原文:https://mp.weixin.qq.com/s/COpYKxQDMhqJRuMK2raMKQ 微分方程指含有未知函数及其导数的关系式,解微分方程就是找出未知函数.未知函数是一元函数的,叫常微分方程:未知函数是多元函数的,叫做偏微分方程.常微分方程有时也简称方程.微分方程是一门复杂的学科,对于常微分方程来说,可以使用特征值和特征向量的知识求解. 相关前置知识: 微分方程:单变量微积分11——常微分方程和分离变量 泰勒公式:单变量微积分30——幂级数和泰勒级数 泰勒公式在0点展开的原因:

1.2 基本概念和常微分方程的发展史 自变量.未知函数均为实值的微分方程称为实值微分方程:未知函数取复值或变量及未知函数均取复值时称为复值微分方程.若无特别声明,以下均指实变量的实值微分方程. 1.2.1 常微分方程基本概念 (1) 常微分方程和偏微分方程 微分方程就是联系自变量 .未知函数及其的关系式.如果在微分方程中,自变量的个数只有一个,则称这种微分方程为常微分方程:自变量的个数为两个或两个以上的微分方程为偏微分方程.一般的n阶常微分方程具有形式: \[F\left( {x,y,\frac

高斯消元法求解线性方程,包括把增广矩阵转换为三角矩阵形式的过程,消去阶段工作 步骤是把矩阵A分解成为下三角L和上三角U的乘积.这种计算L,U的过程称为LU分解法. lu实现对矩阵的分解. [L,U] = lu(A) %%将矩阵A分解的上三角矩阵保存在U当中,将一个“心理学上的”下三角矩阵(例如一个下三角矩阵和置换矩阵的乘积)保存在L中,满足A=L*U,注意A不必须是方阵. [L,U,P] = lu(A) %%返回三个矩阵,下三角矩阵L.上三角矩阵U和一个置换矩阵P,满足P*A=L*U. [L,U

title: [线性代数]6-3:微分方程的应用(Applications to Differential Equations) categories: Mathematic Linear Algebra keywords: Eigenvalues Eigenvectors Differential Equations toc: true date: 2017-11-22 15:09:04 Abstract: 本文主要介绍线性代数在微分方程中的应用 Keywords: Eigenvalues,E

15.1 工业乙醇生产与计算机仿真 乙醇作为可再生清洁能源不仅可以代替四乙基铅作为汽油的防爆剂,还可以制造汽油醇.这一巨大的潜在需求促使人们去寻找提高乙醇工业生产率的途径,使人们着手于发酵工程的研究.微生物学.发酵研究的发展,使微生物反应过程的种类和规模不断扩大,其应用也深入到多个工业领域,然而由于反应涉及活细胞的参与,菌体生长及产物生成等机理复杂多变,目前尚难为人们所了解和把握,更难以进行统一的描述.人们一般通过实验的方法寻找微生物的生长规律,通过数值分析和拟合了解发酵过程的规律.这样的做法周

2015-11-20 很喜欢在安静的状态, 听着音乐,敲着键盘, 和代码们浓情对话, 每一份代码的积累, 都让自己觉得很充实快乐!Y(^_^)Y. 看到58同城app的cell有动画移动出现的特效,很是羡慕,但一直没有想到怎么去实现,今夜看了国外Yalantis团队的一个特效动画开源项目,获得了启发,于是根据自己想要的效果反复调试,终于也做出来了,觉得很开心(^_^). 刚开始的思路是 通过屏幕可见row数组中去寻找和当前cell的indexPath索引值相符的进行判定,用了[[tableVie

尺度不变特征变换匹配算法 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越.1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 David Lowe在1999年所发表,2004年完善总结. 其应用范围包含物体辨识.机器人地图感知与导航.影像缝合.3D模型建立.手势辨识.影像追踪和动作比

http://blog.csdn.net/zddblog/article/details/7521424 目录(?)[-] 尺度不变特征变换匹配算法详解 Scale Invariant Feature TransformSIFT Just For Fun zdd  zddmailgmailcom or zddhubgmailcom SIFT综述 高斯模糊 1二维高斯函数 2 图像的二维高斯模糊 3分离高斯模糊 1 尺度空间理论 2 尺度空间的表示 3 高斯金字塔的构建 尺度空间在实现时使用高斯金

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征,它在空间尺度中寻找极值点,并提取出其位置.尺度.旋转不变量,此算法由 Da

1.定义 2.特例 3.在分数阶微分方程中的应用 4.如何画图

学习微分方程中,一个很常见的疑惑就是,我们所熟悉的非齐次微分方程的通解是对应齐次方程的通解加特解,但是更为重要的是,我们需要知道这句话是怎么得来的. 我们探讨一个未知问题的一般思路是将其不断的与已知已解决的问题进行靠拢,关于微分方程,最简单的不过是可分离变量的微分方程,那么我们就尝试将(1)方程与之靠拢. 这样我们就很容易理解文章已开始提出的疑问:一阶非齐次线性方程的通解是对应齐次方程的通解和非齐次方程的特解这句话了.同时也能够很彻底理解一阶非齐次线性方程的通解公式的形式了. 而上面这化腐朽为神

