这是一个新系列，是《线性代数应该这样学》的学习笔记。《线性代数应该这样学》这本书着眼于向量空间、线性映射而不是欧式空间和行列式，因此能提供一种学习线性代数的新视野。 在本系列中，我的个人见解将使用斜体标注。每篇文章的最后，我将选择摘录一些例题。 Part 1：数域 这里主要强调
Chapter 11. Sampling Methods 目录Chapter 11. Sampling MethodsExercise 11.10 Exercise 11.10 Hint. 用归纳法证明。 当 \(\tau=0\) 时，\(\underset{z^{(0)}}{\mathbb{E}}\left[z^{(0)}\right] =0\)，结论成立。 假设当 \(\tau=k\) 时，\(\underset{z^{(0:k)}}{\mathbb{E}}\left
参数估计 点估计 极大似然估计： 优化目标：\(p(X|\theta)\) 预测分布：\(p(x|\theta_{\rm MLE})\) 最大后验估计：\(p(\theta|X, \alpha)\propto p(X|\theta)p(\theta|\alpha)\) 优化目标：\(p(X|\theta)p(\theta|\alpha)\) 预测分布：\(p(x|\theta_{\rm MAP})\) 矩估计（数理统计） 区
本文基于《随机模拟方法与应用》，适用于备考浙江大学计算机模拟（3学分，课程号82120010），参考了较多王何宇老师讲义的内容。基于不同教材的计算机模拟侧重点不同，考点也不同，请勿完全参考。由于内容是一个人整理的，缺少审阅，难免出现错误，如有发现，请在评论区指正。所有的代码都可以在导入所需
声明：部分内容来自于慕课，公开课等的课件，仅供学习使用。如有问题，请联系删除。 部分内容来自电子科技大学，北京大学，清华大学，北航等的教材和课件 集合及其运算 数学以其严谨而富有逻辑性闻名于世,其严谨性在于交代清楚问题，对象，概念以及关系等方方面面的事物。而现代数学最
Navigator Bounding consumer preferenceCounting problems with Poisson distributionCVX code Logistic regressionReference Bounding consumer preference We model consumer preference in the following way. We assume there is an underlying utility function:
文章目录 1 前言2 图池化相关工作全局池化方法分层池化方法 3 EigenPool基于硬分配的图坍缩（图粗化）基于特征向量的池化 3 实验4 总结 论文：Graph Convolutional Networks with EigenPooling 作者：Yao Ma , Suhang Wang , Charu C. Aggarwal , Jiliang Tang 密歇根州立大学，
Intro Sorry that I didn’t notice you’re asking about the contour. My solutions are mostly about the vector field figure instead of the contour. Reference. Ste16. 16.1. P1072 (E-Ver.) Below is an intro for the contour of a vector field. Here are some f
\[\begin{cases} \sum_k \binom{r}{m+k}\binom{s}{n-k}=\binom{r+s}{m+n}&&m,n\in \mathbb Z\\ \sum_k \binom{l}{m+k}\binom{s}{n+k}=\binom{l+s}{l-m+n}&&l,m,n\in\mathbb Z,l\geq0\\ \sum_k \binom{l}{m+k}\binom{s+k}{n}(-1)^k=(-1
线性代数知识点总结 1. 基础概念和符号1.1 基本符号 2.矩阵乘法2.1 向量-向量乘法2.2 矩阵-向量乘法2.3 矩阵-矩阵乘法 3 运算和属性3.1 单位矩阵和对角矩阵3.2 转置3.3 对称矩阵3.4 矩阵的迹3.5 范数3.6 线性相关性和秩3.7 方阵的逆3.8 正交阵3.9 矩阵的值域和零空间3.10
以下是我在平时打LaTeX的时候容易遗忘和不熟悉的几个技术要点，在这里整理一下，日后遇到新问题还会更新~ 1.1 分段函数 C = \left \{ \begin{aligned} -\frac{1}{2} &, S^+<\frac{n'}{2}\\ \frac{1}{2} &, S^+>\frac{n'}{2} \end{aligned} \right .
