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World File Search System连续函数
EE2109：电子电路
一阶和二阶电路不连续函数。由 RLC 组成的线性网络的积分微分方程的公式。RC 和 RL 电路的无源和阶跃响应。初始值和最终值。串联和并联 RLC 电路的无源和阶跃响应。
模糊软度量空间的一些性质
本文首先引入了模糊软度量空间的概念，然后定义了模糊软开球、模糊软有界集、模糊软序列收敛、模糊软连续函数从一个模糊软度量空间到另一个模糊软度量空间。本文的主要目的是研究这个空间，并研究模糊软度量空间的一些基本性质。
第 5 和第 6 讲，新古典增长
2 具有异质性的模型：通常不会导致可以表示为由代表性家庭产生的行为。 定理（德布鲁-曼特尔-索南斯切因定理） 令 ε > 0 为标量，N < ∞ 为正整数。考虑一组价格 P ε = p ∈ RN + : pj / pj ′ ≥ ε （对于所有 j 和 j ′）和任何满足瓦尔拉斯定律且为 0 阶齐次的连续函数 x : P ε → RN +。则存在一个具有 N 种商品和 H < ∞ 个家庭的交换经济体，其中总需求由集合 P ε 上的 x ( p ) 给出。
EEU33C03 - 模拟电路
模块内容 本模块为处理一般信号（时间连续函数）的模拟电路提供了全面的基础。该模块旨在让学生了解设备和电路级别的模拟电路的工作原理和实际局限性，并指导他们分析和设计这些电路。所学的所有原理和技术都适用于更广泛模拟系统的设计。在本模块中，学生将培养为任何现代应用领域的电子设备设计模拟电路所需的分析和综合技能。学生将通过实验课获得实际分立模拟电路设计、构造和测量的实践经验。
第 5 和第 6 讲，新古典增长
2 具有异质性的模型：通常不会导致可以表示为由代表性家庭产生的行为。 定理（德布鲁-曼特尔-索南斯切因定理） 令 ε > 0 为标量，N < ∞ 为正整数。考虑一组价格 P ε = p ∈ RN + : pj / pj ′ ≥ ε （对于所有 j 和 j ′）和任何满足瓦尔拉斯定律且为 0 阶齐次的连续函数 x : P ε → RN +。则存在一个具有 N 种商品和 H < ∞ 个家庭的交换经济体，其中总需求由集合 P ε 上的 x ( p ) 给出。
tomasz abel*实验室测试和分析管道中使用的CIPP环氧树脂内部衬里 - 第二部分：使用F
列出的标准和准则包括在设计翻新衬里过程中工程实践中使用的计算算法。通过执行本文第一部分中描述的接受测试来进行翻新的正确性[7]。为此，也可以使用有限元方法，其假设基于以下事实：通过连续函数描述的每个数量都通过离散模型近似[8]。因此，为了扩大有关CIPP衬里强度参数的知识，并且由于需要优化设计解决方案，将CIPP衬里样品经过工程计算，数值分析和实验室测试作为研究计划的一部分，这是本文的第一部分[7]，其中显示了conduits of Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and Conduits and conduits and diapions and imementimentimentimentimeture的extiontionsof。发生的非人入学卫生污水网络
量子计算机上的时间序列分析
摘要 — 由于量子电路上的旋转分量，一些基于变分电路的量子神经网络可以被认为等同于经典的傅里叶网络。此外，它们还可用于预测连续函数的傅里叶系数。时间序列数据表示变量随时间的状态。由于一些时间序列数据也可以被视为连续函数，我们可以预期量子机器学习模型能够成功地对时间序列数据执行许多数据分析任务。因此，研究用于时间数据处理的新量子逻辑并分析量子计算机上数据的内在关系非常重要。在本文中，我们使用需要少量量子门的简单量子算子，通过 ARIMA 模型对经典数据预处理和预测进行量子模拟。然后，我们讨论了未来的方向以及可用于量子计算机上时间数据分析的一些工具/算法。
![arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3b4b85f58aeba4e66ea86babb8d77b25e587607e.webp)
arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日
本文介绍了一种新型的神经图解方法，用于具有实验验证的激光吸收断层扫描（LAT）。坐标神经网络用于表示热化学状态变量作为空间和时间的连续函数。与大多数现有的LAT神经方法（依赖于先前的模拟和监督培训）不同，我们的方法仅基于LAT测量，利用具有标准光谱数据库数据库中提供的线参数的可区分观测操作员。尽管从多光束吸光度数据中重建标量字段是一种固有的，非线性的逆问题，但我们的连续空间 - 时间参数化支持物理启发的调节策略，并启用了物理学知识的数据同化。合成和实验测试以验证该方法，证明性能和可重复性。我们表明，我们对LAT的神经形式的方法可以从非常稀疏的测量数据中捕获不稳定火焰的主要空间模式，这表明其潜力揭示了具有最小光学访问的测量域中燃烧不稳定性。
基于扩散的生成模型及其误差边界
我们为在强烈的对数符合数据分布的假设下提供了基于扩散的一代模型的收敛行为，而我们用于得分估计的近似函数类别是由Lipschitz的连续函数制成的，避免了分数功能上的任何Lipschitzness假设。我们通过一个激励的例子来证明，从具有未知平均值的高斯分布中取样，我们的方法的强大性。在这种情况下，为关联的优化问题提供明确的估计值，即得分近似，而这些分数与corrempond的抽样估计值结合在一起。因此，我们从关键量的关键量（例如融合的尺寸和收敛速率）中获得了数据分布之间的wasserstein-2距离（均值不明的高斯）和我们的采样算法之间的最佳知名度上限估计。除了激励示例之外，为了允许使用各种随机优化器，我们使用L 2合理的分数估计假设呈现结果，这是在随机优化器和我们的新型辅助过程中仅使用仅使用已知信息的新型辅助过程的期望。这种方法对于我们的采样算法产生了最著名的收敛速率。
Instant-UV：网格的快速隐式纹理学习
建模3D对象有效地成为计算机视觉研究中的一个核心主题。传统代表涉及几何表示的网格，体素网格以存储SDF或占用率之类的值或用于外观建模的UV地图。由于其离散的性质，其表示功能受硬件限制的约束。采用多层感知器（MLP）允许形状[5，10，22，29，30]，辐射场[24]，纹理[17，20，28，47]等的高质量表示。Mildenhall等。[24]表明，高视觉保真度是使用频率编码来编码功能的关键。近年来，由于使用较小的MLP，大大提高了训练和推理速度，多分辨率参数编码变得越来越流行。尽管如此，由于其直观的编辑功能和有利的动画可能性，许多应用程序仍然依赖网格作为对象表示。不幸的是，直接在网格上进行了少数作品铲球外观建模。先前的工作将纹理直接作为3D空间中的连续函数回归[28]，并使用频率编码[1，40]。内在的编码[17]也被引入以解锁更大的视觉细节。Mahajan等。[20]提出了一个有效的多解决顶点 -