其实是因为莫反的题非常非常要用这个所以才来学。有些莫反甚至要求灵活运用，而不只是求\(\sum\mu(n)\)和\(\sum\phi(n)\)前置的芝士狄利克雷卷积对于两个数论函数\(f,g\)，他们两个函数的前\(n\)项的狄利克雷卷积表示为\((f*g)(n)\)，\((f*g)(n)=\displaystyle\sum_{d|n}f(d)g(\fra

裴礼文的一些练习没有答案，自己做的，不知道对不对，暂且收集一下想法，毕竟草稿纸不好找斜体的是不确定的，有时间再回来看Chapter4一元函数积分学4.1积分与极限第一问，分成两个区间，\([a,\pi/2-\epsilon/2],[\pi/2-\epsilon/2]\)第二问没什么好说的第三问，控制收敛定理，然后积分换

对于1-2-3坐标系:应力矩阵如下:\[\left.[\sigma]=\left[\begin{array}{ccc}\sigma_{11}&\sigma_{12}&\sigma_{13}\\\sigma_{12}&\sigma_{22}&\sigma_{23}\\\sigma_{13}&\sigma_{23}&\sigma_{33}\end{array}\right.\right]\]张量应变矩阵如下:

这个人太菜了，轻喷。数列极限定义数列的概念自变量为正整数的函数\(u_n=f(n)\)，其中\(n=1,2,3\cdots\)，将其函数值按自变量从小到大排成一列数\(u_1,u_2\cdotsu_n\cdots\)，称为数列，将其简记为\(\{u_n\}\)。其中\(u_n\)称为数列的通项或者一般项。、数列极限的定义（\(\eps

积性函数和狄利克雷卷积学习笔记积性函数定义若函数\(f(x)\)满足\(f(ab)=f(a)f(b)\)，其中\(a,b\)互质，我们称这个函数是积性函数。若\(a,b\)不互质则是完全积性函数。常见积性函数狄利克雷卷积定义也叫狄利克雷乘积。形如下式：\[h(n)=\sum_{ab=n,a>0,b>0}f(a)g(b)\]

模重复平方法（又称为平方法）是一种用于求解非线性方程的迭代算法。算法的基本思路是通过不断迭代替换变量的方式，将非线性方程转化为线性方程，从而求解方程的根。以下是一个编程实现模重复平方法的算法的示例：```pythondeffixed_point_iteration(f,x0,epsilon,max_iterations)

文章目录一、问题描述1.1问题定义1.2形式化描述1.3累积懊悔1.4估计期望奖励二、解决方法2.1ϵ-贪婪算法2.2上置信界算法2.3汤普森采样算法2.4小结一、问题描述1.1问题定义  有一个用于K根拉杆的老虎机，每一根拉杆都对应一个关于奖励的概率分布R。每

3.1前提在前一节我们提出了一个强化学习经典问题“K臂老虎机”，并将这个问题数学形式化，并将求解“最大奖励概率分布”变换为求解“最小化累计懊悔”问题。之后又给出了K臂老虎机的环境生成问题，以及解决K臂老虎机算法的框架。在这节中，我们将会实现几个策略来解决K臂老虎机问题

死区损失函数点击查看代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#Definetheparametersa=2b=5epsilon=0.1#DefinethelossfunctionL(x)anditsderivativedefL(x,a,b,epsilon):ifx<a:return(x-a)**2/(2*epsi

似了喵。整理这b玩意屁用没有捏。\[\newcommand{\bf}{\mathbf}\]I.高维几何省流：体积集中于shell。体积集中于equator。Gau-Ann-Thm:高维Gaussian分布集中于\(\sqrtd\)附近。RandomProjectionTheorem:随机取向量并投影，大概率保距离。\((1-\epsilon)\)的部

数学符号和读法： 大写小写英文注音国际音标中文注音Ααalphaalfa阿耳法Ββbetabeta贝塔Γγgammagamma伽马Δδdetadelta德耳塔Εεepsilonepsilon艾普西隆Ζ

目录写在前面递归算法形式递归树大力求和主定理MasterTheorem典题1234写在最后写在前面可恶的算法分析与设计！！！递归算法形式对于一个输入规模为\(n\)的递归算法，每次均为将整个问题划分为\(a\)个规模为\(\frac{n}{b}\)的子问题，回溯时将所有子问题合并需要\(f(n)\)的时

