例如，我们的客户可能观察到一种植物对某种毒性物质的反应是S形的。因此，我们需要一个S形函数来拟合我们的数据，但是，我们如何选择正确的方程呢？
分析：此题给出的函数是隐函数，直接求函数渐近线是求不出来的，所以可以先设函数的渐近线方程，再利用条件去求未知参数。
转自地址 http://blog.csdn.net/metasearch/article/details/4428865
我是 跨阶凑导数定义 ，武老师 是用的 泰勒展开，我这里直接用 吴老师 的方法了
算法是技术面试的重要组成部分，尤其是在国内外的大厂中。本文将为你介绍在面试中需要了解的常见算法以及提高它们效率的方法（这是面试中常见的问题），最后会为你提供一些练习题。
今天白天休息了一小会，所以没有更新，吃了晚饭，小编就接着更新，最近没有粉丝增加，确实有点难受，我想着去抖音，快手平台去推送一下，大家也可以转发一下自己的好友们，大家一起考研，互相帮助！
向量空间一组基中的向量如果两两正交，就称为正交基；若正交基中每个向量都是单位向量，就称其为规范正交基。
导数与微分（9） 基础 设 0< a <1 ，证明：方程 \arctan x=ax 在 \left( 0,+\infty \right) 内有且仅有一个实根. 解：令 G\left( x \right) =\arctan x-ax ， G^{'}\left( x \right) =\dfrac{1}{1+x^2}-a=\dfrac{1-a-ax^2}{1+x^2}=0 ，显然 x=\sqrt{\dfrac{1-a}{a}} ，即 G\left( x \right) 在 \left( 0,\sqrt{
上一篇文章里我们用参数方程的形式探索了环面及其各种变形如环面纽结等等。曲面除了可以用参数方程的形式表示之外，还可以用隐函数的形式表达，即表示为 F(x, y, z) = 0 的解。这种曲面又称之为等值曲面，因为曲面上的每个点都满足 F(x, y, z) = 0 这一条件。Mathematica 提供了绘制等值曲面的函数 ContourPlot3D。不过在这篇文章里，我们并不用它来绘制各种婀娜多姿的曲面，而是尝试用它探索、绘制一些"多面体"。 从最简单的开始 让我们从最简单的，大家耳熟能详的球面方程开始： 方
其实，上面（D）Asymptotes， 渐近线 的第3个，也提到了 Slant Asymptotes 偏渐近线 这里我们给出定义：
一般情况下，算法中基本操作重复的次数就是问题规模n的某个函数f（n），进而分析f（n）随n的变化情况并确定T（n）的数量级。这里用‘o’来表示数量级，给出算法时间复杂度。 T（n）=o（f（n））； 它表示随问题规模n的增大，算法的执行时间增长率和f（n）增长率成正比，这称作算法的渐进时间复杂度。而我们一般情况下讨论的最坏的时间复杂度。 空间复杂度： 算法的空间复杂度并不是实际占用的空间，而是计算整个算法空间辅助空间单元的个数，与问题的规模没有关系。算法的空间复杂度S（n）定义为该算法所耗费空间的数量级。 S（n）=o（f（n）） 若算法执行所需要的辅助空间相对于输入数据n而言是一个常数，则称这个算法空间复杂度辅助空间为o（1）； 递归算法空间复杂度：递归深度n*每次递归所要的辅助空间，如果每次递归所需要的辅助空间为常数，则递归空间复杂度o（n）。
方差较大的数据包含的信息量较小，但 OLS 却对所有数据等量齐观进行处理，故异方差的存在使得 OLS 的效率降低。
二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊的二叉树，它对于每个节点都满足：左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值，右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值。
选自quantamagazine 作者：Steve Nadis 机器之心编译 编辑：赵阳 黑洞可能不是球形的？我们的宇宙也可能不是四维的？近日，量子杂志刊发了来自石溪分校研究者们的最新成果，我们的宇宙可能存在更多的维度！ 在三维空间中，黑洞的表面一定是球体。但是一项新的研究结果表明，在更高的维度中，可能其形状存在无限多的可能。 如果我们能发现非球形黑洞，这将表明我们的宇宙具有超过三个维度的空间。 宇宙似乎偏爱圆形的东西。行星和恒星往往是球体，因为重力将气体和尘埃云拉向质心。这同样适用于黑洞，或者更准确地说
这篇文章主要是介绍自己对 Google 在《Attention is All You Need》中提出来的 Sinusoidal 位置编码
6.基本导数与微分表 (1) y = c y=c y=c（常数） y ′ = 0 {y}'=0 y′=0 d y = 0 dy=0 dy=0 (2) y = x α y={{x}^{\alpha }} y=xα(\alpha 为实数) y ′ = α x α − 1 {y}'=\alpha {{x}^{\alpha -1}} y′=αxα−1 d y = α x α − 1 d x dy=\alpha {{x}^{\alpha -1}}dx dy=αxα−1dx (3) y = a x y={{a}^{x}} y=ax y ′ = a x ln a {y}'={{
