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量子统计学习通过量子瓦斯坦天然梯度
摘要在本文中，我们介绍了统计学习问题的新方法Argminρ（θ）∈PθW2 Q（ρ（ρ（θ）））在量子L 2-量子l 2- w insetrim l 2- w inserric中。我们通过考虑使用维度二维C ∗代数的密度算子的Wasserstein天然梯度流来解决此估计问题。对于密度运算符的连续参数模型，我们拉回了量子瓦斯汀公制，以使参数空间与量子Wasserstein Information Matrix成为Riemannian歧管。使用Benamou -Brenier公式的量子类似物，我们在参数空间上得出了自然梯度流。我们还通过研究相关的Wigner概率分布的运输来讨论某些连续变量的量子状态。
现代风格多样性梯度的起源1500万年前
纬度多样性梯度（LDG）是12种不同进化枝1-4的现代生态系统的普遍特征。在一个多世纪以来，LDGS 13的因果机制仍然有争议，部分原因是许多推定的驱动因素同时又有1,4纬度为1,3,5。过去提供了解开LDG机制的机会，因为随着时间的推移，生物多样性，纬度和可能的因果因素之间的15个关系有所不同。6-169 9。我们量化了过去4000万年中高时空17分辨率在浮游有孔虫中的出现，发现现代风格的梯度仅在1500万年前就出现了。空间和时间模型表明，浮游有孔虫19的LDG可以通过水柱的物理结构来控制。在过去15 mA上纬度20温度梯度的陡峭，与低纬度下垂直温度21结构升高有关，可能会增强利基分配，并为赤道提供了更多22个物种形成的机会。支持这一假设，我们发现23个低纬度物种形成的速率更高，使多样性梯度浸泡了多样性梯度，与时空的24个模式通过浮游有孔虫进行了深度分配。从高25个纬度中剥离物种也增强了LDG，但与26种物种相比，这种作用往往较弱。我们的结果为理解海洋LDGS 27的演变提供了一个步骤变化。28 29 30
非Convex Minimax优化的两次梯度梯度下降算法
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中，单次梯度下降（GDA）算法被广泛用于应用中，并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中，它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法，这些算法是有效的，这些算法超出了凸形 - 连接设置，并有效地确定了函数φ（·）的固定点：= maxy∈Yf（·f（·，y）。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知，这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析，阐明了其在训练生成的对抗网络（GAN）和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字：结构化的非凸极最小值优化，两次尺度梯度下降，迭代复杂度分析
使用梯度提升决策树的心脏病预测
摘要：心脏病是全球主要健康挑战之一，其预防和治疗对于确保人们的健康至关重要。这项研究基于2020年堆叠的集合调查数据集用于心脏病分类。通过分析各种因素与心脏病之间的关系，我们探讨了机器学习模型在心脏病预测中的应用。研究发现，诸如空腹血糖，胆固醇和运动引起的心绞痛等因素与心脏病密切相关，而静息心电图和静止血压的影响相对较小。在比较的各种机器学习模型中，梯度提升决策树（GBDT）表现最好，具有高度的预测准确性和精确度。然而，该研究还指出了数据集的局限性以及模型的问题未完全释放其潜力。值得注意的是，这项研究还探讨了在心脏病预测中使用其他机器学习模型的可能性，并进行了比较分析，并提供了更多的预防心脏病预防和治疗参考。
二氧化碳在3D混凝土印刷结构的特性上的潜力
光子神经网络（PNN）已成为传统电子神经网络的有前途的替代品。然而，PNN的培训，尤其是在传统实践中被认为是高度有效的分析梯度下降算法的芯片实施，这仍然是一个重大挑战，因为物理系统并非差异。提出了诸如无梯度和数值梯度方法之类的训练方法，但它们却没有过度测量和有限的可伸缩性。最新的原位培训方法也受到成本挑战，需要昂贵的在线显示器和频繁的光学I/O切换。在这里，提出了一种物理感知的分析梯度培训（PAGT）方法，该方法在分裂和串联策略中计算分析梯度，从而克服了芯片在PNNS训练中造成的不良性引起的差异。在芯片上实施了多种训练案例，尤其是生成对抗网络，与原位方法相比，时间消耗显着降低（从31 h到62分钟），能源消耗降低了四倍。结果为训练混合光子 - 数字电子神经网络提供了低成本，实用和加速的解决方案。
波多黎各的生物条件梯度 (BCG) ...
