Muñoz 第19页

OpenFOAM中的Simple算法和Piso算法

方程动量预测MU=−∇pMU=-\nablapMU=−∇p动量预测方程在UEqn.h文件中其主要代码如下solve(UEqn==-fvc::grad(p));矩阵分解MU=AU−HMU=AU-HMU=AU

jedi-knight·2023-01-05 20:21

【概率论】期末复习笔记：参数估计

估计量的评选标准1.无偏性2.有效性3.相合性总结三、区间估计1.双侧区间估计2.单侧区间估计四、正态总体参数的区间估计σ2已知，考察μ\color{dodgerblue}\sigma^2\text{已知，考察}\muσ2

seh_sjlj·2023-01-05 19:57

【概率论】期末复习笔记：假设检验

1.假设检验的基本原理2.两类错误3.假设检验的一般步骤4.ppp值二、正态总体参数的假设检验σ2已知，检验μ与μ0的关系\color{dodgerblue}\sigma^2\text{已知，检验}\mu

seh_sjlj·2023-01-05 19:24

R语言随机波动模型SV：马尔可夫蒙特卡罗法MCMC、正则化广义矩估计和准最大似然估计上证指数收益时间序列

模拟SV模型的估计方法：sim<-svsim(1000,mu=-9,phi=0.97,sigma=0.15)print(sim)summary(sim)plot(sim)绘制上

·2023-01-05 16:20

【CS 285 DRL Homework 1】模仿学习的策略函数

因此首先如果是高斯函数($\pi_{\mu,\sigma}(a|s)$),

·2023-01-05 16:14

【机器学习】线性回归（基于学习的方式）所用到的公式

设输入的原始数据是X0X_0X0,经处理后的数据为XXX,则数据预处理的过程可以看作X=X0−μσX=\frac{X_0-\mu}

Icanhearwawawa·2023-01-05 12:11

【概率图与随机过程】02 多元高斯分布：参数特征和几何意义

在上一讲里，我们重新回顾了一元高斯分布，并从这个分布入手，介绍了如何利用极大似然估计的方法对分布的两个参数：均值μ\muμ和方差σ2\sigma^2σ2进行估计，并从估计的有偏性和无偏性这个角度出发，对两个参数的极大似然估计值进行讨论和验证

石溪·2023-01-05 11:17

维纳滤波python 函数_加性高斯白噪声及维纳滤波的基本原理与Python实现

特点加性高斯白噪声属于白噪声的一种，有如下两个特点：功率谱密度为常数，即白高斯则为其幅度的概率密度函数服从高斯分布1.2高斯分布的一维概率密度函数为标准差为均值1.3Python内置库说明random.gauss(mu

weixin_39902345·2023-01-05 08:19

数学分析基础知识整理

数学分析基础知识整理基本求导公式莱布尼茨求导公式高阶导数复合函数求导法则隐函数求导法则基本积分公式万能代换分部积分级数定积分转换变限积分函数求导二重积分三重积分常用泰勒公式重要幂级数展开式无穷级数的和函数傅里叶级数基本求导公式(C)′=0(C)^{\prime}=0(C)′=0(xμ)′=μxμ−1\left(x^{\mu

学习爱好者fz·2023-01-04 22:05

LHS拉丁超立方采样matlab程序，对于均匀分布与正态（高斯）分布的变量进行拉丁超立方采样

1、对正态（高斯）分布的变量进行拉丁超立方采样clcclearallcloseallcst_Mu_Sigma=load('cst_Mu_Sigma.dat');Mu=cst_Mu_Sigma(:,1);

Karman_M·2023-01-03 21:40

高等数学笔记(上)

高等数学笔记函数与极限基本初等函数双曲函数函数的极限微分中值定理与导数的应用费马引理罗尔定理拉格朗日中值定理导数不定积分定积分微分方程函数与极限基本初等函数幂函数：f(x)=xμ(μ∈R是常数)f(x)=x^{\mu

zhshuai1·2023-01-03 18:33

matlab混合正态分布,matlab - 了解Matlab示例适合两个正态分布的混合 - 堆栈内存溢出...

x=[trnd(20,1,50)trnd(4,1,100)+3];hist(x,-2.25:.5:7.25);pdf_normmixture=@(x,p,mu1,mu2,sigma1,sigma2)..

