洛谷题目页面传送门 & CodeForces题目页面传送门 有\(2\)个等差数列\(A:A_i=a_1i+b_1(i\in\mathbb N_+),B:B_i=a_2i+b_2(i\in\mathbb N_+)\)。给定\(l,r\)，求有多少个整数\(n\in[l,r]\)满足\(n\)既在\(A\)内又在\(B\)内。 \(a_1,a_2\in\left(0,2\times10^9\right]\cap\mathbb
Wasserstein GAN Paper:https://arxiv.org/pdf/1701.07875.pdf Code:https://github.com/igul222/improved_wgan_training 参考： https://lilianweng.github.io/lil-log/2017/08/20/from-GAN-to-WGAN.html https://vincentherrmann.github.io/blog/wasserstein/ （阅读笔记） 1.I
以上我們談了一些 邏輯的基礎，接下來我們會談一些 數學的基礎，也就是整數與實數系統。其實我們已經用了很多，非正式地，接下來我們會正式地討論他們。 要 建構 實數系統的一個方法就是利用公理跟集合論來建構。 首先我們需要從集合論出發，定義在 set $A$ 上的 二元運算子（binary operato
以上我們談了一些 邏輯的基礎，接下來我們會談一些 數學的基礎，也就是整數與實數系統。其實我們已經用了很多，非正式地，接下來我們會正式地討論他們。 要 建構 實數系統的一個方法就是利用公理跟集合論來建構。 首先我們需要從集合論出發，定義在 set $A$ 上的 二元運算子（binary operato
1. EM-ML algorithm formulation complete data : z=[y,w]\mathsf{z=[y,w]}z=[y,w] observation : y\boldsymbol{y}y hidden variable : w\boldsymbol{w}w estimation : x\mathcal{x}x Derivation 期望获得 ML 估计，但是实际中 p(y;x)p(y;x)p(y;x) 可能很难计算(比如 m
1. 一些定理 Markov inequality: r.v. x≥0r.v. \ \ \mathsf{x}\ge0r.v. x≥0 P(x≥μ)≤E[x]μ \mathbb{P}(x\ge\mu)\le \frac{\mathbb{E}[x]}{\mu} P(x≥μ)≤μE[x] Proof: omit… Weak law of large numbers(WLLN): y⃗=[y1,y2,...,yN]T, yi∼p i.
凸集与凸函数 首先是凸集的定义。一个集合S∈RnS\in \mathbb{R}^nS∈Rn称为凸集（Rn\mathbb{R}^nRn表示nnn维实向量空间），如果对于任意两个点a,b∈Sa,b\in Sa,b∈S，连接它们的线段也在集合SSS内，如下图： 任意多个凸集的交集仍为凸集。 函数f:Rn→Rf:\mathbb{R}^n→\mathbb{R}f:Rn
目录 绝对值 度量空间 Example: 开集，闭集 @ 绝对值 distance\(:|a-b|\) properties\(:(1)|x| \geq 0\),for all \(x \in R\),and \("=” \Leftrightarrow x=0\) \((2):|a-b|=|b-a|(|x|=|-x|)\) \((3):|x+y| \leq |x|+|y|\),for all \(x,y \in R\) (\(|a-c| \l
我们可以使用如下的包进行符号的书写。 \usepackage{amsfonts} 或则 \usepackage{amssymb} 然后在正文中使用方式如下： $\mathbb{set}$ 效果如下：
2.1 Basic Results on the Existence of Optimizers 2.1. Let \(f:U->\mathbb{R}\) be a function on a set \(U\subseteq \mathbb{R}^n\). Let \(x^*\in U\) be an arbitrary point, and let \(B_r(x^*):={x\in U:|| x-x^*||}\)
数学符号表[编辑] 维基百科，自由的百科全书 跳到导航跳到搜索 这是一个未完成列表。欢迎您扩充内容。 本页面包含特殊字符，部分操作系统及浏览器需要特殊字母与符号支持才能正确显示，否则可能出现乱码、问号、空格等其它符号。 数学中，有一组常在数学表达式中出现
posted on 2019-10-31 06:27:53 \(\mathcal{Using}\) \(\color{purple}\LaTeX\) \mathfrak{} \(\mathfrak{mathfrak1234}\) \mathrm{} \(\mathrm{mathrm1234}\) \mathcal{} \(\mathcal{mathcal1234}\) \mathbb{}(大写字母和小写k) \(\mathbb{MATHBBk123456}\)
