Graizer-Kalkan (2015) 地震动预测方程 (GMPE) 旨在预测浅地壳大陆地震的峰值地面加速度和 5% 阻尼伪谱加速度响应坐标，用于地震工程应用，包括概率和确定性地震危害分析。 GK15 可用于矩震级为 5.0-8.0、距离为 0-250 km、平均剪切波速度为 200-1,300 m/s、谱周期为 0.01-5 s 的地震。 GK15 GMPE 在 zip 文件中编码为 MatLAB 函数（名为“GK15.m”）。 还提供了一个示例 MatLAB 代码（“demo.m”），用于为给定的危险条件生成 5% 阻尼伪谱加速度响应谱。 考虑到不同的危害条件，用户可以更改输入参数以构建特定于站点的响应谱。

该资源为吉培荣、佘小莉编《电路原理》的PPT。该书作者按跳出地球看太阳的思维写出该书，说清了许多通常按站在地球上看太阳的思维写出的书中许多说不清的事情。该书作者指出了邱关源《电路》中存在的多处问题（见《电气电子教学学报》的多篇论文。

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追赶法是适用于三对角矩阵的线性方程组求解的方法，并不适用于其他类型矩阵。

神经控制微分方程用于不规则时间序列[ ， ] 基于对受控微分方程的深入理解的数学理论，我们演示了如何构建以下模型： 直接作用于不规则采样的部分观测的多元时间序列。 可能会进行记忆有效的伴随反向传播训练-即使是跨观测也是如此。 展示最先进的性能。 使用现有工具（尤其是PyTorch和库）可以轻松实现和评估它们。 图书馆 参见 。 例子 我们鼓励您看一下 ，它演示了如何使用该库来训练Neural CDE模型来预测螺旋的手征性。 有关如何处理可变长度输入，不规则采样或丢失数据的演示，另请参见 ，所有这些都可以在不更改模型的情况下轻松处理。 一个自包含的简短示例： import torch import torchcde # Create some data batch , length , input_channels = 1 , 10 , 2 hidden_channels = 3 t

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