扰动伪影的系统误差。 我们的研究对包括nf = 2 + 1 + 1种海夸克的胶子场配置使用了高度改进的交错夸克行为，但我们的结果可用于其他夸克行为。 对于保留电流使用精确的晶格矢量Ward-Takahashi同一性的重归一化方案对于不受保守扰动的冷凝物污染的非保守矢量电流也具有重归一化因子ZV。 我们通过两种比较方案的显式比较来证明这一点：零动量传递时的矢量形状因子和RI-SMOM动量减法。 ZV的两个确定仅因离散效应（对于RI-SMOM情况下的任何动量传递值）不同。 RI'-MOM方案虽然被广泛使用，但是却不具有此特性。 我们显示，在该方案中以标准方式确定的ZV具有O（1％）非扰动污染，这限制了其准确性。 取而代之的是，我们从局部矢量电流守恒比与保守矢量电流顶点函数之比定义RI'-MOM ZV，并证明该ZV是可用于晶格QCD计算的安全方法。 我们还使用RI-SMOM方案对矢量电流重新规范化进行了首次研究，其中包括淬灭QED对晶格的影响。

人工神经网络 具有反向传播和动量的人工神经网络（不使用角膜和张量流） 楷模 实施步骤 导入必要的库 麻木 matplotlib 球状 cv2 随机的 操作系统 下载并预处理数据集 加载训练和测试数据集 随机训练和测试数据集 调整图像大小并进行归一化 初始化随机权重和偏差 创建字典以存储权重和偏差 将权重和偏差初始化为零以进行反向传播 修复所有超参数 学习率 纪元数 层数 每层的单位数 动量（

附加动量法 附加动量法使网络在修正权值时不仅考虑误差在梯度上的作用，而且考虑在误差曲面上变化趋势的影响； 其中k为训练次数，mc为动量因子，一般取0.95左右 ； 附加动量法的实质是将最后一次权值变化的影响通过一个动量因子来传递。

19热源模型能量源项动量源项

（1）动量守恒 （2）能量关系。 常用到功能关系：摩擦力乘以相对滑动的距离等于摩擦产生的热，等于系统失去的动 能。 七、振动和波： 1．物体做简谐振动， 在平衡位置达到最大值的量有速度、动量、动能 在最大位移处达到最大值的量有回复力、加速度、势能 通过同一点有相同的位移、速率、回复力、加速度、动能、势能，只可能有不同的运 动方向 经过半个周期，物体运动到对称点，速度大小相等、方向相反。 半个周期内回复力的总功为零，总冲量为2 t mv 经过一个周期，物体运动到原来位置，一切参量恢复。 一个周期内回复力的总功为零，总冲量为零。 2．波传播过程中介质质点都作受迫振动，都重复振源的振动，只是开始时刻不同。 波源先向上运动，产生的横波波峰在前;波源先向下运动，产生的横波波谷在前。 波的传播方式：前端波形不变，向前平移并延伸。 3．由波的图象讨论波的传播距离、时间、周期和波速等时：注意“双向”和“多解”。 4．波形图上，介质质点的运动方向：“上坡向下，下坡向上” 5．波进入另一介质时，频率不变、波长和波速改变,波长与波速成正比。 6．波发生干涉时，看不到波的移动。振动加强点和振动减弱点位置不变，互相间隔。 八、热学 1．阿伏加德罗常数把宏观量和微观量联系在一起。 宏观量和微观量间计算的过渡量：物质的量（摩尔数）。 2．分析气体过程有两条路：一是用参量分析（PV/T=C）、二是用能量分析（ΔE=W+Q）。 3．一定质量的理想气体，内能看温度，做功看体积，吸放热综合以上两项用能量守恒分

使用叶素动量理论（BEM）设计风力机叶片

matlab马科维茨代码动量交易优化 财务优化建模的最终项目 在这个项目中，我们结合了简单的动量交易策略和Markovitz投资组合优化。 在确定多头/空头股票清单之后的每个重新平衡日，我们将此股票清单放入markovitz ooptimzation算法中。 为了使我们的策略更加稳健，我们测试了用于简单动量交易的参数以及用于投资组合优化的适当预期收益和协方差矩阵。 要查看源pdf，请点击链接： 代码文件夹包含我们在项目中使用的所有代码依赖项 主要文件： 长短 它是进行所有回测的主要matlab文件，其中包括零融资投资组合再平衡算法。 选择参数和时间段进行回溯测试，回报投资组合绩效和累积回报图。 单位 依赖文件包含要插入markvovitz算法中的用于计算不同的预期收益和协方差矩阵的算法。 cvx_markowitz.m 这是用于我们投资组合优化的markovitz算法 数据文件： ffdata_m.mat和ffdata_d.mat 法玛法国因素数据，每月和每天 p2data.mat 包含库存数据，302个库存，每月数据和每日数据 stocklist.txt 符合我们要求的公司列表。

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