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World File Search System几何解释
基于几何模型的手势方法...
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻求最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自统计模型，而统计模型很难解释。相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2 ，这两种基于几何模型的手势识别方法支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 中的十个手势类别，每个手势类别由五名缺乏经验的非母语手语者重复 100 次，并使用可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。结果，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0 .1 秒）之间取得了折衷，这足以实现人机交互。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于理解识别过程。
拉吉夫·甘地知识技术大学 - AP
多元函数：多元函数的极限、连续性和可微性，偏导数及其几何解释，微分，复合函数和隐函数的导数，链式法则，雅可比矩阵，高阶导数，齐次函数，欧拉定理，调和函数，多元函数的泰勒展开式，多元函数的最大值和最小值 - 拉格朗日乘数法。单元 - V（5 个接触小时）
量子信息科学中的半定规划
3 量子态 1 3.1 量子态估计. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ................................................................................................. 7 3.1.4 放宽可行性问题.................................................................................................................... 7 3.1.5 不可行性证明.................................................................................................................... 9 3.1.6 几何解释.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 3.1.7 性能评估.................................................................................................................... 13 15 3.2 量子边际问题 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .................................................................................................................................................................20 3.5.1 保真度 SDP .................................................................................................................................................................................20
基于几何模型的手势识别方法
摘要 — 通过技术手段进行手臂和手部跟踪可以收集可用于确定手势含义的数据。为此，机器学习算法主要被研究以寻找最高识别率和最短识别时间之间的平衡。然而，这种平衡主要来自于统计模型，而统计模型很难解释。与此相反，我们提出了 µC 1 和 µC 2，两种基于几何模型的手势识别方法，支持识别过程的可视化和几何解释。我们将 µC 1 和 µC 2 与两种经典机器学习算法 k-NN 和 SVM 以及两种最先进的深度学习模型 BiLSTM 和 GRU 进行比较，实验数据集包含意大利手语 (LIS) 的十个手势类别，每个类别由五名没有经验的非母语手语者重复 100 次，并通过可穿戴技术（传感手套和惯性测量单元）收集。最终，我们在高识别率（> 90%）和低识别时间（< 0.1 秒）之间实现了折衷，这足以满足人机交互的需要。此外，我们基于几何代数详细阐述了算法的几何解释，这有助于对识别过程有所理解。
ug-r-22-eee-syllabus.pdf
指令3 L+1T小时每周的时间持续时间查看3小时请参见60分CIE 40分4学分4课程目标：本课程的目的是：1。通过矩阵方法解释线性方程系统的解决方案。2。讨论平均值定理。3。解释了两个变量的局部衍生物和函数的极端值。4。解释曲线的形状，它们的区域和革命量。5。讨论该系列的收敛性和分歧。课程成果：本课程完成后，学生将能够达到1。将矩阵方法应用于求解线性方程的系统。2。分析平均值定理和曲率的几何解释。3。确定两个变量功能的极端值。4。找到曲线，表面区域和革命的体积的形状。5。检查无限序列的收敛性和差异。共po关节矩阵：
利用多个信标的深空光学导航
摘要 随着发射到太空的卫星数量的增长，依赖传统辐射跟踪的地面设施已达到饱和。因此，自主导航是可持续深空任务的主要支持技术之一。本文解决了利用多个信标独立于地面估计观察者位置的深空光学导航问题。本文推导出利用多个信标的深空导航问题的最小二乘解和解析协方差。视线方向和物体星历表的扰动被纳入协方差公式。然后，阐述了扰动模型、导航解和导航协方差的几何解释。通过测试用例评估了导航精度对信标数量的敏感性，显示了数值解和解析解之间的对应关系。最后，本文展示了利用多个信标与两个最优信标的导航精度的比较。
量子几何、逻辑和概率
摘要 离散集上的量子几何意味着有向图，其权重与定义量子度量的每个箭头相关联。然而，这些“格间距”权重不必与箭头的方向无关。我们利用这种更大的自由度，对以转移概率为箭头权重的离散马尔可夫过程给出量子几何解释，即对图拉普拉斯算子∆ θ 取扩散形式 ∂ + f = ( − ∆ θ + q − p ) f ，根据概率构建的势函数 q、p 以及时间方向的有限差分 ∂ + 。在这一新观点的启发下，我们引入一个“离散薛定谔过程”，即 ∂ + ψ = ı ( − ∆+ V ) ψ，其中拉普拉斯算子与双模连接相关联，使得离散演化是幺正的。我们明确地为 2 状态图解决了这个问题，找到了此类连接的 1 参数族和 f = | ψ | 2 的诱导“广义马尔可夫过程”，其中有一个由 ψ 构建的附加源电流。我们还提到了我们最近在场 F 2 = { 0 , 1 } 上以“数字”形式进行的逻辑量子几何研究，包括德摩根对偶及其可能的推广。
稀释 П3+1чD 玻璃态的能量动量张量 - Tuhat
我们给出了色玻璃凝聚态有效理论中相对论重离子碰撞中初始色场的色玻璃能量动量张量的简明公式。我们采用具有非平凡纵向相关性的广义 McLerran-Venugopalan 模型，推导出弱场近似下对称核碰撞的 ð 3 + 1 Þ D 动态演化的简明表达式。利用蒙特卡罗积分，我们以前所未有的细节计算了 RHIC 和 LHC 能量下早期可观测量的非平凡快速度分布，包括横向能量密度和偏心率。对于具有破坏增强不变性的设置，我们仔细讨论了 Milne 框架原点的位置并解释了能量动量张量的分量。我们发现纵向流动与标准 Bjorken 流动在 ð 3 + 1 + D 情况下有所不同，并提供了这种影响的几何解释。此外，我们观察到快速度剖面侧面的普遍形状，无论碰撞能量如何，并且预测极限碎裂也应在 LHC 能量下保持。
CMA进化策略：教程
多元正态分布n（m，c）具有单型号的“钟形”密度，其中钟的顶部（模态值）对应于分布均值，m。分布n（m，c）由其平均值m∈R唯一决定，其对称和正定的协方差矩阵c∈Rn×n。协方差（正定定义）矩阵具有吸引人的几何解释：可以用（超 - ）椭圆形{x∈Rn |唯一地识别它们。 X T C -1 x = 1}，如图1。椭圆形是分布相等密度的表面。椭圆形的主轴对应于C的特征向量，平方轴的长度与特征值相对应。特征成分由C = B（d）2 B t表示（请参阅Sect。0.1）。如果d =σi，其中σ∈R> 0，我表示身份矩阵，c =σ2i，椭球是各向同性的（图1，左）。如果b = i，则C = D 2是对角线矩阵，椭圆形是平行于轴平行的（中间）。在由B的列给出的坐标系中，分布n（0，c）总是不相关的。