变量消元算法 \(A和其他几个\phi()函数无关,就放到后面去了\) 案例2 顺序总结 VE-Variable Eliminate 第二种消元法复杂度高于第一种的 复杂度还可以从图论的视角分析
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
欧拉定理与扩展欧拉定理证明 之前一直想填这个坑来着。。 欧拉定理证明 欧拉定理：若 \((a, m) = 1\)，\(a^{\phi(m)} \equiv 1 \pmod m\). 证明 引理：设 \(r_1,\dots,r_{\phi(m)}\) 为模 \(m\) 的缩系，那么 \(ar_1,\dots,a_{\phi(m)}\) 也是模 \(m\) 的缩系。 证明： 首先，\(\f
在学习 十四讲时，李群和李代数相互转换公式为 e x p ( ϕ ∧
每次写麻烦存一下 const int MN=1e6; ll jc[MN+10],jc2[MN+10]; int pri[MN+10],phi[MN+10],cntpri; bool vispri[MN+10]; ll fsp(int x,int y) { if (y==0) return 1; if (y==1) return x; ll ans=fsp(x,y/2); ans=ans*ans%mo; if (y%2==1) ans=ans*x%mo;
\(updata : 2022.2.2\) 学习原文 求单个欧拉函数 int PHI(int n){ //int ans = 1; int ans = n //注意初值是 n. for(int i=2;i*i<=n;++i){ if(n % i == 0){ ans = ans/i*(i-1);//先除后乘. while( n%i == 0) n /= i; } } if(n > 1) ans = ans/n*(n-1); //参考 2
认识一下常用数论函数$:$$\mu$ 无需解释$I =1\ $恒等函数(恒等于$1$)$e= \ [n=1]$原函数然后考虑莫比乌斯反演性质式$:$$\sum_{i|n}\mu(i)=[n=1]$等价于$\mu*I=e$$F=\sum_{i|n}f[i]$$F=(f*I)$$F*\mu=(f*I)*\mu$$F*\mu=f*(I*\mu)$$F*\mu=f*e$$F*\mu=f$$f=F*\mu$证毕$n=\sum_{i|n}\p
Note 11 - 时序差分学习(Theory of TD learning) 时序差分学习 Note 11 - 时序差分学习(Theory of TD learning)11.1 随机近似算法简述（Stochastic Approximation Algorithm in Nutshell）11.1.1 用线性方程近似来理解TDTheorem 11.1
图像识别1：基于相似性度量的二分类实验 一、实验目的：二、实验内容：（1）算法设计（2）算法实现0.1 参数设置1.1 图像数据的提取1.2 矩阵拼接和归一化1.3 留出法划分互斥的训练集和测试集1.4 保存二划分的数据集并重新读取1.5 夹角余弦相似度训练1.6 绘制ROC曲线2.1 椒盐噪声图片的处
1.证明命题 11.2。 要证 Q R p QR_pQR p 在乘法上成群，验证 Q R p QR_pQR p 在群公理上是否成立即可。 封闭性： 由命题 11.3 和 Q R p QR_pQR p 的定义我们可以得知 QR*QR = QR (mod p)，那么显然乘法是封闭的。 结合律继承 Z p ∗ Z_p^*Z p ∗ 的
原文地址：https://arxiv.org/pdf/1711.07971.pdf 代码地址：https://github.com/facebookresearch/video-nonlocal-net PyTorch实现：https://github.com/AlexHex7/Non-local_pytorch 原理 原理有点类似于Transformer的self-attention，如图所示，我们输入的维度为
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【力学】基于matlab立铣刀力模拟仿真【含Matlab源码 193期】 获取代码方式2： 通过订阅紫极神光博客付费专栏，凭支付凭证，私信博主，可获得此代码。 备注： 订阅紫极神光博客付费专栏，可免费获得1份代码（有效期为订阅日起，三天内
公式 参考资料：面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型_梁强升.pdf 给定图G=(V,E,A)，其中V表示图的结点集合，E表示图的边集合，\(A \in R_{n \times n}\)是邻接矩阵。定义\(D \in R_{n \times n}\)是顶点的度矩阵\(D_u=\sum_j W_{ij}\)。 对于图G的拉普拉斯矩阵L定义为\(L=D-A\)，对
