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arXiv｜GraphDF：一种分子图生成的离散流模型

在分子图的生成问题中。虽然分子图是离散的，但大多数现有的方法都使用连续的隐变量，从而导致对离散的图结构不正确的建模。在这项工作中，作者提出了一种新的基于流并使用离散隐变量的分子图生成模型。...为了使用具有连续隐变量的生成模型，现有方法通过添加实值噪声将离散图数据转化为连续数据。然而，这种反离散化处理阻止了模型从离散图结构中获得原始离散分布，从而增加了模型训练的难度。...图2中给出了一个用该框架生成简单分子图的例子。 ? 图2. 使用GraphDF框架生成分子图的例子 使用离散隐变量是该方法与其他基于流模型的生成方法的关键区别。此模型有几个优点。...因此，在训练过程中，单个图可能会映射到隐空间中的两个相距很远的点，导致模型振荡与不收敛。然而，GraphDF将离散图数据映射到离散隐空间，不引入任何分布失真。...2.4 不变性和离散条件生成 生成新节点和边的离散变换是自回归的，需要将条件信息捕获到µdi和µdij中。Tran等人使用语言模型，比如LSTM和Transformer，在离散流模型中开发序列生成器。

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matlab保存所有图,Matlab中图片保存的5种方法

这个其实比较好办 1、将那个fig文件保存到Matlab的搜索路径下，双击打开它 2、在Matlab的command中输入如下内容 h=get(gcf,’chidren’) data=get(h,{‘xdata.../details/8111956 Matlab中图片保存的四种方法 matlab的绘图和可视化能力是不用多说的,可以说在业内是家喻户晓的.Matlab提供了丰富的绘图函数,比如ez**系类的简易绘图函数...,surf.mesh系类的数值绘图函数等几十个.另外其他专业工具箱 … sklearn 中模型保存的两种方法 一. sklearn中提供了高效的模型持久化模块joblib,将模型保存至硬盘. from...-11 13:33:59) 在制作网页时,隐藏内容也是一种比较常用的手法,它的作用一般有:隐藏文本/图片.隐藏链接.隐藏超出范围的内容.隐藏弹出 … Matlab中数组元素引用——三种方法 Matlab...display:none可 … matlab中fprintf函数的具体使用方法 matlab中fprintf函数的具体使用方法实例如下: fprintf函数可以将数据按指定格式写入到文本文件中.其调用格式为

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在 DWave Quantum Annealer 上运行离散二次模型的图划分

在许多可以应用于图的操作中，以提取有用的信息(这本身就是一个巨大的兔子洞)，可能最明显的一个是划分，即根据一些相似性或距离标准将N个节点划分为K组。...问题是，y '的最终方程必须仍然是一个QUBO方程，这样约束就可以在更新的权值矩阵C '的定义中被重新约束。 要在 QUBO 术语中设置图分区问题，第一步是确定二进制变量代表什么。...其次，如果我们正在处理二元二次模型设置，我们需要进一步的约束以确保在 q 个变量中，只有 1 设置为 1，所有其他设置为 0。对于每个节点 i，该约束只是 ?_j q_ij = 1。...然而，这也是本文的重点，DWave 在他们的软件中引入了一项新功能，可以将此类情况作为离散类索引（例如红色、绿色或蓝色）而不是二进制来处理。...通过使用具有离散二次模型的混合方法，可以很好地解决这个问题，该模型允许用户通过利用经典计算和基于量子计算之间的相互作用来解决大型问题。

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主动推理中序列动力学的生成模型（连续 离散）

结果是以一组可允许的转换来简单表示系统动力学。 图2 连续动力系统中的序列。本图概述了本文的核心主题。它展示了在连续动力系统中离散序列的出现，以及这些序列如何用于指导行为。...总的来说，对期望自由能的这些贡献引入了模型中的代理，表达了一种先验信念，即我们将以目标导向和信息寻求的好奇心驱动的方式行动。 图4 连续时间和离散时间的生成模型。...用于解决此任务的模型结合了一个连续模型（类似于手写模型的描述）和一个离散时间模型。这将使连续轨迹的序列拼接在一起。在每个离散时间步中，都会预测一个新的吸引点和目标（黑色）球体。...基础生成模型是图4右侧显示的离散时间模型。隐藏状态被组织成在慢时间尺度和快时间尺度上演变的状态。...这包括在连续生成模型中介导无胜者竞争的类似捕食者-被捕食者的动力学。然而，这还包括更明确的离散时间模型，用于解释规划和决策制定。 图8 主动聆听。