Mathematica是一款科学计算软件,很好地结合了数值和符号计算引擎.图形系统.编程语言.文本系统.和与其他应用程序的高级连接.很多功能在相应领域内处于世界领先地位,它也是使用最广泛的数学软件之一.Mathematica的发布标志着现代科技计算的开始.Mathematica是世界上通用计算系统中最强大的系统.自从1988发布以来,它已经对如何在科技和其它领域运用计算机产生了深刻的影响. Mathematica和MATLAB.Maple并称为三大数学软件. 软件名称 Mathematica 开

ECCV2012中出现了一种比SIFT更稳定的特征检测算法KAZE.尽管,这个算法是几个法国人提出的,但是算法却有一个日文的名字.KAZE是日语‘风’的谐音,最近宣布退休的宫崎骏所拍摄的影片“起风了”,那个主题曲里就不停的反复出现KAZE这个发音.传统的SIFT和SURF核心算法都被申请了专利,在实际应用中存在一定障碍.KAZE现在还不知道有否被申请专利保护,不过就算法而言,这个算法的表现也更加稳定,效果良好,笔者准备发一系列连载的文章把相关的知识一点一滴的详细的说来,争取让各位读者能够做到“彻

鞍点(Saddle point)在微分方程中,沿着某一方向是稳定的,另一条方向是不稳定的奇点,叫做鞍点.在泛函中,既不是极大值点也不是极小值点的临界点,叫做鞍点.在矩阵中,一个数在所在行中是最大值,在所在列中是最小值,则被称为鞍点.在物理上要广泛一些,指在一个方向是极大值,另一个方向是极小值的点. 接下来,我们直接上代码: #include<stdio.h> #define M 4 #define N 3 int main() { int i,j,a[M][N],b,c,d,m; //d判断是

尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd  zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者,从David G.Lowe的论文到实现,有许多鸿沟,本文帮你跨越. 如果你学习SIFI得目的是为了做检索,也许OpenSSE更适合你,欢迎使用. 1.SIFT综述 尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种

  1.简述 这篇文章是对Adam各种相关资料了解后进行一些精简的内容.如果你想仔细研究某个技术请跳转至unity相关页面. Adam官方页面: https://unity3d.com/cn/pages/adam 搬运视频以及资源包网盘下载: http://pan.baidu.com/s/1jH6NF86 Adam这个demo由8个人的团队耗时6个月(part1四个月,part2两个月)打造完成. 其中使用到的软件如下: Model: 3DSMax, Marvelous Designer, ZB

dense layer:mnist识别中,需要十组dense权重矩阵来计算这十个输出内容,conv矩阵每一个元素乘以另一个矩阵的元素并相加,得到一个值,最后加上sigmoid(softmax在二元情况下就是sihgmoid)得到一个值. 什么时候需要在conv后加max pooling--未知why需要max pooling?(1)max..具有平移不变性(2)max..后,意味着3*3卷积有效覆盖了更大部分的原始图像,也就意味着我们的卷积能够找到更多.更复杂的特征capsule胶囊的结构 SG

第1章 线性代数中的线性方程组 (已看) 介绍性实例 经济学与工程中的线性模型 1.1 线性方程组 1.2 行化简与阶梯形矩阵 1.3 向量方程 1.4 矩阵方程Ax=b 1.5 线性方程组的解集 1.6 线性方程组的应用 1.7 线性无关 1.8 线性变换介绍 1.9 线性变换的矩阵 1.10 经济学,科学和工程中的线性模型 第2章 矩阵代数 介绍性实例 飞机设计中的计算机模型 2.1 矩阵运算 2.2 矩阵的逆 2.3 可逆矩阵的特征 2.4 分块矩阵 2.5 矩阵因式分解 2.6 列昂惕夫

目录: 1.函数取整 2.数据显示格式 3.三角函数运算 4.矩阵运算 5.函数句柄 6.二维函数图像绘制 7.符号对象 8.关于微积分 9.关于逻辑语句 10.关于运算符 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── floor() 向下取整ceil() 向上取整round() 四舍五入到最近的整数fix() 向零取整 ───────

一.随机场定义 http://zh.wikipedia.org/zh-cn/随机场 随机场(Random field)定义如下: 在概率论中, 由样本空间Ω = {0, 1, …, G − 1}n取样构成的随机变量Xi所组成的S = {X1, …, Xn}.若对所有的ω∈Ω下式均成立,则称π为一个随机场.π(ω) > 0. 一些已有的随机场如:马尔可夫随机场(MRF), 吉布斯随机场 (GRF), 条件随机场 (CRF), 和高斯随机场. 二.马尔可夫随机场(Markov Random Fiel

2016-9-27 20:20:08 还需要进行修改和完善.先这种理论性的博客不太好写,请大家见谅. 在上一篇博客中,我们重点了解了关于自动控制原理的一些基本概念 以及一些相关的术语,以及能够分析控制系统的基本组成以及相应的工作原理.那么本篇博客我们重点学习的是控制原理的数学模型. 我们在上一篇博客中曾经提到过:在经典控制理论当中有三个理论基石:时域分析法,根轨迹法.频域分析法.而这三种方法只是我们分析系统的一种手段,而不管是采用那一钟方法,我们都离不开系统它的数学 模型. 数学模型是什么呢?是