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mth 137：大学微积分1B
第二个衍生物 - 使用衍生物来绘制函数图 - 陈述平均值定理并将其应用于计算 - 应用L'Hospital的规则来计算功能限制 - 使用衍生物解决优化问题 - 使用衍生物来解决涉及直线运动的实际问题。
多元微积分及其在人工智能中的应用...
其中 W = ( w 1 , w 2 , w 3 , ..., wn ) 是存储每个权重/偏差值的矩阵。对于每个 i ，wi 是网络中的一个权重或偏差的值。C 是我们的“错误”，应该尽可能低。显然，我们希望最小化成本函数，这可以通过计算网络中每个权重和偏差的偏导数来实现，这些权重和偏差最初具有任意初始值，这些值可能会发生变化。然后，我们使用递归关系 W n +1 = W n −∇ C ( W n ) 相应地修改权重和偏差值。通过迭代此过程，我们很可能可以到达点 C min = lim n →∞ C ( W n )，此时 C 最小化，并且人工神经网络模型经过训练可以给出我们想要的结果。
微积分导论 - 哈佛数学系
0.1。本课程是微积分的入门课程，于 2011-2014 和 2020-2021 年在哈佛大学教授。虽然不需要之前接触过微积分，但需要具备几何和代数等基本的微积分预备技能。即使你以前学过一些微积分，像这样的大学单变量微积分课程也会让你对这个主题有更深入、更概念性的理解。它让你看到数学理论的美丽和优雅，并欣赏它的应用。虽然概念和应用都很重要，但技能的掌握也是关键。尤其是在一个新领域的第一步，你必须专注于技能。幸运的是，程序比洞察力更容易学习和教授，洞察力需要更多的时间，因为它需要经验和连接点的能力，看到相似之处、模式和提出问题的能力。
代数，拓扑，差分和优化...
7决定因素209 7.1排列，签名置换。。。。。。。。。。。。。。。。。。。209 7.2交替多线性地图。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。213 7.3决定因素的定义。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。217 7.4逆矩阵和决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。226 7.5线性方程式和决定因素的系统。。。。。。。。。。。。。。。。229 7.6线性图的决定因素。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 232 7.8 permannt。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 237 7.9摘要。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。231 7.7 Cayley-汉密尔顿定理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。232 7.8 permannt。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。237 7.9摘要。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>239 7.10进一步读数。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 711问题。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>241 div>
数学 311 – 微积分 III – 教学大纲
另一个。• 找到空间中直线的参数和对称方程。• 找到空间中两个物体之间的距离。• 识别空间中的表面。• 确定矢量值函数的极限、连续性、导数和积分。• 使用向量解决涉及速度、力和功的应用问题。• 确定矢量值函数的曲率。• 找到矢量值函数的单位切向量、法向量和副法向量
数据驱动的概率数字孪生外部演算
“政府、工业和军队正在建设的许多系统的规模和复杂性已经达到了极限，传统的分析、设计、实施和操作方法不再足够可靠。许多大型系统被恰当地描述为“系统的系统”，因为它们由许多系统组成” (Dvorak 2005)
学术地图：工程物理（演算准备）
奖学金获得者：请注意您奖学金的资格标准。尤其要注意（1）每学期的注册要求，以支付您的奖学金，以及（2）每学期和/或年度需要续签奖学金的小时数和GPA。一些学术地图可能建议在您的奖学金支出所需的时间少的时间内入学。在这种情况下，与您的学术顾问一起调整时间表以最有效地满足要求。与（501）450-3140联系学生经济援助办公室，任何疑问都在您的奖学金的注册/更新要求方面联系。有关在线信息资源，请参见EndNote 1。
使用 ZX 演算进行图形 CSS 代码转换
1 香港科技大学 2 滑铁卢大学量子计算研究所 3 滑铁卢大学组合学与优化系 4 牛津大学计算机科学系 5 Quantinuum，17 Beaumont Street，牛津 OX1 2NA，英国 6 圆周理论物理研究所
MATH1020-微积分和线性代数II-单位指南
单元描述Math1010中引入的线性代数和微积分的基础进一步探索和扩展。用代数涵盖的主题包括：反矩阵，决定因素，矢量空间和子空间，特征值以及特征向量以及线性变换。在微积分中，主题包括：限制，连续性和衍生物，数值集成，多项式，序列和序列和微分方程的进一步发展。另外，引入了两个或多个变量的复数和计算。学生在整个课程中都利用数学软件来支持和加强解决各种理论和实际问题的问题。
ZX 演算是一种用于表面代码格子手术的语言
可扩展量子计算的首选纠错方法是使用格手术的表面代码。基本的格手术操作，即逻辑量子位的合并和分裂，对逻辑状态的作用是非单一的，而且不容易被标准电路符号捕获。这就提出了一个问题：如何最好地设计、验证和优化使用格手术的协议，特别是在具有复杂资源管理问题的架构中。在本文中，我们证明了 ZX 演算（一种基于双代数的量子图解推理形式）的运算与格手术的运算完全匹配。红色和绿色“蜘蛛”节点匹配粗糙和平滑的合并和分裂，并遵循匕首特殊结合 Frobenius 代数的公理。一些格手术操作需要非平凡的校正操作，这些操作在使用 ZX 演算时以图集合的形式原生捕获。我们通过考虑两种操作（T 门和产生 CNOT）首次体验了微积分作为格手术语言的强大功能，并展示了 ZX 图重写规则如何为这些操作提供新颖、高效且高度可配置的格手术程序。