首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Idris不会在指数法则的证明中扩展“`mult`”

在指数法则的证明中,Idris不会扩展"mult"。指数法则是指幂运算中的乘法规则,用于简化指数运算。在证明指数法则时,我们通常使用数学归纳法来证明。

首先,我们需要了解指数法则的基本概念。指数法则规定,当两个相同的底数相乘时,指数相加。即,对于任意实数a和正整数m、n,有以下公式成立:

a^m * a^n = a^(m+n)

在证明中,我们需要使用归纳法来证明指数法则对于任意正整数n成立。归纳法分为两个步骤:基础步骤和归纳步骤。

基础步骤: 当n=1时,我们有:

a^m * a^1 = a^(m+1)

这是指数法则的基础情况。

归纳步骤: 假设对于某个正整数k,指数法则成立,即:

a^m * a^k = a^(m+k)

我们需要证明对于k+1也成立。即:

a^m * a^(k+1) = a^(m+k+1)

我们可以将左边的式子展开,得到:

a^m * a^k * a = a^(m+k) * a

根据归纳假设,我们知道 a^m * a^k = a^(m+k),因此上式可以简化为:

a^(m+k) * a = a^(m+k+1)

这就证明了对于k+1时,指数法则也成立。

综上所述,我们使用归纳法证明了指数法则对于任意正整数n成立。

在云计算领域中,指数法则的应用并不常见。它更多地用于数学和计算机科学领域中的指数运算。在云计算中,我们更关注的是云服务提供商的产品和解决方案,以满足不同的业务需求。

腾讯云提供了丰富的云计算产品和解决方案,包括云服务器、云数据库、云存储、人工智能服务等。您可以访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【LLM系列之BLOOM】BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model

随着ELMo、ULMFiT、GPT和BERT开发,使用预训练模型在下游任务上微调范式被广泛使用。随后发现预训练语言模型在没有任何额外训练情况下任务能执行有用任务,进一步证明了其实用性。...训练BLOOM计算力是由来自于法国公共拨款GENCI和IDRIS,利用了IDRISJean Zay超级计算机。...原始 P3 数据集被扩展为包括英语以外语言新数据集和新任务,例如翻译。 这导致了 xP3,它是 83 个数据集提示集合,涵盖 46 种语言和 16 个任务。...ALiBi不会在词嵌入添加位置嵌入;相反,它会使用与其距离成比例惩罚来偏向查询键注意力评分。...论文中 m 系数也是预设好,作者会根据 head 数来设置一组 m 系数,具体按照头数量 n 从 到 指数差值来进行设置,比如说 8 个头,那么就设置为 M 也可以训练获得,但作者们发现,训练获得并没有带了更好性质

57830

(3.8)James Stewart Calculus 5th Edition:Derivatives of Logarithmic Functions

证明过程: ? 具体 y = a^x 求导过程,可以见3.5.5: 先化简: (指数函数,只要求导,化成e为底去做, 因为e^x 求导,为 e^x ,这样可以简化难度) ? 再链式求导: ?...所以,这里对应等式求导为: ? 化简可得: ? 自然对数lnx 导数 ? 例子 例子1 ? 简单链式法则,可以得到结果 ? 例子2 ? 一样,简单链式法则,可以得到结果 ? 例子3 ?...解法二:(分数对数,最好先拆分,再求导) ? 定理6 ? 证明: ? 可以化为: ? 求导,可得: ? 所以: ?...个人只是记得, 两边都取自然对数后,再做计算,比较简单 指数法则 ? 这里讲这个,可能通过对数求导,可以推导出对应 指数法则 过程为: ? 同时求导: ? 根据上面绝对值定义,可以得到: ?...---- The Number e as a Limit -- 作为极限数字e 对应推导过程: 因为: ? 可以得到: ? 求 f'(1) , 可以得到: ? 所以有: ?

