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具有非线性电动力学的
高维
全息超导体的电导率
我们在d维时空中和存在对数非线性电动力学的情况下,对s波全息超导体的特性进行了分析和数值研究。 我们研究了这种超导体的三个方面。 首先,我们通过使用解析Sturm–Liouville方法以及数值射击方法来获得临界温度与电荷密度ρ之间的关系,并揭示非线性参数b和间隔尺寸的影响。
2024-03-24 17:38:36
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1
高维
狄拉克作用中具有中心电荷的扩展超对称
研究了具有中心扩展的扩展量子力学超对称(QM SUSY)的新实现。 我们首先显示隐藏了d =偶数(奇数)的两组不同的d + 2(d + 1)超级电荷,每个组都满足N = d + 2(d + 1)扩展的QM SUSY代数,而没有中心扩展 (4 + d)维狄拉克作用的四维质谱。 然后,我们发现整个增压集合形成一个N = 2d + 4(2d + 2)扩展的QM SUSY代数,中心电荷为d =偶数(奇数)。 超对称代数的表示形式为1 / 2-Bogomol’nyi-Prasad-Sommerfield状态,对应于具有中心扩展的超对称代数的简短表示形式。 我们明确地检查了具有超矩形和圆环额外尺寸的模型的四维质谱,并讨论了它们的超对称结构。
2024-01-16 14:21:57
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1
变邻域搜索算法matlab代码-Dynamic-Dimension-Search:康奈尔大学开发的用于解决
高维
问题的算法
变邻域搜索算法matlab代码
2023-11-16 21:49:26
5.21MB
系统开源
1
Matlab如何指定gpu跑代码-LightFieldReconstruction:用于光场重构的
高维
密集残差卷积神经网络
Matlab如何指定gpu运行代码用于光场重构的
高维
密集残差卷积神经网络 该项目是Tensorflow的实现 “用于光场重构的
高维
密集残差卷积神经网络”, IEEE模式分析和机器智能交易,南梦,海登·科赫。 所以,孙星,林德霖,2019年。 “用于光场超分辨率的高阶残差网络” ,第34届AAAI人工智能会议,孟楠,吴晓飞,刘建壮,林德伦,2020年。 要求 的Python2 == 2.7 Python3> = 3.5 Tensorflow r1。*> = r1.8 tqmd OpenCV Unrar 安装 下载专案 git clone https://github.com/monaen/LightFieldReconstruction.git --branch master --single-branch 训练 用于空间或角度或超分辨率任务的训练模型 训练模型以获得空间超分辨率(例如Sx4)。 您需要为不同的空间SR任务指定gamma_S 。 python train_SpatialSR.py --datadir data/train/Spatial/5x5 --gamma_S 4 -
2023-03-16 21:22:01
218KB
系统开源
1
高斯伪谱法matlab代码 求解
高维
非线性动力学系统
高斯伪谱法matlab代码 高斯伪谱法(Gaussian Pseudospectral method)是一种用于求解
高维
非线性动力学系统的数值方法。下面是一个简单的 MATLAB 代码示例,它使用高斯伪谱法来求解一个简单的
高维
非线性系统。
2023-03-14 19:46:18
875B
matlab
1
论文研究-基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法.pdf
从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在
高维
空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。
2023-03-09 19:36:14
310KB
仿生模式识别
神经元
构造型神经网络
高维空间
分类
1
高维
数据特征降维研究综述_胡洁.pdf
特征降维能够有效地提高机器学习的效率,特征子集的搜索过程以及特征评价标准是特征降维的两个 核心问题 。综述国际上关于特征降维的研究成果 ,总结并提出了较完备的特征降维模型定义 ; 通过列举解决特 征降维上重要问题的各种方案来比较各种算法的特点以及优劣 ,并讨论了该方向上尚未解决的问题和发展 趋势。
2023-01-08 20:52:17
248KB
机器学习
特征选择
特征抽取
评估准则
1
论文研究-基于再生核希尔伯特空间映射的
高维
数据特征选择优化算法.pdf
现有过滤型特征选择算法并未考虑非线性数据的内在结构,从而分类准确率远远低于封装型算法,对此提出一种基于再生核希尔伯特空间映射的
高维
数据特征选择算法。首先基于分支定界法建立搜索树,并对其进行搜索;然后基于再生核希尔伯特空间映射分析非线性数据的内部结构;最后根据数据集的内部结构选择最优的距离计算方法。对比仿真实验结果表明,该方法与封装型特征选择算法具有接近的分类准确率,同时在计算效率上具有明显的优势,适用于大数据分析。
2023-01-03 22:19:39
926KB
非线性数据
特征选择
希尔伯特空间
大数据
高维数据
1
支持向量机SVM详解PPT及其相应代码 覃秉丰.rar
关于支持向量机SVM算法解释较为清晰明了的PPT与代码,非常适合小白入门,以及作为面试的准备,有助于快速提升机器学习基础算法
2022-11-10 11:06:13
2.77MB
支持向量机
人脸识别
线性分类
低维映射高维
1
hdmedians:
高维
中位数(medoid,几何中位数等)。 Python的快速实现
高中位数 您是否知道没有数学方法将的概念扩展到更
高维
度的独特方法?
高维
中位数存在各种定义,并且此Python软件包提供了这些定义的许多快速实现。 中值因其高的击穿点(高达50%的污染)而非常有用,并且在机器学习,计算机视觉和
高维
统计中有许多不错的应用。 该软件包当前具有和实现,并支持使用NaN丢失数据。 安装 软件包的最新版本始终在可用,因此可以通过键入以下命令轻松安装: pip3 install hdmedians 类固醇 给定一个有限集 的 维观测向量 ,类 这些观察结果由 medoid的当前实现是在矢量化Python中实现的,可以处理支持的任何数据类型。 如果您希望算法处理编码为nan的缺失值,则可以使用nanmedoid函数。 例子 创建一个6 x 10的随机整数观测值数组。 >>> import numpy as np >>> X = np.random.randin
2022-11-08 18:43:57
141KB
python
machine-learning
statistics
high-dimensional-data
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