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大数据-算法-集合降维
变分方法
及其在全球谱模式T106中的应用研究.pdf
大数据-算法-集合降维
变分方法
及其在全球谱模式T106中的应用研究.pdf
2022-05-06 10:05:04
7.12MB
算法
文档资料
big
data
VIforSDEs:随机微分方程快速近似估计的
变分方法
随机微分方程的黑盒变分推断 Lotka-Volterra示例的Tensorflow实现在 , , 和 (ICML,2018)中进行了。 示例:Lotka-volterra 在这里,我们在本文的第5.1节中演示示例“具有未知参数的多个观察时间”的实现。 也就是说,在已知测量误差方差的情况下,二维Lotka-Volterra SDE的全参数推断观察到的离散时间步长为10。 系统要求 以下示例已使用tensorflow 1.5,numpy 1.14和python 3进行了测试。尚未在任何依赖项的更新和/或更高版本上进行严格测试。 如有任何相关问题,请参阅联系部分。 此示例还使用张量板(1.5)可视化训练。 这样,您应该在lotka_volterra_data.py中为张量板输出指定路径。 例如: PATH_TO_TENSORBOARD_OUTPUT = "~/Documents/my_
2022-04-04 17:03:41
1.56MB
stochastic-differential-equations
variational-inference
Python
1
[P._M._Prenter] Splines_and_variational_methods 样条函数与
变分方法
章节 Chapter 1 Introductory Ideas Chapter 2 Lagrangian Interpolates Chapter 3 Hermitian Interpolates Chapter 4 Polynomial Splines and Generalizations Chapter 5 Approximating Functions of Several Variables Chapter 6 Fundamentals for Variational Methods Chapter 7 The Finite Element Method Chapter 8 The Method of Collocation
2021-11-11 15:13:56
2.6MB
样条函数
变分方法
1
基于Matlab求解时谐复系数弹性波方程的超弱
变分方法
.pdf
众所周知,弹性波方程被用来描述工程应用中的弹性波传输问题。高效数值求解弹性波方程是一个重要的研究课题。提出了基于平面波离散的间断有限元超弱变分法。首先,选取满足剖分单元上齐次偏微分方程和其对偶方程的解析解分别作为检验空间和测试空间,得到等价的间断有限元变分形式;然后分别定义二维空间下的矢量平面波检验离散空间和测试离散空间,进而得到离散变分形式。基于Matlab软件的数值实验验证了新算法具有较高的精度。
2021-06-21 18:08:28
3.6MB
Matlab
平面波
超弱变分方法
弹性波方程
冯象初:图像处理的变分和偏微分方程方法
图像处理的数学方法大概可以分为三类:基于概率统计的方法、基于小波的方 法和基于变分偏微分方程的方法.其中基于变分偏微分方程的方法则是在2000 年前后才逐渐被大家认知的新的图像处理的数学方法.本书对此作了很不错的论述介绍。
2021-04-02 13:42:47
57.84MB
图像处理
变分方法
偏微方法
1
一种新的TV总
变分方法
一种新的TV总
变分方法
,可以进行去燥,图像分割,图像恢复等。算法对总变分的表现形式进行了一系列重新的定义,有一定的效果
2019-12-21 21:53:00
1.98MB
总变分,复原
1
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