参数说明beta_schedule=np.linspace(0.0001,0.02,1000)#示例betaschedulealpha_hat=np.cumprod(1-beta_schedule)#计算alpha_hat具体例子让我们通过一个具体的例子展示如何计算BetaSchedule和Alpha_hat：importnumpyasnp#定义BetaScheduleb

1.绪论1.1DQN是什么？DeepQ-Learning，也被称为DeepQ-Network（DQN），是一种结合了深度学习和Q-Learning的强化学习算法。以下是关于DeepQ-Learning的详细解释：背景介绍：-强化学习是一种机器学习方法，使智能体能够通过与环境互动来学习最佳行为。智能体在环境中执行动作，并接

1.程序功能描述基于CNN卷积神经网络的金融数据预测matlab仿真,带GUI界面,对比BP,RBF,LSTM. 2.测试软件版本以及运行结果展示MATLAB2022A版本运行   3.核心程序............................................................functioncnnnumgradcheck(net,x,y

学习笔记：透明电子纸的粒子运动仿真模型文章目录学习笔记：透明电子纸的粒子运动仿真模型前言一、粒子运动模型的基本物理背景二、粒子运动仿真模型1.导入Python库2.修改相关参数及输入仿真文件3.粒子三维运动速度计算4.其它物理模块的添加5.粒子运动轨迹动画展示6.

链接链接2链接3链接4前置知识：数论分块可以求形如：\(\sumf(i)g(\left\lfloorn/i\right\rfloor)\)的东西。原理如下：比如说求$\sum_{i=1}^{10}\left\lfloor10/i\right\rfloor$得到：10532211111可以发现有一些块的数值是一样的。具体一点可以发现\([l

简介两个浮点数不能直接使用 ==来确定相等，因为浮点数精度可能导致微小的误差 方法一：使用std::abs()函数来比较两个浮点数的差值是否小于一个非常小的阈值floata=1.5;floatb=2.3;floatepsilon=1e-9;if(std::abs(a-b)<epsilon){cout<<"aiseq

Markov&ChebyshevInequality示性函数\[\mathbb{I}(A)=\begin{cases}1,&A\text{happen}\\0,&A\text{nothappen}\end{cases}\]对于事件\(A\)，如果对于样本点\(\omega\)有示性函数\[I_A(\omega)=\begin{cases}1,&\omega\inA\\0

$\S$1.有理标准型思想：数域\(\mathbb{F}\)上的\(n\)阶矩阵的相似等价类由矩阵的不变因子或者初等因子确定，我们可以利用初等因子在每个相似等价类中找一个形式简单的代表矩阵。\(\color{red}{Def}\)设\[f(\lambda)=\lambda^n+b_1\lambda_{n-1}+...+b_{n-1}\lambda+b_n\in\mat

Unet的输入是\(（x_noise,t）\)，其中\(x_noise\)是在时间步\(t\)时已经添加了噪声的图片，Unet的输出是在时间步\(t\)添加的噪声。该噪声是公式\(q(x_t|x_{t-1})=\sqrt{\overline{\alpha_t}}x_0+\sqrt{1-\overline{\alpha_t}}\epsilon\)中的\(\epsilon\)，这并非是真实加入的噪声，但

bool is_equal_approx ( float a, float b )如果 a 和 b 彼此近似相等，则返回 true。这里，“近似相等”意味着 a 和 b 在彼此的一个小的内部epsilon内，该epsilon与数字的大小成比例。相同符号的无穷大值被认为是相等的。

第5章多元线性回归5.1二元线性回归案例说明Cobb-Dougls生成函数：\[y_i=\alphak_i^{\beta}l_i^{\gamma}e^{\epsilon_i}\]两边同时取对数，可转换为线性模型：\[\lny_i=\ln\alpha+\beta\lnk_i+\gamma\lnl_i+\epsilon_i\]这就是二元线性回归模型。代码实现[[Chapter

第7章异方差7.1异方差的后果定义条件异方差简称异方差，违背[[05_多元线性回归#^2b980b|球形扰动项]]假设的一种情况，即条件方差依赖于\(i\)，而不是常数\(\sigma^2\)。条件异方差的后果：OLS估计量依然是无偏的、一致的、渐近正态的OLS估计量的方差\(Var(\hat\beta|X)\)的表达

第8章自相关8.1自相关的后果除了异方差，违反球形扰动项的另一情形是扰动项存在自相关。定义自相关(autocorrelation)/序列相关(serialcorrelation)对于\(\{\epsilon_1,\cdots,\epsilon_n\}\)，如果存在\(i\nej\)，使得\(E(\epsilon_i\epsilon_j|X)\ne0\)，即协方差矩阵\(Var