FR绘画教程·2023-01-03 08:46

正态分布、对数正态分布参数(mu, sigma)与数据本身均值方差(m, v)的关系

2对数正态分布参数mu和sigma，与数据本身均值m和方差v之间存在如下关系：利用如下MATLAB代码，对上述关系进行了验证。

ddd...e_bug·2023-01-03 08:15

正态分布 --- 绘图

如果随机遍历x具有均值μ\muμ和方差θ2\theta^2θ2,其正态分布概率密度函数如下：p(x)=12πσ2exp(−12σ2(x−μ)2)p(x)=\frac1{\sqrt{2\pi\sigma^

nanbeibie·2023-01-03 08:44

参数随机场，随机参数生成python代码，基于乔列斯基分解中点法分解

话不多说，直接上代码'''#假设均值、变异系数、相关距离'''mu=np.array([20,24])cov=np.array([0.3,0.2])dh=np.array([40,40])d

未来，心·2023-01-01 13:58

统计学习方法-6逻辑回归

文章目录逻辑斯蒂回归模型最大熵模型模型学习的最优化算法逻辑斯蒂回归模型逻辑斯蒂分布设X是连续随机变量，X服从逻辑斯蒂分布是指X具有下列分布函数和密度函数：F(x)=P(X≤x)=11+e−(x−μ)/γF(x)=P(X\leqx)=\frac{1}{1+e^{-(x-\mu

◝(⑅•ᴗ•⑅)◜..°♡·2023-01-01 08:20

张正友标定算法学习笔记-1-标定结果跟航高/景深的关系

首先利用上一篇博客中的公式进行理论分析，{μ=fxxczc+μ0ν=fyyczc+ν0(1)\left\{\begin{matrix}\mu=f_x\dfrac{x_{c}}{z_c}+\mu_0\\\

LadiesAndGentlemen·2022-12-30 04:23

【多元统计分析】09.独立性检验与正态性检验

独立性检验和正态性检验1.独立性检验2.一元数据正态性检验3.多元数据的正态性检验回顾总结九、独立性检验和正态性检验1.独立性检验独立性检验，指的是将一个多元总体X∼Np(μ,Σ)X\simN_p(\mu

江景页·2022-12-30 01:18

正态总体的样本均值与样本方差的分布

文章目录小知识定理1定理2定理3证明：定理4小知识总体XXX,均值方差存在，分别为μ,σ2\mu,\sigma^2μ,σ2X1,...,XnX_1,...,X_nX1,...,Xn是来自XXX的一个样本

universe_1207·2022-12-29 23:26

机器学习基石作业二

2选择一个λ\lambdaλ的值让μ\muμ的系数为0。3根据VCbound公式带入计算即可，N=46000的时候error最接近0.05。下面的代码可以计算不同的N与目标error之间的差距。

无所知·2022-12-29 19:13

高斯采样的仿真（python实现）

2.使用高斯函数产生样值点函数表达式f∼N(μ,Σ)f\simN(\bold{\mu},\bold{\Sigma})f∼N(μ

IT说·2022-12-29 16:52

微积分常用公式表

微分、导数和积分公式对照表序号微分公式导数公式积分公式|幂函数1d(xμ)=μxμ−1dx\mathbf{d}(x^\mu)=\mux^{\mu-1}\\mathbf{d}xd(xμ)=μxμ−1dx(

HASHMOTO·2022-12-29 16:32

Microsoft Visual C++Build Tools安装包丢失或损坏【解决方案】

第一步：下载下载：solved_packageMissInInstalling_mu_visual_cpp_build_tools_2015_update_3_x64_dvd_dfd9a39c.iso下载链接我会在底部加上第二步