32930

算法之路(三)----查找斐波纳契数列第 N 个数

算法题目 查找斐波纳契数列第 N 个数。 所谓斐波纳契数列是指: 前2个数是 0 和 1 。 第 i 个数是第 i-1 个数和第i-2 个数和。...怎么来证明它是指数级呢? 你可以先用一些测试数来测试一下这个方法: 当n = 40时,大概就需要0.5秒才能计算出来; 当n 为50时,需要等很久才能计算出实际值。...我们可以找一些方便证明情况来证明。 更优解法 其实上面的递归违反了递归合成效益法则,才导致了运行时间指数级增长。 递归四条基本准则: 1、基准情形。...对于那些需要递归求解情形,每一次递归调用都必须要使求解状况朝接近基准情形方向推进。 3、设计法则。假设所有的递归调用都能运行。 4、合成效益法则。...在求解一个问题同一示例时,切勿在不同递归调用做重复性工作。 我们可以利用一个简单for 循环来求解第N个斐波那契数。

51820

深度 | 从修正Adam到理解泛化:概览2017年深度学习优化算法最新研究进展

0.999 更有效,β_2 即控制 Adam 算法梯度平方指数滑动平均值,这也就表明指数滑动平均模型可能会存在一些问题。...指数均值贡献是积极:这种方法应该防止学习率在学习过程变得逼近无穷小,这也是 Adagrad 算法关键缺点。然而,这种梯度短期记忆能力也成为了其它情况障碍。...论文作者展示了这在实践证明是合理,在 CIFAR-10、CIFAR-100 和 SVHN 数据集上实现了顶尖结果。...具备热启动 Adam 热启动最初不能与 Adam 共同使用,因其不正常权重衰减。在权重衰减修复之后,Loshchilov 和 Hutter(2017)扩展 Adam,使其可以与热启动共同使用。...他们推荐开始时使用较小 T_i 值(epoch 总数在 11 和 1010 之间),然后每次重启时使 T_i 乘 T_mult 值(如 T_mult=2)。

1.2K120

扒一扒那些叫欧拉定理们(十)——群论观点下欧拉公式进阶

扒一扒那些叫欧拉定理们(三)——简单多面体欧拉定理抽象形式 扒一扒那些叫欧拉定理们(二)——简单多面体欧拉定理证明 扒一扒那些叫欧拉定理们(一)——基本介绍和简单多面体欧拉定理 在上一篇...接着上一篇,我们提到在指数运算,为了保持其乘法变加法性质,从正整数扩展到0,负数,分数及全体实数过程,而在欧拉公式,竟然出现了虚数指数ix,故我们得继续把我们扩展到复数上,才能完全理解。...这时候,我们回一下定义e微分方程,有: d(e ^ it) / dt = i * e ^ it 这个式子得到思路同样是,我们在实数指数时候证明指数求导公式以及复合公式,现在我们希望拓展到复数也成立...而且,也只有底数为e时候,才能像公式里一样其在单位圆上线速度刚好就是圆半径1,否则根据求导法则,系数提前以后还会要加速或者减速。...看到了吧,只要把来龙去脉思路理清楚了,到证明结论时候,反而是显然了。当x真的取复数时候,我们同样可以根据定义扩展策略为那些形式得到证明

1K20

深度学习: Faster R-CNN 网络

Structure 看不清可以右键,在新tab查看该图片: ? 其中,“方框”代表“操作”,“菱框”代表“输出结果”。 以下是我画Faster R-CNN结构图: ?...网络结构有两种,一种是将ZFNet(扔掉了尾端全连接层)拿来用,另一种则是将VGG拿来用(扔掉了尾端全连接层)。论文中给出是第一种(绿框内为拿来用那部分): ?...由真实分类u对应概率决定: ? loss_bbox评估检测框定位损失函数。比较真实分类对应预测平移缩放参数 ? 和真实平移缩放参数为 ? 差别: ?...规定u=0为背景类(也就是负标签),那么艾弗森括号指数函数[u≥1]表示背景候选区域即负样本不参与回归损失,不需要对候选区域进行回归操作。λ控制分类损失和回归损失平衡。...艾弗森括号指数函数为: ? 源码bbox_loss_weights用于标记每一个bbox是否属于某一个类。

2.4K40

谷歌MobileNet: 移动和嵌入式设备视觉应用模型,效果超越众主流模型

研究人员多次实验结果,与 ImageNet 分类任务其他流行模型相比,MobileNet 显示出很好性能,同时也证明了 MobileNet 在一系列应用和使用情况有效性,包括对象检测,细粒度识别...然后,我们证明了 MobileNet 在一系列应用和使用情况有效性,包括对象检测,细粒度识别,人脸属性提取,以及大规模地理定位。...在人脸属性分类(face attribute classification)任务,我们证明了 MobileNet 与 distillation 间协同关系,这是深度网络一种知识迁移技术。...我们试图简化一个具有7500万超参数和16亿 Mult-Adds 大型人脸属性分类器。该分类器在一个类似 YFCC100M 多属性数据集(mult-attribute dataset)上训练。...结合 distillation 扩展性和 MobileNet 简约参数化,终端系统不仅不需要正则化,而且表现出更好性能,如表12所示。 任务4:物体检测 ? ?