分类问题： 其输入是输入空间(mathcal{X} = mathbb{R}^d)中的(n)个样本(x_1, ldots, x_n)，输出是离散空间(mathcal{Y})中的某个值。当(mathcal{Y} = {-1,+1})或({0,1})时，问题是一个二元分类问题；当(mathcal{Y} = {1, ldots, K})时，问题是一个多元分类问题 分类问题使用函数(f)（即分类器）
\(\Huge \mathfrak{012abcdABCDEFGHIJKLMN T}\) \(\Huge \mathscr{012abcdABCDEFGHIJKLMN T}\) \(\Huge \mathtt{012abcdABCDEFGHIJKLMN T}\) \(\Huge \mathrm{012abcdABCDEFGHIJKLMN T}\) \(\Huge \mathcal{012abcdABCDEFGHIJKLMN T}\) \(\Huge \math
1.Lagrange函数 2.Lagrange对偶函数与对偶问题 3.Slater定理 一. Lagrange函数: 回忆上节的记号，对于任意一个优化问题（不一定是凸优化问题）： \begin{equation}\begin{split}\text{min}\quad & f_{0}(x) \newline \text{subject to:}\quad & f_{i}(x)\leq 0, i=1,...,m \newline & h
核方法核方法定义核函数背景正定核函数 核方法定义 定理：令H\mathbb HH为核函数κ\kappaκ对应的再生希尔伯特空间，∣∣h∣∣H||h||_\mathbb H∣∣h∣∣H表示H\mathbb HH空间中关于hhh的范数，对于任意单调递增函数Ω:[0,∞]↦R\Omega :[0,\infty] \mapsto \mathbb RΩ:[0,∞
当训练得到一个模型\(f\)时，我们希望\(f\)的泛化能力足够强，这样也代表它对于新的样本有比较好的预测能力。我们会通过实验检验\(f\)的泛化误差，那它的泛化误差到底是由哪几部分贡献？ 这里先给出结论：噪声、偏差与方差。 定义 训练模型的前提是我们能拿到一个数据集\(D\)，它其中包含多
定义： 2D单应：给定图像$\mathbb{P}^{2}$中的特征点集$x_i$和另一幅图像在$\mathbb{P}^{2}中对应的特征点集$x^{'}_{i}，将$x_i$映射到$x^{'}_{i}$的射影变换。在实际情况中，点$x_{i}$和$x^{'}_{i}$是两幅图像上的点，每幅图像都视为一张射影平面$\mathbb{P}^{2}$ $x^{'}_{i}=Hx_{i}$
题目链接 传送门 题意 总共有\(2n\)个人，任意两个人之间会有一个竞争值\(w_{ij}\)，现在要你将其平分成两堆，使得\(\sum\limits_{i=1,i\in\mathbb{A}}^{n}\sum\limits_{j=1,j\in\mathbb{B}}^{n}w_{ij}\)最大。 思路 看到这一题第一想法是状态压缩然后枚举状态，然后人就没了。 其实这题就
机器学习数学基础总结 目录 线性代数 一、基本知识 二、向量操作 三、矩阵运算 概率论与随机过程 一、概率与分布 1.1 条件概率与独立事件 1.2 联合概率分布 二、期望 三、方差 3.1 方差 3.2 协方差与相关系数 3.3 协方差矩阵 四、大数定律及中心极限定理 4.1
目录 将有约束问题转化为无约束问题 拉格朗日乘子法 KKT条件 凸优化下的等式约束和不等式约束优化问题 对梯度算法进行修改，使其运用在有约束条件下 投影法 梯度下降法->投影梯度法 正交投影算子 References 相关博客 梯度下降法、最速下降法、牛顿法等迭代求解方法，都是在
\(Cipolla\)好像是个很厉害的东西……虽然我觉得这东西直接用离散对数+\(bsgs\)艹过去也可以…… 如无特殊说明，以下均默认\(p\)为模数，且\(p\)为奇素数 如无特殊说明，以下均认为运算在\(\mathbb{F}_p\)下进行（元素为\(0\)到\(p-1\)这\(p\)个元素，运算为模\(p\)意义下的加减乘除） 定义 二
目录 Generative adversarial nets Adversarial nets Figure Flowchart Cycle-Consistent Adversarial Networks Model Formulation Adversarial Loss Cycle Consistency Loss Full Objective Conditional Generative Adversarial Nets cGANs Generative adversarial n
一 文章内容 摘要 背景和挑战： 在V2G(Vehicle-to-Grid)网络中，为鼓励BV(Battery-powered vehicle)的参与需要设置一定的奖励机制，但是扩大V2G网络部署会带来 安全和 隐私问题。 提出方法： 本文提出一种新概念：BBARS (V2G网络中基于区块链的匿名奖励机制)，并给出了正式的 系统模型和
有限域的定义 有限域满足以下性质:有两种运算(+和×),在该集合上封闭这两种运算满足交换和结合律有单位元e有逆元a−1有乘法对加法的分配律a×(b+c)=a×b+a×c 有限域满足以下性质:\\ 有两种运算(+和\times),在该集合上封闭\\ 这两种运算满足交换和结合律\\ 有单位元e\\ 有逆
