本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:32
2KB
1
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:31
2KB
1
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:31
2KB
1
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:30
3KB
1
本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。
2022-12-15 11:28:29
1KB
1
该算法有助于初学者深入理解遗传算法，运用遗传算法求解最大值问题，求解TSP问题中的最短路径，问题中的求解的函数会在下一个帖子发布，如有问题可以询问QQ1846403892
2022-06-14 22:36:45
5KB
1
% 示例 1 f1 = @(t) t.^2; Lapf1 = @(s) LapTrans(f1,s); sc = 1:0.1:10; sp = 1:10; yc = 2./sc.^3; yp = arrayfun(Lapf1, sp); 图1） 情节（sc，yc，'r'，sp，yp，'*'）； Legend('精确变换', '近似变换'); title('数值拉普拉斯变换 (t^2)')
% 示例 2
f1 = @(t) sin(t); Lapf1 = @(s) LapTrans(f1,s); sc = 1:0.1:10; sp = 1:10; yc = 1./(1 + sc.^2); yp = arrayfun(Lapf1, sp); 图(2) 情节（sc，yc，'r'，sp，yp，'*'）; Legend('精确变换', '近似变换'); title（'数字拉普拉斯变换（sin（
2022-03-29 13:35:27
49KB
1
ZIP 文件提供了几个用于创建复杂（特别是解析和亚纯）函数的颜色表示的例程。
基本上，函数的参数（相位）由圆形 (hsv) 配色方案编码，并直接显示在函数的域上。 相位图清楚地描绘了零点、极点、鞍点（导数的零点）和基本奇点的位置。 配色方案的一些修改允许合并附加信息，如函数的模数。
用户必须提供复数 z 的域（矩阵），它覆盖函数的域（通常是矩形、圆盘或环），以及具有相应值 w=f(z) 的相同大小的域。 然后打电话
PhasePlot(z,w);
在 z 的域上创建 f 的相位图。 尝试 PPDemo 以查看许多具有不同颜色选项的示例。
2.3 版带有图形用户界面（由 Frank Martin），可以轻松控制颜色选项（包括根据 NIST 标准进行着色）和其他参数。
屏幕截图显示了所谓的原子奇异内函数的相位图，它有五个基本奇点，位于统一的第五根。
如需更多信息和相位图图库，请访
2021-12-21 10:04:09
26KB
1
该函数提供了复杂函数和二维实向量场的可视化工具。 图像CF(Z) 图像CF(Z,Zmax) 图像CF(X+iY,Z) 图像CF(X+iY,Z,Zmax) IMAGECF(ax,___) IMAGECF(___, option) 颜色为零。 'w'-白色 'k'-黑色例1> [x,y] = meshgrid(-2:.1:2); z = x + 1i*y; imagecf(x+1i*y, z.^2+1,1,'k'); Example2> 映射实二维向量场[x,y] = meshgrid(-2:.1:2); vx = -y; 维 = x; imagecf(x+1i*y, vx+1i*vy); 可以修改代码行 134-137 以更改颜色集。
2021-10-20 15:50:44
3KB
1