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配置化系统中的图模型

此时这个数据结构变成了树： 再进一步，树中的某个节点可能被多个节点同时依赖，如果还用两个节点表示会存在冗余计算，这里直接抽取公共依赖节点即可，于是树模型完成了闭环，变成了一个有向图: ) 到这里，我们完成了系统的闭环...这套系统的工作模式是： 新需求到来时，研发拆解需求写对应的配置 系统读取配置，渲染出一个图模型 系统遍历图模型，计算结果 这里可能抽象，可以联想一下MySQL，MySQL的数据存到表里之后，我们可以通过...实际上图模型在工作中非常常见，比如Golang中代码库之间的依赖，flink中节点拓扑图，spark中的执行计划，BPMN系统中的审批流程等。...代码的本质是函数链函数，图模型只是让你把提前写好的函数套在一起。...业务的复杂度问题 最后，总有一些业务不适合用上面这套模型来表示，比如说一些非常业务的业务需求，用crud就是要比这套图模型更直接，强行把这种业务需要往图模型里面套貌似并没有比直接crud更happy，于是结果就变成研发生硬的套图模型

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【推荐系统】推荐系统中的图网络模型

推荐系统的背后还用到了包括矩阵分解、邻域方法以及各种混合方法。 对用户和 item 之间的交互进行建模一种很直观的方法是使用二部图。在下面的示例中，用户与之前购买的商品建立了关联。...图网络在很多领域中用于解决实际问题，例如检测 Twitter 上的恶意机器账户，发现电网中的漏洞以及预测蛋白质性质来进行新药物的研发。...社区检测是一个优化问题 随机块模型 现在，我们拥有一个网络，其中每个客户和商品都属于一个社区。下一步是估计一组描述不同块中节点如何相互连接的边倾向参数θrs。...三个社区的参数 购买概率 现在，我们有了数据的统计网络模型，该模型可以计算任何用户和产品之间存在边的概率。对于社区 r 中的用户 c 和社区 s 中的产品 p，此概率为： ?...总结 二部图是购买数据的自然表示。一项重要任务是预测新的边，可以将其引入推荐系统和针对性的促销活动。在计算性能方面，社区检测是我们描述的过程中最耗时的部分。

1.7K10

13 张图拆解 Java 中的内存模型

内存模型&分区 Java虚拟机在运行Java程序时，会管理着一块内存区域：运行时数据区 在运行时数据区里，会根据用途进行划分： Java虚拟机栈（栈区） 本地方法栈 Java堆（堆区） 方法区 程序计数器...下面，我将详细介绍每个内存模型分区 2. Java堆 ? 简介 ? 3. Java虚拟机栈 ? 简介 ? 4. 本地方法栈 ?...额外知识：直接内存 定义：NIO类（JDK1.4引入）中基于通道和缓冲区的I/O方式 通过使用Native函数库 直接分配 的堆外内存 特点：不受堆大小限制 不属于虚拟机运行时数据区的一部分 & 不在堆中分配...应用场景：适用于频繁调用的场景 通过一个 存储在Java堆中的DirectByteBuffer对象 作为这块内存的引用 进行操作，从而避免在 Java 堆和 Native堆之间来回复制数据，提高使用性能...总结 本文全面讲解JVM中的内存模型 & 分区，总结如下 ?

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灰色预测模型在matlab数据预测中的应用【编程算法】

概述算法：灰色预测模型用于对原始数据（≥4个）做中短期预测，其中，GM(1,1)模型适用于具有较强的指数规律的序列，只能描述单调的变化过程，而GM(2,1)模型适用于非单调的摆动发展序列或具有饱和的...下面就一起来看看如何将优雅的数学语言转换成matlab语言吧。...通过学习相关算法并将算法转变为实际的编程语言是练习编程的一种重要途径，这不仅可以提升理论认知，还能提高实践动手能力。...鉴于此，matlab爱好者公众号计划推出【编程算法】系列，将逐一介绍各类算法在matlab中实现，与大家一起来在算法的海洋里畅游。...若您对算法感兴趣，并有一定的matlab编程基础，欢迎将所学算法整理成文推送给我们。

