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RSS订阅原创 数模笔记_随机模型之马尔可夫链
Date: 2_25Name: Guo YehaoTheme: Markov ChainReference: 数学建模方法与分析(华章)首先总结一下随机到达现象(泊松过程)，分为连续型和离散型，对应了相邻两次到达之间的时间间隔和给定时间间隔内到达次数的讨论。连续型(指数分布)：常见的到达现象，比如顾客的到达、电话的呼叫、放射性衰变，相邻两次到达之间的时间，满足速率为λ的指数分布。为何称之为“速率”呢？因为我们知道一个量的期望和这个量是同量纲的，我们现在讨论的是时间，随机到达时间的期望.
2021-02-26 13:02:40
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原创 文献检索实践
文献调研实践基于老师给的文献做系统全面的调研。全面系统的检索"memristor"Wikipedia检索阶段：为了了解概念，我们先在Wikipedia中搜索"memristors"，粗略地了解忆阻器的发展。得到如下信息: 最早提出这个概念的是Leon Chua(1971, IEEE)，之后他又与合作者提出了"memristor system"(1976, IEEE)；开启忆阻器在21世纪的研究、并推动忆阻器研究高潮的是HP Labs的研究人员发表的文章(2008, Nature)。除此之外，我们还
2021-02-25 12:01:28
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翻译 完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络
完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络原文标题：Fully hardware-implemented memristor convolutional neural network作者：Peng Yao.et al.期刊：Nature这篇是2020年初清华大学发表在nature上的文章，当时就看见很多媒体报道，也是去年WOS(Web of Science)上忆阻器方面被引次数最多的三篇文章之一(被引45次)。以下只翻译了摘要，后续翻译会更新。摘要：忆阻器实现的神经形态计算系统，提供了一种训练神经网络的高
2021-02-23 22:05:30
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原创 数模笔记_多变量最优化计算之牛顿法
Date: 2_22Name: Guo YehaoTheme: Calculation in Optimality with multiple variablesReference: 数学建模方法与分析(华章)在上一节中，我们讨论多变量最优化计算中的随机搜索算法，它的精度并不是众多算法中最高的。在精度问题上，有的时候问题本身就带有明显的误差性，以至于我们不能将其忽略，比如上一节消防站部署的问题，我们在区域划分时就有了误差，因此我们并不需要对结果要求很高的精确度，所以用一些比较粗略的算法就可以.
2021-02-22 22:21:37
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原创 数模笔记_多变量最优化计算之随机搜索算法及建模案例
Data: 2_22Name: Guo YehaoTheme: Calculation in Optimality with multiple variablesReference: 数学建模方法与分析(华章)写在前面：看完本节讲到的随机搜索算法不禁让我类比一个有趣的事实：我写的博客只是读书笔记，记录了我在读书时的一些思考，而没有转述或者以更详细的方式介绍书中的理论和方法，所以浏览者不能指望通过浏览我的博客就学会什么具体的方法。但是如果读者亲自看书，那么我的博客会提供一些对应章节内容的有益见.
2021-02-22 11:51:18
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原创 数模笔记_多变量最优化的拉格朗日乘子方法中的灵敏性分析和影子价格
Name: Guo YehaoTheme: Sensitivity Analysis and Shadow Price in Optimality with multiple variablesReference: 数学建模方法与分析(华章) 承接之前的多变量最优化问题中，用拉格朗日乘子的方法讨论有约束条件的最优化问题，我们讨论这种范式下的灵敏性分析，分为弹性价格系数和约束条件的分析。首先是分析弹性价格系数，和无约束条件下的最优化问题相比，仍然是分析三个量：两个决策变量和目标值。我们有两.
2021-02-21 17:10:09
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原创 数模笔记_多变量最优化
Data: 2_20Name: Guo YehaoTheme: Optimality with multiple variablesReference: 数学建模方法与分析(华章)对于多变量的最优化问题，文章首先介绍了无约束的最优化，在实际生产中，它基于产能不受限制的基本假设。在数学求解方法上，是简单的多元函数求偏导，解驻点。有一些可圈可点之处：在其计算过程中，体现了代数软件在符号计算上的强大之处。在稳健性分析中，分析价格弹性系数对于决策变量和最优的目标值的影响。一方面是常见的.
2021-02-20 22:13:40
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原创 数模笔记_单变量最优化
Date: 2_19Name: Guo YehaoTheme: Optimality with one variableReference: 数学建模方法与分析(华章)从单变量最优化重谈问题分析：分析有哪些变量，变量之间的关系，我们期待第一步选择出基础的变量，它们可以直接的表示为底层的自变量(比如时间)，然后再将这些基础变量组合得到我们想要的目标，或者是表示出相关的约束条件。这种分层次的思考和确定函数(变量)，有利于我们理清问题的要素。建立起数学问题之后，应该选择建模方法。应用数学的研究过程.
2021-02-20 22:06:35
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翻译 忆阻器交叉开关阵列中的长短期记忆(LSTM)神经网络
忆阻器交叉开关阵列中的长短期记忆(LSTM)神经网络原文：Long short-term memory networks in memristor crossbar arrays作者：CanLi. et al.期刊：Nature machine intelligence导师布置的寒假任务之一，翻译指定的几篇文献，其中最感兴趣的就是这篇和2020年清华在nature上那篇完全基于忆阻器的存算一体化系统的文章。以下翻译了实验结果之前的部分，后续接着更新。摘要： 最近，基于长短期记忆(LSTM)单
2021-02-20 21:10:18
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空空如也
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