有限差分法有限差分法有限差分法(Finite Difference Method, FDM)和有限体积法(Finite Volume Method, FVM)都是用数值解逼近微分方程的真实解的计算方法，其区别主要在于逼近思想、网格划分、格式类型和精度上有所不同。 有限差分法(FDM) 将求解区域离散为差分网格，以有限个网格
离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。 概述 离散化本质上可以看成是一种哈希，是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中，只考虑需要用的值。离散化可以改进一个低效的算法，甚至实现根本
Normalizing Flows （NFs）是一个生成模型系列，具有可操作的分布，其采样和密度评估都是有效和精确的。 被探索的大部分Flows是三角流triangular flows（coupling耦合或autoregressive自回归架构），Residual networks和Neural ODEs也正在积极研究和应用。 NORMALIZING FLOWS Coupling and
Normalizing Flows: An Introduction and Review of Current Methods (2020 TPAMI) Open problems and possible research directions 1. Inductive biases (归纳性偏差) 1.1 role of the base measure （基准测量的作用） 一般来说，normalizing flow的基本度量被认为是一个简单的分
#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int the_size = 262144; int in[the_size], n, m, s, e, v, ans; char judge; struct TREE{ //结构体-树 int left, right; int maxn, sumn,
数据预处理ETL 数据的质量直接决定数据分析结果的好坏，真实的数据可能由于记录失败、数据损坏等原因产生缺失值，或由于噪声、人工录入错误产生的异常点。这会使得后续的数据分析非常困难，分析结果不可靠；数据预处理的目的就是改善数据质量，提升分析可靠性。 数据预处理的主要过程有数据
离散数学分成三部分：1、集合论和图论2、代数结构与组合数学3、数理逻辑 课程简介： 一、现代数学的特点 二、离散数学与计算机科学 一、现代数学的特点 （1）高度抽象和统一 数学历史 学科内容时间算数算数运算几千年 小代数 大代数 一次方程、二次方程 高次方程、线性方程组 1
在模型圈内有这么一句俗话， “特征决定了模型的上限， 而算法只是逼近这个上限”，由此可见特征工程在风控建模中的重要程度。 特征工程的本质是基于原始数据的信息提炼， 风控场景中的很多数据源， 单独来看可能和风险表现关联性并不强，但是加工成特征后， 却会与我们想要预测的目标产生紧
0-1分布 x只能取1或0，对应概率为p和1-p \[P(X=k)=p^k(1-p)^{1-k} \]有两种实验结果，实验只做一次 这是二项分布的一个特例 几何分布（Geometric distribution） P(A)=p，第k次首次发生，前k-1次未发生 \[P(X=k)=(1-p)^{k-1}p \]记作X~G(p) 二项分布（Binomial Distribution） P(A)=p，做了n次实验，
随机变量 定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便） 对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随
代数黎卡提方程通常会在求解最优控制时有所应用，比如LQR控制。 标准形式有以下两种： 1.连续代数黎卡提方程： 2.离散代数黎卡提方程： 其中P是未知量，A、B、Q、R为已知量。 离散代数黎卡提方程可以迭代求解。 matlab代码如下： clear all;close all;clc; A = [0.8 0.3;-0.6 0]; B = [
上文讲了离散型随机变量的分布，我们从最简单的离散型分布伯努利分布讲起，伯努利分布很简单，但是在现实生活中使用的很频繁。很多从事体力工作的人，在生活中也是经常自觉地“发现”伯努利分布，它很容易理解。 1.为什么要先从伯努利分布来学？ 2.在生活中什么样的事情可能服从伯努利分布