3.2K20

MATLAB中的马尔可夫区制转换(Markov regime switching)模型

让我们考虑一个简化的示例。牛市可以被定义股票市场普遍看涨且持续时间较长的市场。熊市对应于指延续时间相对较长的大跌并且有相对较高的波动性。...由于数据的波动性，可能难以检测何时熊市发生：上面的图看起来非常像是一个随机过程，而不是相邻的牛市/熊市/牛市时期。...马尔可夫区制转换(Markov regime switching)模型旨在阐明这些类型的问题。它将以上收益序列视为 由马尔可夫过程控制的 状态（区制）切换模型（MRS），以在状态之间进行切换。...生成的图向我们展示了几件事。首先，最上面的图确认了很难观察到状态转换发生的地方。中间的图表明在第100天到第200天之间波动性增加（标准偏差增加）。...最重要的是，底部图清楚地表明，市场分别在第100天和200天左右从多头转为空头（然后回落）。SpecOut变量包含有关估计参数的信息，这些参数描述了牛市和熊市以及控制两者之间过渡的马尔可夫过程。

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如果新冠病毒是在亚美尼亚爆发会发生什么？程序员用Python进行模拟

流行病学建模 为了回答这些问题，我们将建立一个简单的房室模型来模拟传染病在城市中的传播。 当一种流行病爆发时，其传播动力会有显著变化，这取决于最初感染的地理位置及其与城市其他地区的连接性。...注：compartmental model，房室模型，也称SIR模型，是一种简化的传染病数学模型。...这个群体中的个体没有能力再次感染该疾病或将感染病传染给他人。 在我们的模拟中，时间将是一个离散变量，因为系统的状态是以日为单位进行建模的。在t时刻j点的完全易感人群中，感染病出现的概率为： ?...上述的模型十分简洁：为了求得t + 1时刻的j地的尚未感染或易感的人数，我们需要从t时刻的j地的尚未感染或易感的人数中减去j地本地感染的人数（第一个方程的第二部分），还要减去从其他地方来到j地的感染者数...结论 该实验绝不是说我们已经构建了准确的传染病模型（甚至模型中不涉及任何传染病学的基础知识），我们的目标是在传染病爆发时能够即时了解城市交通网络对传染病传播的影响。

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R语言实现传染病传播模拟

这些模型是划分的，因为它们将人群分成代表离散疾病状态的组(例如，易感和感染)，并进一步分析影响疾病传播的人口统计学、生物学和行为特征。与下面介绍的随机模型相比，人口中的个体并不是离散表示的。...2）SIR模型中多了一个终身恢复的个体：受感染的个体从疾病过渡到终身恢复状态，在这个状态中他们再也不会受感染。 ? 模拟的具体参数设置如下： ?...；时间是离散的:ICMs是在离散时间内模拟的，而DCMs是在连续时间内模拟的。...在离散时间中，时间步内的所有事件都是作为一系列过程发生的，因为不存在独立于其他事件的瞬时事件发生，在连续时间模型中是可能的。...此部分仍然需要对应的模型参数，首先它也具有了DCMs和ICMs的控制模型SI，SIR和SIS。网络模型的一个关键区别在于，网络动力学和疾病传播动力学这两个动态过程是被视为独立的或者相互依赖的。

2.5K31

如果新冠病毒是在亚美尼亚爆发会发生什么？程序员用Python进行模拟

流行病学建模 为了回答这些问题，我们将建立一个简单的房室模型来模拟传染病在城市中的传播。 当一种流行病爆发时，其传播动力会有显著变化，这取决于最初感染的地理位置及其与城市其他地区的连接性。...注：compartmental model，房室模型，也称SIR模型，是一种简化的传染病数学模型。...这个群体中的个体没有能力再次感染该疾病或将感染病传染给他人。 在我们的模拟中，时间将是一个离散变量，因为系统的状态是以日为单位进行建模的。...上述的模型十分简洁：为了求得t + 1时刻的j地的尚未感染或易感的人数，我们需要从t时刻的j地的尚未感染或易感的人数中减去j地本地感染的人数（第一个方程的第二部分），还要减去从其他地方来到j地的感染者数...如下动图显示了高度依赖公共交通场景下的结果： 结论 该实验绝不是说我们已经构建了准确的传染病模型（甚至模型中不涉及任何传染病学的基础知识），我们的目标是在传染病爆发时能够即时了解城市交通网络对传染病传播的影响

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matlab中通过ode函数求解常微分方程附加简单的钟摆模型

