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World File Search System微分方程
学习稳定和被动的神经微分方程
神经网络在学习和控制方面表现出了巨大的力量，尤其是在学习动力学和预测动态系统的行为方面[1]，[2]。在学习和控制社区近似动态行为时，尤其是稳定性和被动性时，就会有利于稳定性和被动性。执行稳定性可以使学习模型受益，尤其是在概括方面。对于非线性系统，在[3]，[4]，[5]中使用高斯混合模型和多个数字模型研究了学习过程中的稳定性，甚至在线性系统的情况下，它是非平凡的[6]。对于非线性系统，存在各种稳定概念，其影响不同。在学习的背景下，一个称为Contaction [7]（任何一对轨迹相互收敛）的强稳定性概念最近由于其平衡 - 独立的稳定性性质而受到了很多关注。对于离散时间设置，[8]，[9]，[10]已经开发了收缩，逐渐被动和耗散性神经动力学。在[11]中可以找到连续的时间对应物。[9]，[11]的好处是他们的直接（即稳定模型的参数化参数化，使培训变得容易。但是，一个限制是它们在国家独立的二次度量标准方面执行收缩，从而限制了灵活性。用于学习稳定性弱的动态系统（例如，Lyapunov稳定性W.R.T.特定的平衡）通常需要应用保留相似稳定性特性的模型。稳定神经差异方程的关键成分是神经Lyapunov功能。从[12]和佩雷尔曼（Perelman）[13]的庞加罗猜想分辨率，所有lyapunov函数均具有对单位球的同型集合。这建议搜索候选Lyapunov
数学340-007普通微分方程简介
用于解决现实世界问题的数学建模一直是每个科学分支的最重要方面之一。这些模型是根据涉及功能及其导数的方程式提出的。这样的方程称为微分方程。如果仅涉及一个自变量，则该方程称为普通微分方程。该课程将证明普通微分方程对物理和其他现象建模的有用性。的互补数学方法，包括分析方法和图形分析。课程的基本内容包括：
普通微分方程中的第二个课程
1简介1 1。1对第一门课程的评论。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 1一阶微分方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 2 1。 1。 2秒阶线性微分方程。 。 。 。 。 。 6 1。 1。 3恒定系数方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 7 1。 1。 4未确定系数的方法。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 9 1。 1。 5 Cauchy-Euler方程。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 13 1。 2课程概述。 。 。 。 。 。 。 。1对第一门课程的评论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2 1。1。1一阶微分方程。。。。。。。。。。。。2 1。1。2秒阶线性微分方程。。。。。。6 1。1。3恒定系数方程。。。。。。。。。。。。。。7 1。1。4未确定系数的方法。。。。。。。。。。9 1。1。5 Cauchy-Euler方程。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 1。2课程概述。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 1。3附录：减少顺序和复杂根。。。。。。16 1。4个应用程序。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 1。4。1个质量弹簧系统。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 1。4。2简单的摆。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。3 LRC电路。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20 1。4。4曲线的正交轨迹*。。。。。。。。。。。。21 1。4。5追踪曲线*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。22 1。5其他一阶方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。1 Bernoulli方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。27 1。5。2 Lagrange和Clairaut方程*。。。。。。。。。。。。28 1。5。。3 riccati方程*。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。31个问题。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32
微分方程分析的量子优势-IRIS
用于差异方程求解，数据处理和机器学习的量子算法在所有已知的经典算法上都具有指数加速。但是，在有用的问题实例中获得这种潜在的加速也存在障碍。量子差方程求解的基本障碍是，输出有用的信息可能需要很困难的后处理，而量子数据处理和机器学习的基本障碍是，输入数据是一项单独的任务。在这项研究中，我们证明，当组合在一起时，这些困难互相解决。我们展示了量子差方程求解的输出如何作为量子数据处理和机器学习的输入，从而可以通过主组件，功率谱和小波分解来动态分析。为了说明这一点，我们考虑了马尔可夫在流行病学和社交网络上的连续时间。这些量子算法比现有的经典蒙特卡洛方法提供了指数优势。
微分方程在建模气候中的应用...
