随笔分类 - math数学
摘要:https://en.wikipedia.org/wiki/Definite_quadratic_form https://www.math.utah.edu/~zwick/Classes/Fall2012_2270/Lectures/Lecture33_with_Examples.pdf
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摘要:http://mathworld.wolfram.com/HilbertSpace.html A Hilbert space is a vector space with an inner product such that the norm defined by turns into a comp
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摘要:http://mp.weixin.qq.com/s/hImjVRMHHEC3SAepAoL2Tw
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摘要:https://en.wikipedia.org/wiki/Frobenius_inner_product Frobenius norm
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摘要:In many cases, the smallness of the residual means that the approximation is close to the solution, i.e., 残差:结果的差值 误差:近似解与解的差值 https://en.wikipedia.or
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摘要:http://www.mit.edu/~9.520/scribe-notes/cl7.pdf https://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_interpretation_of_kernel_regularization the degree to which inst
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摘要:适定性问题 zh.wikipedia.org/wiki/適定性問題 数学术语适定性问题来自于哈达玛所给出的定义。他认为物理现象中的数学模型应该具备下述性质: 适定性问题的原型范例包括对于拉普拉斯方程的狄利克雷问题,以及给定初始条件的热传导方程式。在物理过程中解决的这些问题,也许被视为“自然”问题。相
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摘要:zh.wikipedia.org/wiki/數值微分 数值微分是数值方法中的名词,是用函数的值及其他已知资讯来估计一函数导数的算法。 http://mathworld.wolfram.com/NumericalDifferentiation.html Numerical differentiatio
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摘要:http://docs.oracle.com/cd/E19957-01/806-3568/ncg_goldberg.html
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摘要:https://ipfs.io/ipfs/QmXoypizjW3WknFiJnKLwHCnL72vedxjQkDDP1mXWo6uco/wiki/Convex_function.html Every norm is a convex function, by the triangle inequal
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摘要:http://mathworld.wolfram.com/Moore-PenroseMatrixInverse.html 显然,埃尔米特矩阵主对角线上的元素都是实数的,其特征值也是实数。对于只包含实数元素的矩阵(实矩阵),如果它是对称阵,即所有元素关于主对角线对称,那么它也是埃尔米特矩阵。也就是说,
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摘要:http://mathworld.wolfram.com/FrobeniusNorm.html
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摘要:https://en.wikipedia.org/wiki/Norm_(mathematics) http://cs231n.github.io/classification/
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摘要:http://mathworld.wolfram.com/HadamardProduct.html
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摘要:Hermitian_function
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摘要:Logistic function hyperbolic tangent arctangent function Gudermannian function Error function Generalised logistic function Smoothstep function Specif
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摘要:en.wikipedia.org/wiki/Softmax_function
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摘要:en.wikipedia.org/wiki/Convex_combination 凸组合 In convex geometry, a convex combination is a linear combination of points (which can be vectors, scalars
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摘要:http://graphics.stanford.edu/courses/cs178/applets/convolution.html Convolution is an operation on two functions f and g, which produces a third funct
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摘要:zh.wikipedia.org/wiki/凸優化 以下问题都是凸优化问题,或可以通过改变变量而转化为凸优化问题:[5] 最小二乘 线性规划 线性约束的二次规划 半正定规划 Convex function Convex minimization is a subfield of optimizati
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 浙公网安备 33010602011771号
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