This tutorial is concerned with applications of information theory concepts in statistics, in the finite alphabet setting. The information measure known as information divergence or Kullback-Leibler distance or relative entropy plays a key role, often with a geometric flavor as an analogue of squared Euclidean distance, as in the concepts of I-projection, I-radius and I-centroid. The topics covered include large deviations, hypothesis testing, maximum likelihood estimation in exponential families, analysis of contingency tables, and iterative algorithms with an “information geometry” background. Also, an introduction is provided to the theory of universal coding, and to statistical inference via the minimum description length principle motivated by that theory.

Robot Manipulator Control Theory and Practice - Frank L.Lewi 伺服系统 机器人 控制器 运动控制

Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization TheoryFor Computer Science and Machine LearningJean Gallier and Jocelyn Quaintance Department of Computer and Information ScienceUniversity of Pennsylvania Philadelphia, PA 19104, USA e-mail: jean@cis.upenn.educ:copyright: Jean GallierAugust 2, 20192ContentsContents 31 Introduction 172 Groups, Rings, and Fields 19 2.1 Groups, Subgroups, Cosets . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 2.2 Cyclic Groups . . . . . . . . . .

不确定的微分方程已广泛应用于许多领域，尤其是不确定的金融领域。 不幸的是，我们不能总是得到不确定微分方程的解析解。 早期的研究人员提出了一种基于欧拉方法的数值方法。 本文设计了一种通过广泛使用的Runge-Kutta方法求解不确定微分方程的新数值方法。 给出了一些例子来说明Runge-Kutta方法在计算不确定性微分方程解的不确定性分布，期望值，极值和时间积分时的有效性。

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Python星 这是python中的简单实现 文献资料 astar模块定义了AStar类，该类必须继承并完成以下几种方法的实现： 邻居 @ abstractmethod def neighbors ( self , node ) 对于给定的节点，返回（或产生）其邻居列表。 此方法必须在子类中实现 这是一种为了向算法提供图形描述以供计算时使用的方法 此方法必须在子类中实现。 之间的距离 @ abstractmethod def distance_between ( self , n1 , n2 ) 给出两个相邻节点n1和n2之间的实际距离/成本（即n2属于n1邻居的列表）。 保证n2属于通过调用近邻（n1）返回的列表。 此方法必须在子类中实现。 heuristic_cost_estimate @ abstractmethod def heuristic_cost_estimat

学习进化策略很好的书，适合想要在ES方面有突破的看，