1.3K60

(3.5)James Stewart Calculus 5th Edition:The Chain Rule

---- The Chain Rule 例如,复杂点表达式导数,需要拆分成多个表达式导数 ? 这里可以看成2个函数组成,复合函数 ?...The Chain Rule 链式法则 对应导数,是一个链式求导过程 ? 可以写成 (主流写法, 或者 莱布尼茨 写法) ? Paste_Image.png 例子1: ? 解法一: ?...对应写法: ? ---- 例子2: ? 第一题: ? 第二题: ? ---- The Power Rule Combined with the Chain Rule 幂法则伴随链式法则 ?...---- 指数函数导数 ? 多层时候 ? 例子: 这里,链式用了2次 ? ---- How to Prove the Chain Rule 怎么证明链式法则 大体过程: 因为 ? ?...但是,这个Δ还是可以理解为很小,存在ε ?

63430

神经网络模型之AlexNet一些总结

*11,也就是采用是局部链接,每次连接11*11大小区域,然后得到一个新特征,再次基础上再卷积,再得到新特征,也就是将传统上采用全链接浅层次神经网络,通过加深神经网路层次也就是增加隐藏层,然后下一个隐藏层某一个神经元是由上一个网络层多个神经元乘以权重加上偏置之后得到...,比如过滤器一个点X11 ,如X11*new_X11,需要和96个特征图中1,2,7特征图中X11,new_X11 =1_X_11*1_W_11+2_X_11*2_W_11+7_X_11*7_W...描述一下: 这里使用4096个神经元,对256个大小为6*6特征图,进行一个全链接,也就是将6*6大小特征图,进行卷积变为一个特征点,然后对于4096个神经元一个点,是由256个特征图中某些个特征图卷积之后得到特征点乘以相应权重之后...个神经元. fc7全连接层:  和fc6类似. fc8链接层: 采用是1000个神经元,然后对fc74096个神经元进行全链接,然后会通过高斯过滤器,得到1000个float型值,也就是我们所看到预测可能性..., 如果是训练模型的话,会通过标签label进行对比误差,然后求解出残差,再通过链式求导法则,将残差通过求解偏导数逐步向上传递,并将权重进行推倒更改,类似与BP网络思虑,然后会逐层逐层调整权重以及偏置

70350

应用——排序与描述多项式排序多项式ADTGO语言笔记

排序 朴素排序 在链表建立过程可以直接完成排序功能,即建立一个新链表并将源数据一个一个存进新链表,每个元素存储位置在小于这个元素节点和大于这个元素节点之间 排序部分 func (s *sort_table...,以基10排序为例,首先建立10个桶,分别是0~9,按十进制数最低位送进对应,再按桶顺序取出,依次再按次低位送进桶,重复到最高位,再依次取出则得到排序结果(顺序均是从0桶到9桶,同一个桶先进先出...bucket[get_num(num, data[i])].append(table_data{data[i]}) } return bucket } 按顺序将切片带入数据根据获得基数送入对应...(幂指数相加,系数相乘),将结果插入一个新多项式完成多项式相加 GO语言笔记 同package多文件 当一个package由多个文件描述时,应当将所有文件放在同一目录下,运行时包括所有.go文件 自定义包...另外包需要在包外被调用函数/变量/常量/结构体等首字母要大写

74560

不需要大把GPU如何赢得Kaggle比赛?fast.ai给出十个技巧

论文:https://arxiv.org/abs/1506.01186 在这种方法,我们进行试运行并使用较低学习率训练神经网络,但每个批次以指数方式增加它。...每次迭代,学习率都呈指数增长 同时,为学习率每个值记录损失。...这样做被称为带重启随机梯度下降(SGDR),这一想法在Loshchilov和Hutter论文中被证明是非常有效。 fast.ai库也会自动为你处理SGDR。...Cycle_mult并cycle_len进行了讨论:http://forums.fast.ai/t/understanding-cycle-len-and-cycle-mult/9413/8 6....7.迁移学习在NLP中非常有效 正如使用预训练模型已被证明在计算机视觉中非常有效一样,自然语言处理(NLP)模型可以从此受益。

73240

机器人第一场车祸该如何避免?