UA SIE545 优化理论基础2 凸函数 概念 理论 总结 凸函数的概念与简单性质 Convex function f : S → R
Stein variational gradient descent（SVGD） 1.Stein's Identity2.向量情况下的距离度量3.矩阵情况下的距离度量4.Kernel的引入4.1 RKHS4.2 Kernelized Stein Discrepancy（KSD）可行性证明易于求解证明 5.SVGD算法5.1 KL divergence的联系5.2 Algorithm 最近读了Liu Qiang组
可能有错误, 如果发现请在评论区指出. 第一节 1. 证明\(C_c^\infty( {\mathbb{ R } }^n)\)在\(L^p({ \mathbb{ R } }^n)\)和\(C^0(\mathbb{R}^n)\)中稠密. 证明. 先证明\(L^p\)的情形, 设\(u\in L^p\). 对任何\(\varepsilon>0\), 取\(R\)充分大, 使得\(\|u\|_{L^p(B_R(0)^c)}<\va
LaTeX 记录在使用LaTeX的东西上手花体字母希腊字母大于等于和小于等于Latex上下标及相对位置latex 字母上面加符号集合相关符号：实数集，整数集，并，包含，真包含LaTeX括号总结 暂时写到这 记录在使用LaTeX的东西 首先，我没有下LaTeX，用的是在线版的，overleaf（https://www.overleaf.c
一些基础概念： 样本点（sample point）是一个随机实验的一个可能结果，所有的样本点构成样本空间。 事件是样本空间的一个子集，如果一个事件是空集则称为不可能事件；如果是全集 \(\Omega\) 那么就是必然事件。如果一个事件只包含一个样本点则称为基础事件，所有事件都可以划分成基础事件的不
写在前面 今天上的离散数学做了一些有意思的证明，这里放一下 集合的大小，我知道 在对付有限集合时，我们很容易就能比较两个集合的大小（只需要数一数各自有多少个元素就行了）。但是当这个问题拓展到无限集合时，我们往往不能简单地给出答案。原因是什么呢？ 问题1：证明\(|\mathbb{N}|\)=\(|
\(\huge\mathbb{DESCRIPTION}\) 编号：洛谷\(P4016\)、\(LOJ6013\)(与洛谷上本题完全相同) 算法：最小费用最大流\(\mathbb{OR}\)贪心 来源：网络流\(24\)题 \(\huge\mathbb{SOLUTION}\) 这道题目我们可以用最小费用最大流来解决。 但是，我觉得贪心也可以啊。 这明明就是均分纸牌... 考虑
为什么尺规不能三等分一个任意角？ 通过群论去理解这三大数学难题 域的扩张： 可以验证，所有形如\(a+b\sqrt{2}\)的数构成了一个新的域。这个域是包含\(\mathbb{Q}\)和\(\sqrt{2}\)的最小的域，我们记作\(\mathbb{Q}(\sqrt{2})\) 从\(\mathbb{Q}\)到\(\mathbb{Q}(\sqrt{2})\)称为域的扩张
原文链接 扫码关注下方公众号："Python编程与深度学习"，领取配套学习资源，并有不定时深度学习相关文章及代码分享。 今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：One Network To Segment Them All:A General, Lightweight System for Accurate 3D Medical Image Segmentation (原文链接：[1]
目录概主要内容高斯模型upper boundlower bound伯努利模型upper boundlower bound Schmidt L, Santurkar S, Tsipras D, et al. Adversarially Robust Generalization Requires More Data[C]. neural information processing systems, 2018: 5014-5026. @article{schmidt2018adv
题意简述： 给定复数\(z=\sum\limits_{i=1}^nz_i(z_i\in\mathbb Z[i])\)，求\(\mathbb K[\mathbb Z[i]]\)上的使得\(f(z)=0\)的多项式\(f(z)\)的最低次数，答案对\(998244353\)取模。 数据范围： \(n\le100,|z_i|\le10^9\) 解法： 设\(p(x)\)为\(z\)在\(\mathbb Z\)上的极小多项式，那么\(\deg
目录概主要内容符号说明$Y=Conv(K,X)$的俩种表示$Y=K\tilde{X}$$Y=\mathcal{K}X$kernel orthogonal regularizationorthogonal convolution Wang J, Chen Y, Chakraborty R, et al. Orthogonal Convolutional Neural Networks.[J]. arXiv: Computer Vision and Pattern Recogniti
定义2.4.1 (多值函数的连续分支) \(\Omega\)区域, \(\mathbb{F}(z)\)为\(\Omega\)上的多值函数, 若\(f(z)\)在\(\Omega\)上连续, 且对于任意的\(z\in\Omega\), \(f(z)\in\mathbb{F}(z)\), 则称\(f(z)\)为\(\mathbb{F}(z)\)在区域\(\Omega\)上的连续分支. 定义2.4.2 (多值函数
Cantor集 对[0,1]区间三等分, 去掉中间一个开区间, 然后对留下的两个闭区间继续三等分,去掉中间的开区间, 不断做下去, 最后留下来的点集称为Cantor三分集, 记为\(C\). 它的性质 (1) 分割点一定在Cantor集中, (2) \(C\)的"长度"为0，去掉的区间长度和\[\sum^{\infty}_{n=1}\frac{1}{
