eta' 介子质量反常如何理解? - 知乎
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η' 介子质量 反常是夸克模型出的问题,理应现在夸克模型基础上解释这个问题,而Witten- Veneziano公式只是给出了一种解释,仅此而已。我在这里给出一种符合夸克模型,且满足同位弦守恒的方案吧(一些人给出的解释总是追求新颖,也不管原有对称性是怎样的,能不能够在原有框架下解释,一遇到 ...
L1范数的最优化过程是怎么样的?梯度下降遇到不可导点怎么办?
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首先感谢高票Eta的那个回答,但里面的符号好像有点混乱,我重新整理了一下,如果不对,欢迎指出 我把L1范数优化的理解 ...
所谓正则化参数到底是什么意思? - 知乎
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在看一篇文献时,看到了文中提及用L曲线准则确定正则化参数。这里的正则化参数是什么意思?而且在后面进…
为什么凸优化这么重要? - 知乎
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为什么凸优化这么重要? 凸优化重要,不是因为所有问题都是凸的,而是因为它给了工程和科学计算一个很稀缺的东西:把“找到好解”升级成“找到可证明的全局好解”。 一个标准凸优化问题可以写成: min x f (x) $\underset{x}{min}f(x)$ \min_x f (x) s.t. g i (x) ≤ 0, i = 1, … , m, A x = b $\text{s.t.}\phantom{\rule{1em ...
Fluent里如何设置各向异性材料,使轴向的导热系数为0? - 知乎
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Conductivity 0 1 2 分别表示 \left (k_ {\xi}, k_ {\eta}, k_ {\zeta}\right) 异同 两种方式都是将导热系数转换为矩阵,Orthotropic属于Anisotropic的子类。 Anisotropic需要设置导热系数矩阵,Orthotropic需要设置主轴方向的导热系数。 当Anisotropic的导热系数矩阵为对角矩阵时,两类方法 ...
随机数是如何产生的? - 知乎
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计算机上的随机数发生器分为真随机数发生器 (True Random Number Generator, TRNG)和伪随机数发生器 (Pseudorandom Number Generator, PRNG). 真随机数发生器一般采用硬件传感器汇报的数值产生随机数. 比如温度传感器汇报的温度的末尾几位数值. 再比如用户敲下键盘的时间间隔, 移动鼠标的时间间隔. 比如Linux系统就有 ...
神经网络中 warmup 策略为什么有效;有什么理论解释么?
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这个问题目前还没有被充分证明,我们只能从直觉上和已有的一些论文 [1,2,3]得到推测: 有助于减缓模型在初始阶段对mini-batch的提前过拟合现象,保持分布的平稳 有助于保持模型深层的稳定性 下面来看一下为什么warmup会有这样的效果。
怎么理解感知器(perceptron)? - 知乎
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emmmmm,朋友,建议先拉到最下面的分割线看我的原答案。 评论区有人问了关于数据量大的时候是否会发散,我找到了Novioff定理及其证明,就想瞎写两句,真心讲,哥伦比亚大学官网上关于Novioff的证明很精彩——我看明白以后觉得,有的时候天赋和努力是缺一不可的东西——推荐大家看一下。
产生(伪)随机数有哪些方法(原理)? - 知乎
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补充一下, 量子随机发生器:一个光穿过 分束器,50%概率各走一边,一边定义0,另一边定义1,就可以产生随机数了。随机的规律就是量子物理中 几率波 的规律。 现在已有基于此的商用的真随机发生器:像小芯片一样,里面集成了脉冲光源和 探测部分,加外电路以后就会像上面那样不停产生随机 ...
N个点,有多少不同形状(异构)的树? - 知乎
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根据简单的组合计数,我们可以确定置换群中 S_ {k} 中同为 1^ {\eta_ {1}}2^ {\eta_ {2}}\cdots k^ {\eta_ {k}} 型置换的数目为: \frac {k!} {\eta_ {1}!\eta_ {2}!\cdots\eta_ {k}!1^ {\eta_ {1}}2^ {\eta_ {2}}\cdots k^ {\eta_ {k}} }.