matlab代码设置参数范围迪普考夫曼 神经网络学习库普曼特征函数 Bethany Lusch，J。Nathan Kutz和Steven L.Brunton撰写的论文代码 运行代码： 克隆存储库。 在数据目录中，通过在Matlab中运行DiscreteSpectrumExample，Pendulum，FluidFlowOnAttractor和/或FluidFlowBox来重新创建所需的数据集。 （或通过电子邮件询问数据集） 返回主目录，使用python运行所需的实验。 有关运行Python实验的注意事项： 建议使用GPU，但不是必需的。 该代码可以在GPU或CPU上运行，而无需进行任何更改。 本文包含四个数据集的结果。 这些是运行脚本进行随机参数搜索（DiscreteSpectrumExampleExperiment.py，PendulumExperiment.py，FluidFlowOnAttractorExperiment.py和FluidFlowBoxExperiment.py）的最佳结果。 要使用产生论文结果的特定参数而不是进行参数搜索来训练网络，请运行DiscreteSpec

论文研究-以特征函数为传递参数的CF-GERT及其矩阵法求解.pdf,  本文构建了以特征函数和传递概率为传递函数的CF-GERT（characteristic function based GERT）模型，利用特征函数的性质，证明了CF-GERT网络串联结构、并联结构、自环结构的传递关系与信号流图等价传递参数计算完全相同，故可借鉴信号流图理论求解CF-GERT模型.考虑以梅森公式为基础的经典GERT解析算法需要分析复杂的网络拓扑结构，提出了CF-GERT网络的矩阵式表征方法，进而设计了CF-GERT的矩阵式求解算法，推导了期望、方差、等价特征函数的计算公式.若等价特征函数绝对可积，则利用傅里叶逆变换推导概率密度函数；否则，运用Fang等提出的COS方法推导.最后用两个案例说明了所提方法的有效性.

在有干扰和噪声情况下最优合并输出信/干噪比的特征函数确定，岳殿武，Q.T zhang，在具有干扰和噪声情况下,对最优合并的性能进行精确分析是一个困难问题.尤其是关于常用的输出信/干噪比的特征函数,到目前为止还没��

大数据-算法-随机模糊变量特征函数的若干性质.pdf

不同的低维嵌入是一个正交坐标系，由1. 数据上定义的扩散过程2 . 归一化拉普拉斯贝尔特拉米算子3. 归一化 Focker Plank 算子 这是一种使用流形学习概念的非线性降维技术。 图像是彩色编码的。 （使用此算法使用归一化 Focker Plank 算子的前三个非平凡特征函数对每个 2 维的 2 个数据集进行聚类）

优化半监督学习 该matlab代码提供了已开发和分发的原始版本的计算优化版本。 提供了一个matlab代码来近似拉普拉斯特征向量。 他计算了Laplace Beltrami算子的本征函数，然后对其进行插值以计算laplacian本征向量。 该matlab代码提供了用于计算近似拉普拉斯特征向量的优化过程。 下图显示了使用三种不同过程计算拉普拉斯平滑度的时间分析。 使用精确的拉普拉斯特征向量（EigVector） 使用Laplace Beltrami算子本征函数（Eigfunctions-Fergus） 对Laplace Beltrami算子本征函数使用优化方法（Eigfunctions-Taha） ＃＃动机 我们将交互式图像分割问题转换为半监督学习问题。 我们使用了 matlab代码来测试我们想法的有效性。 尽管结果令人鼓舞，但为小图像计算拉普拉斯平滑度所需的时间太大。 因此，我们优

此函数计算没有长期平均水平的标准均值回复过程与呈现跳跃而非扩散的均值回复过程的傅立叶变换卷积的数值概率密度函数。 从这样的数值概率密度函数可以估计运行标准最大似然程序的参数值。 当对在其分布中呈现峰值并Swift恢复到平均水平的变量进行建模时，这种机制是一个不错的选择。 该函数将样本空间、过程 X 和 Y 的初始值以及所考虑的两个过程的参数值作为输入。 当希望通过最大似然估计这些参数时，只需运行 Matlab 函数 mle，将 conv_pdf 和考虑的样本数据作为输入。 例子： x = -1：0.01：3; 初始化 = [0 0]; 参数 = [5 0.2 20 0.5 0.1 0.2]

GaAs-GaAlAs 量子阱 在 I 型量子阱中，势垒的较大带隙和阱材料的较小带隙之间的能量差 ΔEg 对导带中的电子和价带中的空穴产生限制电位。 例如，在 GaAs-GaAlAs 量子阱中，所得阱深度分别为 ΔVe~2ΔEg/3 和 ΔVh~ΔEg/3。 在这些半导体中，导带中的电子表现得好像它们有一个有效质量 m*，这与自由电子质量 mo 不同，并且该质量在两种材料中是不同的，例如，阱中的 mw 和mb 在屏障中。 由于两种材料的电子有效质量不同，在两种材料的界面处用于波函数导数的边界条件不是导数 dψ / dz 的连续性； 相反，一个常见的选择是 (1/m*)(dψ / dz) 的连续性，其中 m* 对于井中和屏障中的材料是不同的。 此m文件（GaAs_GaAlAs_QW.m）绘制了给定GaAs-GaAlAs量子阱的Al组成（x）和阱宽度Lz（Å）的电子，重空穴和轻空穴的本征函

高斯函数 高斯随机过程 正态分布 特征函数

非常好的 概率论中 关于特征函数 和 矩母函数的介绍；