摘要这项研究的重点是回顾微分方程在分析气候变化对工程项目的影响时的有用性。这样做，该研究采用了数学模型，这些模型强调了气候变化的影响，这些影响与持续和可靠的基础设施的配置最相关，包括温度波动，海平面上升和降水的变化。与时间的多个微分方程一起描述了这样的东西：温度动力学的热方程，与流体动力学相关的海平面上升的Navier-Stokes方程。此处的发现揭示了以下内容：将温度升高2°C将混凝土结构的耐用性降低了其当前有用寿命的约15％，指的是海平面上升的升高。5米可以将维修沿海基础设施维修所需的成本提高25％。此外，土壤稳定性的差异模型表明，雨水增加10％可能会导致平均增长汇度滑坡的可能性增长12％。因此，这些研究强调了将气候预测纳入工程框架以设计结构鲁棒性的必要性。包括实时数据，该研究表示增强气候影响预测建模对工程成果的整体有效性的可能性。关键字：全球变暖，普通的部分微分方程，结构，基础设施，海啸，浅层基础，土壤流动性。1。这项研究的重点是确定引言工程项目目前面临着与气候波动及其对环境的影响有关的独特问题。基础设施和工程设计，以承受气候变化的影响，例如温度升高，水位上升和增加毁灭性自然灾害的病例[1]。为了解决此类影响，最好的数学建模技能正在应用于这些问题。，微分方程在量化了描述气候变化及其对工程系统的影响的动态现象方面占据了核心位置。对于在工程科学等各个学科中遇到的大量应用程序中，采用一种或多种基本类型的微分方程来表征连续过程或现象。当它用于气候变化时，它们被用来了解逐渐变化和灾难如何影响物理结构，以使工程师能够预测未来的风险。例如，部分微分方程（PDE）对于模拟水文流的模拟至关重要，这些水文流有助于建立能够承受洪水的结构[2]。同样，由于高温而导致建筑物和桥梁等结构中的温度效应。
mth 289 - 微分方程扩展（3 cr。）
修订了8/24 Nova College Pousshore内容内容摘要MTH 289 - 微分方程扩展（3 cr。）课程描述介绍了微分方程，功率系列解决方案，傅立叶系列，拉普拉斯变换和傅立叶变换，部分微分方程和边界价值问题的系统。设计为数学，物理和工程科学计划的数学选修课程。讲座3小时。每周总计3小时。一般课程目的本课程的目的是提供STEM学生向4年大学的平稳过渡，并将其介绍到数学，物理和工程学的先进主题：用于求解微分方程的数值方法，经典的偏微分方程，用于解决PDES和边界值问题的方法（BVP）。课程先决条件/前提条件先决条件：MTH 267的完成级别或等同或同等学历。课程目标•线性一阶微分方程的系统
具有普通微分方程的癌症的数学模型
摘要：癌细胞开始分裂，浸润相邻组织并在整个淋巴系统中行进。尽管有一些方法可以停止疾病的传播或摆脱感染细胞，但大多数方法无法识别这种发生的预警指标。使用各种类型的微分方程，尤其是普通微分方程（ODE），是专家采用的有用的催化剂。使用微分方程，研究对化学疗法的抵抗力，预测潜在的治疗失败或评估结果和预后在各种形式的治疗后。生物总是包括癌细胞，但是生物监管系统使它们无法扩散到危险的程度（考虑到人口过多与自然资源）。因此，确定何时有效干预肿瘤生长的最有效方法是使用细胞力学方法来定量评估癌细胞的进展。癌症代谢：癌症的主要特征之一是代谢重编程，其中改变了癌细胞的代谢以促进其爆炸性的生长和繁殖。癌症代谢的新模型研究了代谢途径在肿瘤的起源和扩散中起作用的作用，从而为治疗干预提供了前瞻性途径。普通微分方程（ODES癌）的肿瘤生长模型的数学模型。肿瘤的生长是漫不经心的，试图更好地理解的科学家和数学家。对肿瘤生长模型的此类处理的研究导致一种或多种ODE。对癌细胞方程与肿瘤生长之间关系的一些想法引入了ODE，以提供肿瘤生长的数学模型。通过临床，实验和理论方法的肿瘤细胞及其生长的动力学，开发了针对不同癌症疗法的新思想，目的是控制和降低早期诊断的死亡率。这项研究涵盖了肿瘤细胞增殖的动力学及其治疗方法。为了理解肿瘤细胞的扩散，我们扩展了研究并XAMINGEEW基本数学模型。
MATH-252普通微分方程信用小时
不确定的系数 - 纯度方法，未确定的系数工厂方法，参数变化，cauchy-euler方程。通过1 ST阶的普通微分方程求解线性微分方程的系统求解系统的建模。