机器学习的基础是数学，数学基础决定了机器学习从业人员的上限，想要学好机器学习，就必须学好数学。
📷 号外！！！号外！！！ Wolfram公司派专家团队来中国做巡回演讲啦！！！ 专题讲座主题包括： 使用日常英语或由 Mathematica 前端技术协助的灵活的 Wolfram 语言进行输入查 询和计算； 利用Wolfram 语言中丰富的内置函数或创建您自己的函数； 无需任何附加软件就可在专门领域获取最深层次的支持，包括机器学习、时间序列、图像处理、求解方程等； 在二维或三维空间实现函数、曲面和其他几何对象的可视化； 轻松地将静态实例转换为鼠标驱动的动态应用； 利用语义导入和
感兴趣的话可以参考 算法竞赛、小白学DP(动态规划) 学习相关代码的具体实现(Java版)
IBM SPSS Amos 是一款功能强大的结构方程建模 （Structural Equation Modeling或SEM） 软件，通过扩展标准多变量分析方法（包括回归、因子分析、相关性和方差分析），帮助支持研究及理论。使用直观的图形或编程用户界面，构建与标准多变量统计技术更准确地反映复杂关系的态度和行为模型。
剖析递归行为和递归行为时间复杂度的估算 master公式：也叫主定理。它提供了一种通过渐近符号表示递推关系式的方法。 应用Master定理可以很简便的求解递归方程。
在这篇文章中我将深入探讨来自苏黎世联邦理工学院计算机科学系的Bobby He和Thomas Hofmann在他们的论文“Simplifying Transformer Blocks”中介绍的Transformer技术的进化步骤。这是自Transformer 开始以来，我看到的最好的改进。
BM SPSS Amos 是一款功能强大的结构方程建模 （Structural Equation Modeling或SEM） 软件，通过扩展标准多变量分析方法（包括回归、因子分析、相关性和方差分析），帮助支持研究及理论。使用直观的图形或编程用户界面，构建与标准多变量统计技术更准确地反映复杂关系的态度和行为模型。
回归问题主要关注确定一个唯一的因变量(dependent variable)(需要预测的值)和一个或多个数值型的自变量(independent variables)(预测变量)之间的关系。 需要预测的值：即目标变量，target，y，连续值 预测变量：影响目标变量的因素，predictors，X1…Xn，可以是连续值也可以是离散值 之间的关系：即模型，model，是我们要求解的
众所周知，在数学领域算法是用于解决某一类问题的的公式和思想。百度百科是这样说的，算法（algorithm），在数学（算学）和计算机科学之中，为任何良定义的具体计算步骤的一个序列，常用于计算、数据处理和自动推理。精确而言，算法是一个表示为有限长列表的有效方法，这里有两个重要的结论。1.算法有简单的，也有复杂的。2.算法有高效的，也有拙劣的。
【专利摘要】本发明公开了一种基于Wirtinger不等式的时滞电力系统稳定性判定方法，用于分析电力系统所能承受的最大时滞稳定裕度。该方法的具体步骤如下：首先，建立考虑时滞影响的电力系统模型。然后，针对所建模型构建Lyapunov泛函，在泛函的求导过程中通过采用Wirtinger不等式进行放缩，以减少判据的保守性。最后将所得判据用一组线性矩阵不等式(LMI)表示。
Mathematica 12 为偏微分方程（PDE）的符号和数值求解提供了强大的功能。本文将重点介绍版本12中全新推出的基于有限元方法（FEM）的非线性PDE求解器。首先简要回顾用于求解 PDE 的 Wolfram 语言基本语法，包括如何指定狄利克雷和诺伊曼边界条件；随后我们将通过一个具体的非线性问题，说明 Mathematica 12的 FEM 求解过程。最后，我们将展示一些物理和化学实例，如Gray-Scott模型和与时间相关的纳维-斯托克斯方程。更多信息可以在 Wolfram 语言教程"有限元编程"中找到，本文大部分内容都以此为基础（教程链接见文末）。
笔记地址：https://github.com/percyliang/cs229t/blob/master/lectures/notes.pdf
Fisher信息量提供了一种衡量随机变量所包含的关于其概率分布中的某个参数（如均值）的信息量的方法。
来源：AI科技评论本文约4800字，建议阅读10+分钟今年早些时候，一个由数学家和地球科学家组成的团队发现了一种全新的近似奇点的方法——他们利用了深度学习方法，能够直接观察奇点。 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将
建议数据结构和算法分开来学，这里只有算法，没有什么是数据结构！数据结构在这里; --->> 点我