爱学习的佳·2022-12-29 15:12

负二项分布

其中，泊松分布的μ=σ2\mu=\sigma^2μ=σ2，二项分布的μ≥σ

虚胖一场·2022-12-27 23:48

机器学习十大算法之Matlab-3KNN

系统自带函数进行调用KNNMatlab代码例子1-KNN算法的Matlab实现knn_mat.m%k近邻算法的MATLAB实现clc,clearall,closeall;%利用高斯分布生成打斗片数据和标签mu1

林大帅6688·2022-12-27 22:14

误差函数&逆误差函数

正态分布的累积分布函数：标准差为σ\sigmaσ且均值为μ\muμ的高斯分布的累积分布函数（CDF）为图像为逆误差函数：erfinv图像为：

Liu------Ning·2022-12-27 18:15

逻辑回归模型总结（Logistic Regression）

Logistic回归模型是一般线性回归模型的改进，一般线性回归模型中，假定y∼N(μ,σ2)y\simN(\mu,\sigma^2)y∼N(μ,σ2)。

Tao_666·2022-12-27 18:04

Pytorch中几种调整学习率scheduler机制(策略)的用法即其可视化

MyDrive/coder/Simple-CV-Pytorch-master||||----AlexNet----train.py(train_adjust_learning_rate.py，train_Mu

游客26024·2022-12-27 10:00

国科大模式识别导论作业2：Parzen窗估计

目录题目代码：方窗方窗结果代码：高斯窗高斯窗结果很久没写博客了，更新一下近期作业里的编程题题目现有一维空间的50个样本点（实际上，这些样本点是在Matlab中按如下语句生成的：mu=5;std_var=

ChessZH·2022-12-27 07:07

matlab生成随机噪声矩阵,转 matlab生成白噪声

R=normrnd(MU,SIGMA,m,n)其中MU为均值，SIGMA为标准方差，m、n为矩阵大小；提问：(randn与normrnd(0,1))有区别没？高斯

Blitzkreig·2022-12-26 11:40

解决Yolov5安装软件包中pycococtools安装失败问题

的编译器第一种简单的解决方法：此方法之所以最简单，是因为不需要安装C++编译器，直接下载pycococtools的安装包，链接：https://pan.baidu.com/s/1xq9Trs-9G7P44OZ4IosAVQ

初途旅者·2022-12-25 19:53

Numpy通用函数数组运算

算数操作+:np.add-:np.subtract-:np.negative*:p.mu

零碎@流年絮语·2022-12-24 11:32

（Water Filling）注水算法原理与实现

目录问题背景与建模问题求解算法描述算法实现方法一方法二线性搜索二分搜索测试代码总结问题背景与建模考虑一个多用户多输入单输出MU-MISO下行通信场景，基站端配置有NNN根天线，其服务该小区下KKK个单天线用户

爱吃猫咪的花酱·2022-12-24 08:24

使用PyMC3建立GMM似然函数

1.GMM的似然函数对于K=3,μ=[(1,1)(3,3)(5,5)],cov=[(1−0.8−0.81)(10.80.81)(1−0.8−0.81)]K=3\,\\mu=\begin{bmatrix}

Fanshaoliang·2022-12-23 23:48

matplotlib seaborn 数据可视化（4）——2维数据表面描点图

importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.imageimportNonUniformImage%matplotlib#幅度系数A=4#均值mu

Fanshaoliang·2022-12-23 23:17

非线性优化整理-3.Levenberg-Marquardt法(LM法)