这是一道需要离散化后的扫描线模板题，但是这道题有一个细节非常重要，所以拿出来单独说一下，扫描线的基本实现原理我就不赘述了，如果还有不明白的小伙伴可以看下我之前的介绍扫描线的博客，下面是地址：油漆面积（扫描线）_AC__dream的博客-CSDN博客 这两道题最大的区别就是这道题目的数据
变异系数=标准差/均值 1.一群蚂蚁的体重变动1克，自然要比一群大象体重变动1克的效果要大些。所以标准差一样时，平均值越大，其变异系数就越小，即代表性越强。 2.变异系数大，说明数据的离散程度也大；变异系数小，说明数据的离散程度也小。当进行两个或多个变量离散程度的比较时，如果单位和（或）
前言 通常,高中及以下的数学研究的都是连续数学为主的. 想到对数函数,大多会想到如下的函数图像 : (图片由 desmos 绘制) 但是模意义下的对数就有所不同. 模型 试求解以下方程 : \[\large a^x \equiv b \pmod p \]即模意义下的求对数. BSGS 算法 全称 Baby Step Giant Step 算
上一文中，笔者给出了随机变量的基本定义：一个可测映射，从结果空间到实数集，我们的目的是为了引入函数这个数学工具到考研概率论中，但是我们在现实中面对的一些事情结果，映射而成的随机变量和其对应的概率值，并不能映射一个有太多用的函数。这就是离散型随机变量。我们先讨论它，因为离散型
第二周已经过去，总结下本周的学习。 1.离散化的排序。 这个相当于桶排序的思想， 但又是一个桶排序的一个加强版 ，桶排序的不足就是数组不能开的太大，但如果题目所涉及的n不是很大，就可以将数据进行离散化的操作，例题，Acwing103. 2.对顶堆模型。 创建一个大根堆和小根堆，进行动态维护，使之
离散化 使用背景 适用于负数情况和所存数据较为稀疏的情况 重要工具 vector unique 二分查找 题目 题面 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加 c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数 l 和 r，你需要
在工业自动化控制中，经常会遇到开关量、数字值、模拟值、离散值、脉冲值等各种概念，人们在实际应用中很容易混淆这些概念。各种概念如下: 1.开关量:一般指触点的“开”和“关”状态，计算机设备中也常用“0”或“1”来表示开关量的状态。开关量分为主动开关量信号和被动开关量
计算电磁参考数目：ppt（相关ppt见上传资料） 计算电磁学包括有限差分法，有限元法，时域有限差分法，矩量法。 首先是有限差分法 有限差分法主要解决静态电磁场问题。它的思路是根据已知静态边值求解内部的场分布。将定解区域离散化为网格离散节点的集合，并以各离散点上的函数差商来近似
离散时间马尔科夫链与转移概率 文章目录 离散时间马尔科夫链与转移概率1. 马尔科夫性的引入2. 马尔科夫性与马尔科夫链2.1 定义2.2 马尔科夫性的解读2.3 马尔科夫性的扩展2.3.1 模糊未来2.3.2 模糊过去2.3.3 模糊当前 3. 转移概率3.1 转移概率引入3.2 转移概率的推广与简
题目链接：https://www.acwing.com/problem/content/description/804/ 思路： 离散化实质是一种映射 1 #include <bits/stdc++.h> 2 using namespace std; 3 const int N=3e5+10; 4 typedef pair<int,int> PII; 5 vector<int> idx; 6 vector<PII> add,query; 7
目录 一、背景 二、原理 1、离散Laplace算子介绍 2、Laplace卷积 3、Possion方程解法介绍 三、验证 四、Python下的算法实现 a、DCT求解 1、定义函数calMSE计算误差Mean Square Error 2、导入原图并记下大小 3、拓展原图 4、卷积并求DCT变换 5、除以分母 6、逆变换、拉
2-6 连续系统离散化
伯努利分布（Bernoulli Distribution） 在一次试验中，事件\(A\)出现的概率为\(\mu\)，不出现的概率为1 − \(\mu\)。若用变量X 表示事件A出现的次数，则\(X\) 的取值为\(0\)和\(1\)，其相应的分布为 \(p(x)=\mu^x(1-\mu)^{1-x}\) 二项分布（Binomial Distribution） 在n次伯努利分布中，若以变量X