几个世纪以来，数学家们一直想知道欧拉流体方程在某些情况下是否会崩溃或被“爆破”。一种新的机器学习方法让研究人员确信，这种“爆破”即将到来。 作者｜ Jordana Cepelewicz 编译｜钱磊、Ailleurs 编辑｜陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Jordana Cepelewicz 编译：钱磊、Ailleurs 编辑：陈彩娴 250多年来，数学家们一直试图“爆破”一些物理学中最重要的方程式，比如描述流体流动的欧拉方程。如果他们成功，他们会发现，在某种情况下方程会被爆破——比如可能会出现一个无限快地旋转的漩涡，或者出现一个突然停止又突然流动的电流，或者是出现一个以无限快的速度掠过的电子。超过这个爆发点——也就是“奇点”——方程将不再有解。这些方程甚至将无法描述这个世界的理想情况，数学家们有理由怀疑这些流体行为的模型
本笔记不涉及基础知识，重点在于分析考研数学的出题角度和对应策略。笔记随着做题的增多，不定时更新。且为了提高效率，用表线性梳理的形式代替思维导图，望谅解。
加上这篇文章，数学界主流的三个计算软件就全面了，等我有钱了！！！我要买正版！！！我要当VIP！！！
基于图展开和参数共享的思想，我们可以设计各种循环神经网络。 📷 计算循环网络(将 x值的输入序列映射到输出值 o 的对应序列) 训练损失的计算图。损失L 衡量每个 o与相应的训练目标 v 的距离。当使用 softmax 输出时，我们假设 o 是未归一化的对数概率。损失 L 内部计算，并将其与目标 y 比较。RNN输入到隐藏的连接由权重矩阵 U参数化，隐藏到隐藏的循环连接由权重矩阵 W参数化以及隐藏到输出的连接由权矩阵 V 参数化。(左) 使用循环连接绘制的RNN和它的损失。(右) 同一网络被视为展开的计算图
上一节笔记：随机过程（3）——无限状态的平稳测度，返回时间，访问频率：几个定理的证明
未经调整和调整后的治疗效果不同的一个重要例子是使用逻辑回归来模拟二元结果。也就是说，治疗效果的边际或未调整比值比不同于以一个或多个基线协变量为条件的治疗效果。这意味着如果调整基线测量，真实治疗效果估计实际上与边际未调整治疗效果不同。事实证明，治疗的条件（调整后）比值比绝对值大于边际（未调整）效应。
假定每次执行第i行所花的时间是常量ci；对 j = 2, 3, … n, 假设tj表示对那个值 j 执行while循环测试的次数。
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。
算法介绍从一个简单加法开始，现要求写一个求1+2+3+..+100的结果的程序，那我可以这样写：
快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform）是信号处理与数据分析领域里最重要的算法之一。我打开一本老旧的算法书，欣赏了JW Cooley 和 John Tukey 在1965年的文章中，以看似简单的计算技巧来讲解这个东西。 本文的目标是，深入Cooley-Tukey FFT 算法，解释作为其根源的“对称性”，并以一些直观的python代码将其理论转变为实际。我希望这次研究能对这个算法的背景原理有更全面的认识。 FFT（快速傅里叶变换）本身就是离散傅里叶变换（Discrete Fourie
阅读文献《Full configuration interaction potential energy curves for breaking bonds to hydrogen: An assessment of single-reference correlation methods》(REF1)，重复文献中的计算结果。
本文译自Stephen Wolfram 博士- Wolfram CEO 3月18号的博客
今天为大家介绍可应用于Tensorflow代码的VeriTensor代码方法，以使调试起来更加有效。
ID3DXMesh继承自ID3DXBaseMesh接口 ID3DXBaseMesh包含一个顶点缓存和一个索引缓存 一个mesh是由一组子集（subset）组成的 子集是具有相同属性的一组三角形 这里的属性指材质，纹理，渲染状态 属性ID存在mesh的属性缓存中，DWORD类型 子集i与材质和纹理数组的第i项对应 Mesh的顶点和索引缓存可以被重组以便更快地渲染，如根据属性把三角形重新排一下序 优化有时要用到邻接数组 Mesh可以被拷贝，拷贝的同时可以改变顶点格式 Mesh不包括顶点法线数据时，可以
证明极限的存在性： 1. 单调有界准则（抽象型函数） 2. 夹逼准则（具体型函数）
人工神经网络（ANN），俗称神经网络，是一种基于生物神经网络结构和功能的计算模型。 它就像一个人工神经系统，用于接收，处理和传输计算机科学方面的信息。
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