我们在四个维度（纯变形或质量变形）中考虑N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$ SU（2）规范理论，并讨论了在存在一般Ω形变的情况下最简单的手性可观物的性质。 我们通过等变局部化计算它们，并分析对经典手性环关系的精确瞬时校正的结构。 我们预测在迹线〈Trφn among之间的所有瞬时数上均有效的精确关系，其中φ是轨距倍数中的标量场。 在Nekrasov-Shatashvili极限中，可以用可用的量化Seiberg-Witten曲线来解释这种关系。 取而代之的是，完整的两参数变形具有新颖的特征，并且环关系相对于模块化参数需要不平凡的附加导数项。 简要讨论了较高等级的组，强调了因Ω形变而导致的相关器的非因式分解。 最后，从Alday-Gaiotto-Tachikawa对应证明的角度分析了N = 2⋆$$ \ mathcal {N} = {2} ^ {\ star} $$理论中的变形环关系的结构。 一致性以及一些有趣的通用性。
2023-12-07 22:55:40
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逐行读取 .trc 文件并将元素存储在数组中。 VOID 元素存储为 NaN。
2022-09-22 10:29:07
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matlab自相关代码自相关
用于计算变换受限脉冲持续时间并与自相关迹线进行比较的脚本。
20180818-此代码的多个版本正在开发中。
Matlab版本-DAH。
Python版本-NRF。
2022-03-09 14:35:35
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捣迹线的matlab代码双Q学习的均方误差
这是
Neurips
2020
论文“双
Q
学习的均方误差”的复制代码
我们针对不同的环境测试了
Double
Q-learning
和
Q-learning。
以下所有实验均使用
Matlab
R2018b
和
Python
3.6.9
运行
我们考虑的环境
贝尔德的例子：贝尔德
GridWorld：网格
CartPole：手推车
最大化偏差：偏差，偏差（nn）
贝尔德的实验
文件：
bairds/GenBaird.m
bairds/simulation_baird.m
bairds/plot.py
在simulation_baird.m中，改变输入到函数GenBaird来模拟不同的设置
运行simulation_baird.m，它会生成几个文件，含义与后面指定的GridWorld相同。
绘制均方误差的轨迹：python3
plot.py
网格世界实验
文件：
网格/GenGrid.m
网格/simulation_grid.m
网格/plot.py
在simulation_grid.m中，改变输入到函数GenGrid来模拟不同大小的Gri
2021-12-02 10:25:43
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利用QCustomPlot，完全实现示波器中的X和Y轴两条迹线，添加图注说明，设置数据说明跟随鼠标移动。
2021-03-17 11:16:49
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