事件持续发酵似乎证明了某些人猜想:这次机器人脱逃事件其实是实验室有意搞噱头,为Promobot争取眼球。...这三大法则虽然管住了小说中、电影里机器人,但是对于走入人们现实生活机器人却没有太大作用,虽然这些机器人不会造成太严重致命伤害,很可能给我们生活带来极大不便。...可以说,阿西莫夫三大法则是一个理想安全法则,究竟该怎么让这些法则对我们身边机器人起作用呢?...如果不能用人工方式确定机器人不应该做事情,我们能做到避免不良影响吗? 避免奖励黑客行为:怎么确保清洁机器人不会在奖励函数上“耍花招”?...可扩展监督:我们可以怎样确保该清洁机器人会考虑因为成本太高而难以在训练过程反复评估目标的各个方面?

53270

传统高斯模糊与优化算法(附完整C++代码)

这种模糊技术生成图像,其视觉效果就像是经过一个半透明屏幕在观察图像,这与镜头焦外成像效果散景以及普通照明阴影效果都明显不同。...高斯平滑也用于计算机视觉算法预先处理阶段,以增强图像在不同比例大小下图像效果(参见尺度空间表示以及尺度空间实现)。 从数学角度来看,图像高斯模糊过程就是图像与正态分布做卷积。...理论上来讲,图像每点分布都不为零,这也就是说每个像素计算都需要包含整幅图像。在实际应用,在计算高斯函数离散近似时,在大概3σ距离之外像素都可以看作不起作用,这些像素计算也就可以忽略。...在减小图像尺寸场合经常使用高斯模糊。在进行欠采样时候,通常在采样之前对图像进行低通滤波处理。这样就可以保证在采样图像不会出现虚假高频信息。...高斯模糊有很好特性,如没有明显边界,这样就不会在滤波图像形成震荡。

3.6K50

【算法】复变函数

可用定义法计算复变函数在一点导数 或 利用常见初等函数导数以及导数运算法则求导。 柯西定理:已知一复变函数原函数,可求其积分。...柯西定理证明了若一正向封闭区域内(逆时针),若所积函数解析,则其积分为零。...指数函数 性质:ez+2kπ=ez,故指数函数ez是一个以2π为周期周期函数。 故ez在复平面上处处可导,解析。 2....导数 ①定义:(可导必连续,连续不一定可导) 例1 求zn导数 例2 证明 例3 证明f(z)=|z|2可导性 ②导数运算法则: ③函数可导充分必要条件...,这种含有负指数级数就是下面要讨论罗朗 级数 留数 1.解析函数孤立奇点 1.可去奇点、极点、本性奇点 可去奇点、极点、本性奇点 分别对应罗郎展开式无负次幂,只有有限个负次幂和无限个负次幂

1.6K10

16,8和4位浮点数是如何工作

还有一种具有扩展精度80位“长双精度”类型,这些类型几乎涵盖了浮点数据处理所有需求。但是在最近几年,尤其是今年LLM兴起,为了减小模型存储和内存占用,开发人员开始尽可能地缩小浮点类型。...32浮点型典型数字是这样: 第一个比特(bit)是一个符号,接下来8个比特代表一个指数,最后一个比特代表尾数。...16位浮点数 早期对这种格式需求并不大,直到2008年才将16位浮点类型添加到IEEE 754标准。它有一个符号位,5个指数位和10位尾数(分数): 他转换逻辑与32位浮点数相同,但精度较低。...该类型是对“标准”16位浮点数修改:指数被扩大到8位,因此“bfloat16”动态范围实际上与float-32相同。..., mant_len=7) #> 3.3895313892515355e+38 这比前面示例65504.0要好得多,但是正如前面提到:因为尾数位数更少,所以bfloat16精度更低,可以在

1.2K30
领券