布朗运动关键词检索结果

什么是布朗运动?

What is Brownian Motion?

布朗运动是悬浮在液体或气体中的粒子的随机运动。这种运动是由粒子相互碰撞引起的。布朗运动以植物学家罗伯特·布朗 (Robert Brown) 的名字命名,他在显微镜下发现花粉粒在水中随机移动。尽管花粉粒比水分子大得多,但……阅读更多帖子什么是布朗运动?首先出现在儿童科学实验中。

软计算,第29卷,第1期,2025年1月

Soft Computing, Volume 29, Issue 1, January 2025

1)KMSBOT:使用AI驱动的语义搜索引擎和图形数据Atabaseauthor(S)增强教育机构:D。Venkata Subramanian,J。Chandrav。 rohinipages:1-152)涉及Caputo短期内存分数衍生菌的冲动模糊动态系统的稳定(S):Truong Vinh An,Ngo Van Hoa,Nguyen Trang Trang Thaopages:17-363液压检查Valveauthor(S):纳里曼·塞普里普斯(Nariman Sepehripages):37-514)建造一种新颖的五维汉密尔顿保守性高chaoticative系统及其在Image Encry

随机游走的历史

The history of random walks

. 既有趣又信息量大。太棒了!如果您懂一点 Python,您可以尝试一下我编写的这段小代码片段,用来模拟和绘制一种称为“布朗运动”的特殊随机游走。

长记忆神经网络

Long-Memory Neural Nets

分数阶 SDE-Net:具有长期记忆的时间序列数据生成作者:Kohei Hayashi;Kei Nakagawa摘要:本文重点介绍使用神经网络生成时间序列数据。通常情况下,输入的时间序列数据(尤其是来自真实金融市场的数据)是不规则采样的,其噪声结构比 i.i.d. 类型更复杂。为了生成具有这种特性的时间序列,我们提出了 fSDE-Net:神经分数阶随机微分方程网络。它通过使用 Hurst 指数大于一半的分数布朗运动来推广神经 SDE 模型,从而表现出长期记忆特性。我们推导了 fSDE-Net 的求解器,并从理论上分析了 fSDE-Net 解的存在性和唯一性。我们的实验表明,fSDE-Net 模