2021 年 9 月 15 日——我们感谢加勒比珊瑚礁研究所在 Magueyes 举办第 1 和第 4 届研讨会。岛；El Yunque 国家森林总部提供...
锂离子电池寿命预测方法在热梯度条件下
摘要：锂离子电池组中不可避免的热梯度由于热量产生和耗散不均，这会影响电池老化。在本文中，建立了用于模拟实用热梯度条件的实验平台。实验结果表明高非线性电池降解程度很高。考虑到高度非线性，高度非平稳性和随时间变化的数据的极限学习机器（ELM），它具有良好的学习能力和拟合能力。在本文中提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的电池寿命预测模型，以优化ELM网络的随机权重和偏置，并通过实验数据进行验证。结果表明，与传统的ELM和后传播神经网络相比，SSA优化的ELM的预测结果具有较低的平均绝对误差百分比和均方根误差，这表明SSA-ELM模型具有较高的预测准确性，并且具有更好的稳定性，并且具有高非线性程度的处理数据方面具有明显的优势。
约束优化的零空间梯度流及其在形状优化中的应用
摘要。本文旨在介绍一种梯度流算法，用于解决等式和不等式约束优化问题，该算法特别适用于形状优化应用。我们依靠 Yamashita (Math. Program. 18 (1980) 155–168) 提出的用于等式约束问题的常微分方程 (ODE) 方法的变体：搜索方向是零空间步长和范围空间步长的组合，旨在分别降低最小化目标函数的值和违反约束的程度。我们的第一个贡献是提出将这种 ODE 方法扩展到具有等式和不等式约束的优化问题。在文献中，一种常见的做法是通过引入额外的松弛变量将不等式约束简化为等式约束。在这里，我们通过计算目标函数梯度在可行方向锥上的投影来解决它们的局部组合特性。这是通过求解对偶二次规划子问题来实现的，该子问题的大小等于活动或违反约束的数量。这个问题的解决方案允许确定优化轨迹应保持切线的不等式约束。我们的第二个贡献是在无限维希尔伯特空间的背景下以及在更一般的优化集（例如形状集）的背景下对梯度流的公式化，因为它出现在 Hadamard 边界变分法框架内的形状优化中。该公式的基石是形状导数的经典扩展和正则化操作。我们的算法的数值效率和易实现性在实际的形状优化问题上得到了证明。
利用AI算法自动优化合成肽及杂质的梯度条件
在典型的液相色谱方法开发中，流程从“准备”开始，包括流动相制备、色谱柱安装和分析计划的制定，然后开始分析。之后，分析获取的数据并进行后续分析的“准备”，然后再次开始下一个分析。方法开发通过重复这些过程来进行，但除了反复制定分析计划所需的大量时间之外，还需要色谱方面的专业知识来根据数据分析探索最佳条件。换句话说，典型的方法开发需要“人工干预”。因此，消除人工参与并自动化此类方法开发流程对于提高劳动效率是可取的。本文介绍了使用支持方法开发的专用软件 LabSolutions MD（技术报告 C190-E309）自动优化梯度条件以满足合成肽和相关杂质的分离标准的示例。
融合第二应变梯度理论的石墨烯中的非线性波传播
由于其重要的结构和机械性能，对石墨烯的探索引起了广泛的兴趣。在这项研究中，我们通过二线梯度弹性考虑了其几何非线性行为，从数字上研究了无缺陷单层石墨烯中的波传播。为了捕获几何非线性，首先引入了非线性应变 - 置换关系。使用汉密尔顿的原理得出了控制方程和相关的边界条件。然后，建立了包括元素矩阵在内的弱形式。通过周期性结构理论解决了2D波传播的特征值问题。最后，分析了动力学特性，例如带结构，模式形状，能量流量和波梁光束效应。数值结果表明，通过第二应变梯度的几何非线性影响石墨烯中的波传播特性。这些发现很重要，并有助于理解石墨烯的动态响应，这对基于石墨烯的纳米结构的工程应用产生了影响。