这个速度分布律指出，在平衡态下，气体分子速率在\(v\)到\(v+\mathrmdv\)区间内的分子数占总分子数的百分比为\[\frac{\mathrmdN_v}N=4\pi\left(\fracm{2\pikT}\right)^{3/2}v^2\mathrme^{-\frac{mv^2}{2kT}}\mathrmdv\]故有分布函数为\[f(v)=4\pi\left(\fracm{2\pikT}

一点无关紧要的题外话这部分的内容个人感觉与后续内容的关联性没有那么大，且比较抽象（反正我很晕），所以就简单看看就行吧。玻尔兹曼分布律玻尔兹曼能量分布定律是一个统计规律，它表明气体分子干能量有一确定分布。假设在能量区间\(\varepsilon_i\sim\varepsilon_i+\Delta\varep

目录一、说明二、综述2.1玻尔兹曼分布2.2气体中分子速度的分布2.3蛋白质折叠2.4使用马尔可夫随机场的机器学习三、故事和初步探索3.1椰子和岛民​3.2仿真3.3初步观察一、说明关于玻尔兹曼分布是最基本的统计物理方程，然而，却很不容易理解和接受。本篇用牛津

玻尔兹曼-香农交互熵（Boltzmann–Shannoninteractionentropy）是2023年最新提出的一维时间序列的度量方式，在数据科学和机器学习领域有许多应用。（暂无任何文献应用报道）（matlab代码获取：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZmclp1w）参考文献：https://doi.org/10.1063/5.0182349  

深度神经网络   12.《受限波尔兹曼机简介》（1）主要内容：主要介绍受限玻尔兹曼机（RBM）的基本模型、学习算法、参数设置、评估方法、变形算法等，探讨了RBM在未来值得研究的方向。（2）RBM的基本模型和学习算法（描述比较清楚）：对比散度学习算法（Gibbs采样），（3）RBM参数设置（叙述比较详细）：1）小批量数据处理

Hopfield网络能量函数+反馈结构（得到稳定的吸引子）退火算法（一种思想）搜索方向固定；如果等于梯度下降方向就完全接受，如果不等于就概率性接受（具有不断跳出位置较高的低谷，搜索位置

大多数人应该都是在利用神经网络解分类问题时第一次接触softmax，对它的印象也只停留在把实数域的输出转换为合法的概率分布这里，本文介绍softmax的本源——玻尔兹曼分布