如果在球坐标系的\theta和\phi下均匀分布产生点，点会集中在球的两极，所以应该将\theta映射到arccos(theta)上产生均匀分布的点： def generate_point(): phi = random.uniform(0, 2*pi) theta = np.arccos(random.uniform(-1, 1)) return(theta, phi) 数学过程参见Sp
水平集和符号距离函数 零水平集 定义： 对于一个函数 ϕ ( x ⃗ ) ：
Radiance Fields The Radiance Field – Nathan Reed’s coding blog (reedbeta.com) CMU 15462 Slide Neural Radiance Fields (NeRF) 前置知识 目的 量化光的测量 如何量化光强 对于一些光子： Radiant energy: 碰撞总数 Radiant flux: 每秒碰撞数 Irradiance: 每秒每单位面积
Description Luogu传送门 Solution 又是一道诈骗题。 观察题目给出的伪代码，不难发现，对于每一个 \(d\)，合法的 \(n\) 的个数有 \(\varphi(d)\) 个。 但是 \(k\) 这么大，我们怎么求呢？ 继续观察样例，可以发现，样例中给出了 \(k\) 取最大值时的答案。 我们惊讶的发现，分母最大竟然只有 2000
CF1479E 题解 前置知识：鞅与停时定理 鞅 我们有一个随机过程 \(X_0,X_1, ...\)。如果 \(\forall n \in \mathbb N, \ E(Y_n) < \infty\) 且 \(\forall n \in \mathbb N^+, \ E(Y_{n + 1}|X_n,X_{n-1},...,X_0) = E(Y_n)\)，则我们称 \(Y_0, Y_1, ...\) 为该随机过程的鞅。 离散时间鞅
【Computer Graphics】Offline Rendering Heskey0 (Bilibili) December 2021 Based On Mark Pauly's Thesis[1999] and 《PBRT》 Contents Chapter 1 . Sampling Techniques In Path Tracing 1.1. Inverse CDF (Cumulative Density Function) There are many techniques for
欧拉函数 欧拉函数的公式可以用容斥原理证明。 欧拉函数的求法1：O(n*sqrt(n)) ACWING873欧拉函数 给定 n 个正整数 ai ，请你求出每个数的欧拉函数。 欧拉函数的定义 输入格式 第一行包含整数 n 。 接下来 n 行，每行包含一个正整数 ai 。 输出格式 输出共 n 行，每行输出一个正整
有两个易错点： 1.欧拉函数的定义是1到n内互质的数，但是“互质”不一定要都是质数，其实就只需要gcd(a,b)=1就可以计算进去。所以，就不能放弃a=1,b=1的情况， 2.第一次做的时候自认为应该避免i=j的情况，但问题是经过化简之后的式子本身就已经考虑到i=j这个情况，并以此作为继续计算的基础
看TCA算法涉及的一些推导做一些整理。 背景介绍见 https://zhuanlan.zhihu.com/p/26764147 最大均值差异（MMD，maximum mean discrepancy）, 令\(\bar x_s, \bar x_t \in \mathbb{R}^D\) 分别表示源域 和 目标域样本均值。表示成矩阵形式为 \[\begin{align} (\bar x_s - \bar x_t)
二次型 令\(V\)是交换环\(K\)上的模，如果函数\(Q: V \to K\)满足 对任意\(a\in K, v \in V\)，都有\(Q(ax) = a^2 Q(x)\) \(Q(x+y) - Q(x) - Q(y)\)是双线性形式。 那么\((V,Q)\)就称为\(K\)上的二次型。本章中，我们设\(K\)为特征不为2的域，因此我们可以定义两个向量\(x,y \in V\)的
自监督-SelfGNN: Self-supervised Graph Neural Networks without explicit negative sampling 标签：自监督、图神经网络、对比学习 动机 在真实世界中许多数据大部分是有没有标签的，而打上标签的是需要很大花费的 现存的对比学习框架关键主要是对数据加强并生成正负样本对，而最
一、StructVIO : Visual-inertial Odometry with Structural Regularity of Man-made Environments 摘要 基于Atlanta World模型对人工环境规则性进行描述。 Atlanta World 定义为包含有几个不同方向的局部Manhattan World世界。 每个局部Manhattan World可以被实时检测，且它
