Discrete Mathematics for Computer Science

PyTorch中的SAC-Discrete 这是SAC-Discrete 的PyTorch实现。 我试图使读者更容易理解算法。 请让我知道，如果你有任何问题。 更新 2020.5.10 重构代码并修复SAC-Discrete算法的错误。 实现优先体验重放 ，N步返回和决斗网络 。 测试他们。 建立 如果您正在使用Anaconda，请首先创建虚拟环境。 conda create -n sacd python=3.7 -y conda activate sacd 您可以使用pip安装Python库。 pip install -r requirements.txt 如果您使用的不是CUDA 10.2，则可能需要安装PyTorch以获取正确版本的CUDA。 有关更多详细信息，请参见。 例子 您可以此示例中训练SAC-Discrete代理。 python train.py --c

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离散时间异构智能体模型 用于求解模型的算法大部分由Greg Kaplan编写，并由Brian Livingston（ ）进行了修改。 aux_lib目录包含Mario Miranda和Paul Fackler通过CompEcon工具箱提供的代码。 在其他几种情况下，此存储库包含其他人编写的代码，并在可能的情况下引用。 使用主脚本 该代码最终从脚本master.m执行。 在此脚本中，首先通过在OPTIONS部分中将值分配给runopts结构来设置选项。 注意，所有的计算代码都在main.m中调用。 主脚本仅用作该文件的包装器。 参数 在默认参数脚本中，将参数化分配给结构数组中的每个结构。 选择要运行的特定参数化的最简单方法是将runopts的number字段设置为等于结构数组中所需参数化的索引。 要运行所需的参数化，请修改code / + setup / parameters.m或创建一个

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DFT的matlab源代码离散傅立叶变换 不使用fft函数的DFT的MATLAB代码 需要特别注意的是，这是一个功能文件而不是脚本，您需要传递参数以执行此程序。 步骤1.在您当前的MATLAB目录中保存“ DFT_nik.m” 步骤2.定义序列x例如x = [1 2 3 1 1 2 3 2 1 2 2] 步骤3.然后写X = DFT_nik（x） 讲解 x =输入序列 X =序列的dft 例子 x = [1 2 4 1 2 1 2 2 3 2 3]; X = DFT_nik（x） 请注意，MATLAB区分大小写，因此x和X是不同的变量 #### ========================================== 如有任何疑问，困惑或反馈，请联系 耐克（Nikesh Bajaj） 热那亚大学和伦敦玛丽皇后大学博士生

一本有关离散数学的书，还讨论了数学推理和逻辑。

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本书从初级水平开始，讲授离散数学的基本结构以及使用这些结构的许多简单但功能强大的编程技术。

[Alan.V.Oppenheim].Discrete.Time.Signal.Processing.Solutions.Manual.2nd.Ed.[Prentice.Hall].1999