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【ZJSU - 大红大紫：ACM - Template】比赛用模板10：博弈论
博弈论 巴什博奕 问题模板： 有 \(N\) 个石子，两名玩家轮流行动，按以下规则取石子： 规定：每人每次可以取走 \(X(1 \le X \le M)\) 个石子，拿到最后一颗石子的一方获胜。 双方均采用最优策略，询问谁会获胜。 两名玩家轮流报数。 规定：第一个报数的人可以报 \(X(1 \le X \le M)\) ，后报数的线性规划
线性规划问题的标准形式可以写成： \[\begin{aligned} &max~z=\pmb{c}^T\pmb{X} \\ &s.t.\{ \begin{aligned} &\pmb{A}\pmb{X}=\pmb{b}\\ &\pmb{X}\geqslant0 \end{aligned} \end{aligned} \]，\(\pmb{X}\)是列向量 为什么可以统一为这个标准形式 ？ 所有约束都可以写成等式约束是因磁共振成像原理
目录1. 原子核的自旋2. 进动3. 磁共振现象4. 射频脉冲 1. 原子核的自旋 原子有原子核和绕核运动的电子组成。 原子核的自旋： 质子数和中子数一个为奇数、一个为偶数； 两者都为奇数 这两种情况的原子核就会自旋。 原子核是带正电，绕自旋轴旋转，效应相当于环形电流，周围会产生磁场。LaTeX表格字体加粗（解决文本变宽问题）
latex中对文本加粗常用的方法是 \textbf{*} 在表格中，这个命令也同样生效。但它会使文本变宽，如 尝试的方法 网上找了很多办法，想改变表格加粗的宽度，常见是是调整LaTeX字体，如下 Command Nominal Point Size Exact Point Size \tiny 5PRML 概率分布
本文地址：https://www.cnblogs.com/faranten/p/15917369.html 转载请注明作者与出处 1 二元变量 1.1 伯努利分布与二项分布 考虑一个最基本的试验：抛硬币试验。在一次实验中只有两个结果，即正面与反面，用随机变量\(x=1\)来表示抛掷硬币得到的是正面，\(x=0\)来表示抛掷硬币得到的是反【读书笔记】贝叶斯学习
原理 与直接应用贝叶斯公式不同，贝叶斯学习指在当前训练样本的基础上，根据新样本更新每个模型的后验概率。贝叶斯深度学习[1]则结合了神经网络的模型表示能力，将神经网络的权重视作服从某分布的随机变量，而不是固定值；网络的前向传播，就是从权值分布中抽样然后计算。 我们将当前所有样本【附C++源代码】模型预测控制(MPC)公式推导以及算法实现，Model Predictive control介绍
2022年的第一篇博客，首先祝大家新年快乐！ 提示：本篇博客主要集中在对MPC的理解以及应用。这篇博客可以作为你对MPC控制器深入研究的一个开始，起到抛砖引玉，带你快速了解其原理的作用。 这篇博客将介绍一下模型预测控制器(MPC)的公式、推导以及C++代码的实现。 主要内容如下： 从一GRU、LSTM、双向循环神经网络
动手学深度学习笔记 一、门控循环单元(GRU)1.重置门和更新门2.候选隐状态3.隐状态4.PyTorch代码 二、长短期记忆网络(LSTM)1.输入门、忘记门和输出门2.记忆元3.隐状态4.PyTorch代码 三、深度循环神经网络四、双向循环神经网络 学习GRU和LSTM之前可以先看 RNN基础代码-PyLeast Mean Squares Regression(二)
一般的LMS算法应用参见该篇。 一般的LMS实际应用 本文设计LMS背后的数学理论知识。 1. The Least Mean Squares algorithm (LMS) SD研究的最陡下降方法是一种递归计算信号统计量已知时维纳滤波器的递归算法 (knowledge about R och p)。 问题是，这个信息通常是未知的！ LMS是一种基于第4章-变换-4.0
4.0 变换 要是愤怒的航船改变了方向 围绕着你沉睡的脑袋，和身体 那就永远不必去害怕 穷苦世界的抽象风暴之暴行 --罗伯特·佩恩·沃伦 变换是一种采用点、向量或颜色等实体并以某种方式转换它们的操作。对于计算机图形从业者来说，掌握变换是极其重要的。使用它们，您可以定位、重塑Minimizations for Random Variables
1. Minimizations for Random Variables Using vextors Given is a random vector \(Y = [Y_1, Y_2, · · · , Y_N ]^T\). We want to predict a random variable X using Y. The random variable X and the random vector Y are not independent。 此时，我们用\(A(\pmb Y)\)这些可解释性与积分梯度 Integrated Gradients
积分梯度是一种神经网络可解释性方法此方法首先在论文《Gradients of Counterfactuals》中提出，后来 《Axiomatic Attribution for Deep Networks》再次介绍了它，这已经是2016～2017年间的工作了此方法已得到较多应用，但是也有一些反对者表示其给出的结果对于积分路径敏感，不能给出PCA主成分分析笔记
前言 最近抽时间在选读《统计学习方法》，发现里面的有些内容写的比花书和西瓜书更详细，所以想要将其记录下来，以下的内容在原书中都能找到，该博客算作一篇备忘性质的博文。 正文 大致思想 PCA（principal component analysis）通俗来说就是一种数据降维的方法，将数据中的带有相关性的jsoncpp写文件中文乱码问题解决
不进行streamWritebuilder的设置，写入的中文会变成unicode形式，如下图 并且转中文不是之前写入的内容， 这里使用的是新版的jsonWrite #include<iostream> #include<string> #include<json/json.h> #include<fstream> void StreamWrite() { Json::Value root; root["Name"] = "计量笔记(三) | 线性模型的拟合优度检验
计量笔记专栏 计量笔记(一) | OLS估计量推导 计量笔记(二) | OLS估计量性质 前言 前面通过计量笔记(一) | OLS估计量推导和计量笔记(二) | OLS估计量性质我们已经推导出了参数的OLS估计量的矩阵表达式即 β计量笔记(二) | OLS估计量性质
上文中《计量笔记(一) | OLS估计量推导》我们通过基本公式和矩阵形式两种方式推导出了OLS估计量的表达式，那么OLS估计量有什么优良性质呢？ 在线性模型的经典假设的前提下，OLS估计量有优良的性质，即高斯-马尔可夫定理 经典假设 1、零均值假定 假定随机干扰项11
7.5 状态空间平均 现有文献中已经出现了很多变换器交流建模的方法，其中包括电流注入法，电路平均和状态空间平均法。尽管某种特定方法的支持者可能更愿意使用该方法去建模，但所有方法的最终结果都是等效的。并且所有人都具有这样的共识：平均和小信号的线性化是对PWM变换器建模的关键步机器学习笔记-k近邻算法
k近邻算法（k-NearestNeighbor） KNN 概述 \(k\)-近邻（k-NearestNeighbor, KNN）算法是一种基本分类与回归方法。 \(k\)近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。\(k\)近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其\(2019-10-23-常用的数学基础知识集锦
常用的数学知识集锦一、前言二、矩阵指数函数及泰勒级数三、一阶线性微分方程的解法四、斜对称矩阵的定义及性质五、向量的叉乘1.向量积的模长2.向量积的方向3.向量积的物理意义4.向量积与斜对称矩阵 介绍部分常用的基础数学知识(持续更新…)。 一、前言 泰勒级数、矩阵