可以根据精确的射线轨迹（编码在类似亥姆霍兹方程的结构本身中）来对待经典和波动机械单色波，它们的相互耦合是任何衍射和干涉过程的唯一原因，并且是唯一的原因。 在波浪力学的情况下，de Broglie将Maupertuis原理和Fermat原理合并（请参阅第3节），提供了简单的定律来解决沿亥姆霍兹射线的粒子问题，而这不依赖于基于欧姆的波姆理论的导引律和流线。相关物质浪潮。 本研究的目的是推导分别涉及经典电磁波，非相对论物质波和相对论物质波的精确哈密顿射线轨迹系统。 然后，作为一个典型示例，我们面对许多数值应用中非相对论性波动力学方程组的数值解，结果表明，每个粒子最终围绕其经典轨迹“舞动了波动机理”。当忽略射线耦合时，它会减少。 我们的方法达到了双重目标，即可以清楚地了解波粒对偶性的机制以及合理简单的可计算性。 最后，我们将类似于古典力学的精确动力学方法与基于流体的“导引定律”的流体动力学鲍姆理论进行了比较。

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蒙特卡洛算法实例MATLAB代码pyhmc：Python中的汉密尔顿蒙特卡洛 该软件包是Aki Vehtari编写的matlab工具箱中函数hmc2.m和hmc2_opt.m的直接端口。 该代码最初是基于功能hmc.m从写由伊恩·牛逼Nabney。 涉及“窗口”的算法部分是从Radford Neal编写的该函数的C代码中得出的。 最初的Python由Kilian Koepsell制造，随后由Robert T. McGibbon进行了现代化。 作者 基利安·科普塞尔 罗伯特·麦克吉本 该软件根据BSD许可证分发（请参阅LICENSE文件）。 例子 如果要从5维高斯绘制样本，则可以执行以下操作： import numpy as np def logprob(x, ivar): logp = -0.5 * np.sum(ivar * x**2) grad = -ivar * x return logp, grad from pyhmc import hmc ivar = 1. / np.random.rand(5) samples = hmc(logprob, x0=np.random.ra

最近的邻居和回溯Python实现 最接近邻居和回溯算法的python实现，以便找到权重最小的汉密尔顿电路。 该代码和报告是作为2018年Spring离散数学课程的一部分编写的。其概念是飞越Jupyter的7颗卫星，然后返回家中。 :rocket: :milky_way: 。 查看报告以获取更多信息。

时间序列分析（济科学译丛；“十一五”国家重点图书出版规划项目）（上下册） 丛 书 名济科学译丛 作 者：詹姆斯·D.汉密尔顿 出 版 社：中国人民大学出版社 出版时间：2015-1-1 ＩＳＢＮ：9787300202136 版 次：1 页 数：948页 字 数：1143 千字 印刷时间：2015-1-1 开 本：16开 纸 张：胶版纸 印 次：1 包 装：平装 定价：118.00元

近十年来，研究者分析时间序列数据的方式发生了巨大变化。这本十分必需的书归纳了这一日益重要领域的主要最新进展，并就其现有表述给出了一个单一的一致的表示。汉密尔顿就诸如向量自回归、广义矩方法估计、单位根的经济和统计结果、随时间变化的方差以及非线性时间序列模型等重要创新，首次给出了一本完整的和详细的教科书。另外，汉密尔顿还介绍了动态系统分析的传统工具，如线性表示、自协方差、生成函数、谱分析以及卡尔曼滤子，并介绍了它们在经济理论以及研究并解释真实一世界数据两方面的用途。 本书的目的在于为学生、研究者和预测者提供关于动态系统、经济计量学和时间序列分析方面的概览。从第一个原理开始，汉密尔顿的明析介绍使得新旧进展皆适合于大学一年级学生和非专业人员。另外，时间序列分析从内容的广度和深度上使其成为该领域前沿研究者不可多得的一本参考书。汉密尔顿通过大量的数值例子解释理论结果如何在实践中运用并将大量推导细节放在每章末的数学附录中，以此达到了上述双重目的。本书为该领域的学生和研究者提供了一个路径地图，相信在未来几年内它都会是较权威的指南。 詹姆斯D.汉密尔顿是加利福尼亚大学圣地亚哥分校的经济学教授。他获得了加利福尼亚大学伯克利分校的博士学位，并曾在弗吉尼亚大学

当代经济学教科书译丛，中国科学出版社，不仅提供了关于时间序列专题的晓畅的处理，而且关心现代宏观经济和金融理论，包括了向量自回归、广义矩方法、自回归条件异方差以及单位根的内容。

介绍图灵机和哥德尔定理等和一些数学逻辑常识。 这个翻译版本已经不再出版与喜好数学的亲们分享。