基础LM法mu的计算收敛条件算法流程结论信赖域法注意到关于LM法网上大部份资料内容比较混乱，主要是因为LM法是可以从两个不同的视角看的。

boksic·2022-12-23 15:25

数据分析之特征分析（一）

对可能值进行插值处理和不处理异常值简单统计分析：描述性统计，获取最大最小值等3σ\sigmaσ原则：如果数据服从正态分布，在3σ\sigmaσ原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值，出现概率为P(|x-μ\muμ

weixin_43824060·2022-12-23 14:59

八、特征分析

一、特征值问题与特征方程1.1特征值问题Aμ=λμ,μ≠0(8.1.1)A\mu=\lambda\mu,\quad\quad\mu\ne0\quad\quad\quad\quad(8.1.1)Aμ=λμ

你回到了你的家·2022-12-23 14:24

黎曼曲率张量漫谈(续)

设ppp是4维时空(M,gab)(M,g_{ab})(M,gab)的一点，{(eμ)a}\{(e_\mu)^a\}{(eμ)a}是ppp点的一个正交归一标架，定义ppp点的4个特殊

qtxzh·2022-12-22 15:40

Diffusion Model合集 part3

12σt2∣∣μt∼(xt,x0)−μθ(xt,t)∣∣2]+CL_{t-1}=\mathbb{E}_{q}\left[\frac{1}{2\sigma_{t}^{2}}||\overset{\sim}{\mu

为啥不能修改昵称啊·2022-12-22 12:45

测度论与概率论基础学习笔记9——3.3Lp空间

1.Lp空间定义设(X,F,μ)(X,\mathscrF,\mu)(X,F,μ)是一测度空间，定义其上绝对值p次幂可积的函数(p≥1p\ge1p≥1）的全体集合为Lp(X,F,μ)L^p(X,\mathscrF

wjpwjpwjp0831·2022-12-22 08:10

三大抽样分布

一、正态分布正态分布是三大抽样分布的基础，我们先来看看关键的定理和结论：1.Fisher定理X1,X2,...,XnX_1,X_2,...,X_nX1,X2,...,Xn是总体N(μ,σ2)N(\mu,

-江户川-·2022-12-21 09:17

LMA上课笔记

wrotcat·2022-12-19 13:21

强化学习之重要性采样

重要性用于离线蒙特卡洛的不足：（1）使用重要性采样时会用什么方法避免pi非零而mu为零的问题？一般使用一些平滑算法，例如拉普拉斯一类的平滑这里beta是平滑的超参数。

@开水白菜·2022-12-19 00:55

机器学习100天（六）：006 数据预处理之标准化

标准化的计算公式为：X=X−μσX=\frac{X-\mu}{\sigma}X=<

红色石头Will·2022-12-18 17:35

WiFi6的基础知识

2、DL/ULMU-MIMO技术MU-MIMO

112126407·2022-12-18 17:55

【目标跟踪-卡尔曼滤波】基于扩展卡尔曼滤波实现目标跟踪定位附Matlab源码

2仿真代码functiony=gauss(mu,covar,x)%GAUSSEvaluateaGa

matlab科研助手·2022-12-18 15:49

【深度强化学习】DDPG算法

算法描述DDPG算法共有4个网络，两个策略网络μ\muμ和μ′\mu^{'}μ′，它们可以根据输入状态确定地输出动作，额外加上一个噪声NtN_tNt;两个critic网络Q和Q′Q和Q^{'}Q和Q′，

FPGA硅农·2022-12-17 14:16

收藏！14 种异常检测方法总结

图1:3sigmadef three_sigma(s): mu, std = np.mean(s), np.std(s) lower, upper = mu-3

Sim1480·2022-12-16 06:34

【白板推导系列笔记】线性分类-高斯判别分析（Gaussian Discriminant Analysis）-模型求解（求期望）&模型求解（求协方差）

L(μ1,μ2,Σ,ϕ)=∑i=1N[log⁡N(μ1,Σ)yi⏟(1)+log⁡N(μ2,Σ)1−yi⏟(2)+log⁡ϕyi(1−ϕ)1−yi⏟(3)]L(\mu_{1},\mu_{2},\Sigma

烧灯续昼2002·2022-12-16 06:03

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