CMS合作的Run-I结果显示，衰变h→μτe中存在大量事件，局部有效值为2.4σ。 这可能是希格斯行业中违反风味的第一个提示。 我们从直接搜索，低能量测量和计划的未来实验中总结了违反Yukawa耦合器风味的界限。 我们使用有效的场论框架讨论了即将到来的HL-LHC运行和未来的轻子对撞机在测量轻子-风味违规耦合方面的敏感性。 对于HL-LHC，我们找到BR（h→μτ）和BR（h→eτ）≲O 0.5％$$ \ mathcal {O}（0.5）\％$$和BR（h→eμ）≲O的极限 0.02％$$ \ mathcal {O}（0.02）\％$$。 对于质心能量为1 TeV的ILC，我们期望BR（h→eτ）和BR（h→μτ）可测量到O 0.2％$$ \ mathcal {O}（0.2）\％$$ 。

1. 根据某一文法编制递归下降分析程序，以便对任意输入的符号串进行分析。 2. 本次实验的目的是加深对递归下降分析法的理解。

这是用于使用软边界模型和次梯度下降优化的 2 类问题的支持向量机代码。

梯度下降法（Gradient Descent）是机器学习和深度学习中最基本、最重要的优化算法之一。它被用于训练神经网络、拟合模型参数和解决各种问题。本博客将深入探讨梯度下降法的原理、不同变种、超参数调优和实际应用，帮助您全面理解这一关键概念。 目录 介绍 什么是梯度下降法？ 为什么需要梯度下降法？ 梯度下降法的原理 目标函数与损失函数 梯度的定义 梯度下降的基本思想 梯度下降的变种 批量梯度下降（Batch Gradient Descent） 随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent） 小批量梯度下降（Mini-batch Gradient Descent） 超参数调优 学习率的选择 收敛条件 动量与学习率衰减 梯度下降的实际应用 线性回归 逻辑回归 神经网络训练 梯度下降的优化技巧 自适应学习率 Adam优化器 梯度下降的局限性 局部最小值问题 鞍点问题 总结与展望 梯度下降的优点 未来发展方向

库水位下降的饱和-非饱和土坝渗流数值模拟，徐杨军，夏元友，基于非饱和土渗流的理论，借助Geo-slope的有限元数值模拟软件，对库水位下降过程中的饱和-非饱和土坝进行了数值模拟分析，分析结果�

easyopt.jar包中求解VRP问题的节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法和λ互换下降法的源代码；算法具体文档说明后续给出连接。

easyopt.jar包中求解VRP问题的节约里程法、改进节约里程法、Sweep扫描算法和λ互换下降法说明文档，本准备粘贴，但是有些图片或公式上传起来比较复杂，所以还是直接上传pdf资料吧。

deep-learning personal practice 深度学习个人练习，该项目实现了深度学习中一些常用的算法，内容包括： 四种初始化方法：zero initialize, random initialize, xavier initialize, he initialize。 深度神经网络 正则化 dropout 三种梯度下降方法：BGD, SGD, mini-batch 六种优化算法：momentum、nesterov momentum、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam 梯度检验 batch normalization recurrent neural network (RNN) Note: 下列 1-10中网络架构主要为四大块： initialize parameters、forward propagation、backward propagati

1、内附Exel数据集，8000组作为训练集，剩余的作为测试集； 2、有监督学习方式：梯度下降优化中心向量C、宽度D、权值W； 3、目标误差为10*e-5； 4、纯matlab代码，未使用神经网络工具箱。