一阶函数可导等于可微，多维函数可微必可导，可导未必可微。多维导数为偏导数，用降维思维求各个方向的导数并用向量将之合成为一个合向量，该合向量就是该点处的偏导数。 设函数y= f(x)，若自变量在点x的改变量Δx与函数相应的改变量Δy存在如下的关系： Δy=g(x)Δx+ο(Δx)【实际上可简化
初识高数，对于极限这一章节中对于数列或函数的极限的定义觉得如此啰嗦和复杂，明明一句话可以说清楚的话，非要定义好几个变量来说明，比如以下关于函数极限的定义： 定义：设函数f(x)在点x0的某一去心邻域内有定义，如果存在常数a，对于任意给定的正数ε，都$\exists\delta > 0$，使得不等式$\left
第一章 数值分析与科学计算引论 1. 误差来源与分类 模型误差（数学模型与实际问题之间出现的误差）不讨论 观测误差（由观测产生的误差，比如观测温度、长度、电压等）不讨论 数值分析只研究用数值方法求解数学模型产生的误差 ====== 当数学模型不能得到精确解时，通常要用数值方法求它的近似
一、一元函数范围结论 可导与连续的关系：可导必连续，连续不一定可导；（例子：y=|x|) 可微与连续的关系：可微与可导是一样的； 可积与连续的关系：可积不一定连续，连续必定可积；（允许有限个第一类间断点，即可去间断点及跳跃间断点的存在） 可导与可积的关系：可导一般可积，可积推不出一定可导；（可导推出
课程34 主要是建模可视化工具的安装与使用 tensorboard的基本使用都是基于SummaryWriter这个类来实现的 这段代码是查看数据保存在哪个文件夹下了 mul是展示记录的折线图（或者是其他的）的名称 不太懂这个东西是干嘛的，好像就是把网络中一些参数储存在本地，然后云端通
在解释这些概念的关系和意义之前，需要先对这些概念进行逐一的解释，以方便后续理解。 连续 什么是连续？ 光滑就是连续。可光滑又是什么呢？想象有一栋楼，你要在一楼和二楼之间建立一座楼梯，且二层之间的高度差\(H\)保持不变。楼梯阶数越多，楼梯越光滑，对吧？也就是每上一阶，高度的上升越小，楼
1.二元函数的可偏导** 在二元函数中，一元函数的可导的概念变为可偏导，导函数的概念变为偏导函数，具体看下例： 二元函数f(x,y)对x、y的偏导函数分别为： 在求二元函数的偏导函数时，都是假设另外一个变量为常量，然后对余下那个变量求导数。例如，f(x,y)对x的偏导函数，就是假设y为常量，然后f(x,
SoftRas 是目前主流三角网格可微渲染器之一。 可微渲染通过计算渲染过程的导数，使得从单张图片学习三维结构逐渐成为现实。可微渲染目前被广泛地应用于三维重建，特别是人体重建、人脸重建和三维属性估计等应用中。 安装 conda 安装 PyTorch 环境： conda create -n torch python=3.8 -
偏微连续 --> 可(全)微 --> 可偏微 | V 连续 注：英文不存在“可导”的概念，因为实际上“可微”（可线性化）即“可导”（斜率的极限存在）。但在中
是什么 darts是什么？ 全称 Differentiable ARchiTecture Search 它是一种新（2018）的NAS（神经架构搜索）方法。 NAS是什么？ 全称： neural architecture search（神经架构搜索） 简单讲就是把设计神经网络的任务也交给机器。 企图把人工炼丹的过程一步步转化为机器炼丹。 具体说可以看看wik
How To Train Your Deep Multi-Object Tracker Abstract： MOT近来的趋势是利用深度学习学习目标检测与跟踪。然而，目前存在的方法仅仅是使用与跟踪评价指标无关的（MOTA、MOTP）损失函数训练某一个子模块。由于这些方法不可微，使得选择一个适合的多目标跟踪的端到端的损失函数仍然是
FRITZ JOHN条件 1 Fritz John 条件 多目标可微规划问题: \[\begin{aligned} (VP) ~ ~ ~ \min &~ ~ ~ f(x)\\\text{s.t.} &~ ~ ~ g(x)\leqq 0\\ &~ ~ ~ h(x)=0\\ &~ ~ ~x ∈ F \end{aligned} \]其中，$ F={x ∈ R^n|g (x ) \leqq0, h ( x ) = 0}$ \(R^n\)中
偏导数指的是因变量对于某一个自变量的变化率，可以看做是将其他自变量视作常数后，对这个一元函数求导，也就是图像在在某一平面上的变化率（这个平面是其他自变量为常数截出来的），通过梯度这个概念，我们能够展现出函数值随着每一个自变量的变化率，可以看到多元函数沿
基本定义 设\[h=\left(h_{1}, h_{2}, \cdots, h_{n}\right)\] 如果 \[f\left(x_{0}+h\right)-f\left(x_{0}\right)=\sum_{i=1}^{n} \lambda_{i} h_{i}+o(\|h\|), \quad\|h\| \rightarrow 0\] 其中\(\lambda_{1}, \lambda_{2}, \cdots, \lambda_{n}\)不依赖于
前面介绍了强化学习方法，但屠龙刀毕竟不是人人有。梯度可微算法在保证精度可接受的前提下大幅缩短了训练周期，开启了网络结构搜索的平民化浪潮。 MobileNetV2FBNetShiftNetGumbel-SoftmaxSNASDARTSProxylessNASP-DARTSPC-DARTSDenseNAS DARTS DARTS 由 CMU 和 DeepMind 提出，
https://baike.baidu.com/item/微分流形/710877 微分流形（differentiable manifold），也称为光滑流形（smooth manifold），是拓扑学和几何学中一类重要的空间，是带有微分结构的拓扑流形。 微分流形是微分几何与微分拓扑的主要研究对象，是三维欧式空间中曲线和曲面概念的推广，可以有更高的维数