求解常微分方程常用matlab中的ode函数，该函数采用数值方法用于求解难以获得精确解的初值问题。ODE是一个包含一个独立变量（例如时间）的方程以及关于该自变量的一个或多个导数。...Matlab有几个不同的函数（内置）用于ODEs的解决方案。...ICs,options)计算步骤： 1.在一个文件中定义tspan、IC和选项（例如call_dstate.m） ，用来设置ode45 2.在另一个文件中定义常量和求导数（例如dstate.m）或作为调用内的函数...3000]; y1_0 = 2; y2_0 = 0; [T,Y] = ode15s(@osc,tspan,[y1_0 y2_0]); plot(T,Y(:,1),'o') end 对于一个简单的钟摆模型...它的数学模型为： 令： ，则 function [] = call_pend() tspan=[0 2*pi]; % z0=[pi/3,0]; % 初始数值 [t,z]=ode23(@pend

1.6K10

含纳维-斯托克斯方程（气象学）实例，微分方程 VS 机器学习

SIR 模型（流行病学） SIR 是基础的房室模型，可以描述传染病的传播情况。 ? ? ? 为什么以上 4 个方程都是微分方程？因为它们都包含某些未知函数的导数（即变化率）。...这些未知函数（如 SIR 模型中的 S(t)、I(t) 和 R(t)）被称为微分方程的解。 我们再来看一个模型。 Murray-Gottman（心理学） 这个模型用来预测浪漫关系的期限。...差分方程输出离散的数字序列（例如，每 5 年的人口普查结果），而微分方程则建模连续数值（即持续发生的事件）。...SIR 模型假设病毒是通过感染者与未感染者之间的直接接触传播的，并且感染者会以固定的速率自动恢复。 使用机械模型时，观察和直觉会指导模型的设计，而数据则用于后续验证假设。...方法 1：数值模拟 首先将微分方程编程到 Python 或 Matlab 中，在将 dP/dt 绘制为 t 的函数之前，使用数值求解器获得 P(t)。此处使用了 Python。 ?

1.8K30

matlab如何做正交多项式曲线拟合,matlab正交多项式拟合

在实验模态分析中用 Matlab 实现离散化正交多项式算法 [C], 马永列; 陈章 位; 胡海清 4.在实验模态分析中用 Matlab 实现离散化正交多项式算法 [C], 马永列…… 变换后的条件数上限表如下...一种方法是构造离散…… (c0 , c1 , 这是多项式拟合。 若取s( x , c…称A为回归矩阵,在Matlab中可用左除法求解 C ?...0.0397 x 2 Matlab 求解 方法一: >> x=[-1 -0.75 -0…… 甚至是拟合的方法[6-7];②正交分解模型降阶法,主要就是 在时域中,将正交多项式作为基底进行空间上的展开,主要有...多项式拟合 离散点的多项式拟合在Matlab里的函数是polyfit,自己… 本章介绍分布函数的计算方法,以及如何用MATLAB的统计 工具箱计算各种分布的概率与…高斯点与正交多项式的关系定理3.1.3...二次多项式拟合程序如下:(程序中如果想显示结果就不加分号,图1-2) %多项式最小二乘法拟合,参照(《matlab实验实验指导书》李新平 实验六) 自己做的 %多项式…… 数值分析仿真报告–插值与拟合_

1.4K30

微分方程VS机器学习，实例讲解二者异同

SIR 模型（流行病学） SIR 是基础的房室模型，可以描述传染病的传播情况。 ? ? ? 为什么以上 4 个方程都是微分方程？因为它们都包含某些未知函数的导数（即变化率）。...这些未知函数（如 SIR 模型中的 S(t)、I(t) 和 R(t)）被称为微分方程的解。 我们再来看一个模型。 Murray-Gottman（心理学） 这个模型用来预测浪漫关系的期限。...差分方程输出离散的数字序列（例如，每 5 年的人口普查结果），而微分方程则建模连续数值（即持续发生的事件）。...SIR 模型假设病毒是通过感染者与未感染者之间的直接接触传播的，并且感染者会以固定的速率自动恢复。 使用机械模型时，观察和直觉会指导模型的设计，而数据则用于后续验证假设。...方法 1：数值模拟 首先将微分方程编程到 Python 或 Matlab 中，在将 dP/dt 绘制为 t 的函数之前，使用数值求解器获得 P(t)。此处使用了 Python。 ?

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