np.random.multivariate_normal是NumPy中生成多元正态分布随机样本的函数。它允许我们指定多个维度（变量）的均值和协方差矩阵，从而生成符合这些参数的随机样本。这个函数常用于模拟多维数据，特别是需要考虑变量间相关性的场景，比如机器学习中的数据生成。函数语法np.random.

各种维度正态分布公式：一维正态分布二维正态分布/多维正态分布各向同性正态分布 注：即方差都是一样的，均值不一样，方差的值可以单独用标量表示。多元/多维高斯/正态分布概率密度函数推导(DerivationoftheMultivariate/MultidimensionalNormal/GaussianDensity)作者：凯

1.背景介绍在数学教育领域，多变量函数是一个非常重要的概念。它们在许多实际应用中发挥着关键作用，例如经济学、生物学、物理学等领域。然而，在教育中，多变量函数的教学和学习往往受到一些挑战。这篇博客文章将探讨如何通过30个有趣的博客帖子来提高多变量函数在数学教育中的教学质量。

题目“Predictingtheperformanceofgreenstormwaterinfrastructureusingmultivariatelongshort-termmemory(LSTM)neuralnetwork”(AlMehedi等,2023,p.1)(pdf)“基于多元长短期记忆(LSTM)神经网络的绿色雨水基础设施性能预测”(AlMehedi等,2023,pp.-)

用于时序预测的Transformer也是基于分块思路，跨时间、跨维度对齐https://openreview.net/forum?id=vSVLM2j9eiehttps://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer上海交通

原文：https://arxiv.org/abs/2206.09113代码：https://github.com/zezhishao/STEP受模型复杂性的限制，大多数STGNNs只考虑MTS短期历史数据，如过去一小时的数据。然而，时间序列

原文：https://arxiv.org/pdf/2208.05233.pdf代码：https://github.com/zezhishao/STIDAbstractMTS预测越来越复杂，但是性能改进有限，这一现象促使作者探索MTS预测的关键因素，

AbstractOverthepastdecade,multivariatetimeseriesclassificationhasreceivedgreatattention.Weproposetransformingtheexistingunivariatetimeseries

基础知识Q1：什么是时间序列？**A1：**时间序列是一组按时间顺序的数字序列，它既具有延续性又具有随机性**Q2：**时间序列分为哪几类？A1：分为单变量、多变量、单步、多步。简单的说就