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World File Search System收敛
R18 B.Tech. ECE 教学大纲 JNTU HYDERABAD 1
写出一组线性方程的矩阵表示并分析方程组的解 查找特征值和特征向量 使用正交变换将二次形式简化为标准形式。 分析序列和级数的性质。 解决均值定理的应用。 使用 Beta 和 Gamma 函数评估不当积分 找到有/无约束的两个变量函数的极值。 UNIT-I：矩阵 矩阵：矩阵的类型，对称；Hermitian；斜对称；斜 Hermitian；正交矩阵；酉矩阵；通过梯形和标准形式对矩阵进行秩计算，通过高斯-乔丹方法求非奇异矩阵的逆；线性方程组；求解齐次和非齐次方程组。高斯消元法；高斯赛德尔迭代法。第二单元：特征值和特征向量线性变换和正交变换：特征值和特征向量及其性质：矩阵的对角化；凯莱-哈密尔顿定理（无证明）；用凯莱-哈密尔顿定理求矩阵的逆和幂；二次型和二次型的性质；用正交变换将二次型简化为标准形式第三单元：数列与级数序列：数列的定义，极限；收敛、发散和振荡数列。级数：收敛、发散和振荡级数；正项级数；比较检验、p 检验、D-Alembert 比率检验；Raabe 检验；柯西积分检验；柯西根检验；对数检验。交错级数：莱布尼茨检验；交替收敛级数：绝对收敛和条件收敛。 UNIT-IV：微积分中值定理：罗尔定理、拉格朗日中值定理及其几何解释和应用、柯西中值定理。泰勒级数。定积分在计算曲线旋转表面面积和体积中的应用（仅限于笛卡尔坐标系）、反常积分的定义：Beta 函数和 Gamma 函数及其应用。 UNIT-V：多元微积分（偏微分和应用）极限和连续性的定义。偏微分；欧拉定理；全导数；雅可比矩阵；函数依赖性和独立性，使用拉格朗日乘数法求二元和三元函数的最大值和最小值。
使用快速不确定性定量质量映射的生成建模
抽象理解宇宙中暗物质的本质是现代宇宙学的重要目标。探测此分布的关键方法是通过弱重力透镜质量映射 - 这是一个具有挑战性的逆问题，其中一个人从观察到的剪切测量值中吸收收敛场。即将进行的IV阶段调查，例如Vera C. Rubin天文台和欧几里得卫星进行的将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。 在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。 我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。 我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。 我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。 值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如， 每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。将提供更大的数据和精确度，以进行镜头分析，因此需要在计算上具有高效的质量映射方法，并且还为集成到下斯流的综合分析提供了不认真的效率。在这项工作中，我们介绍了MMGAN，这是一种基于正则条件生成对抗网络（GAN）框架的新型质量映射方法，该框架生成了给定剪切数据的收敛场的近似后验样品。我们采用Wasserstein Gans来提高训练稳定性并应用正则化技术来克服模式崩溃，否则对于有条件的gan而言，否则尤其是严重的问题。我们将模型应用于模拟宇宙风格的数据集，然后将其应用于真正的宇宙调查数据。我们的方法极大地超过了Kaiser-Squires技术，并实现了与替代性深度学习方法相似的重建保真度。值得注意的是，虽然从学习的后验产生样品的替代方法很慢（例如，每个后部样品需要约10分钟分钟），MMGAN可以在不到一秒钟的时间内产生高质量的收敛样品。
PPP/PPP-RTK 服务提供商报告
传统 RTK（实时动态）是一种基于 OSR 的方法，需要本地参考站的载波相位和伪距校正（或测量）。它提供几乎瞬时的收敛和厘米级定位精度；然而，它在可扩展性方面存在重大缺陷，因为 RTK 用户需要附近的站点。在 PPP 领域，为了本报告的目的，做了一些区分。PPP 被定义为一种基于 SSR 的方法，只需要校正空间信号误差（轨道、时钟、代码偏差）[1]。传统 PPP 具有可扩展性的巨大优势；然而，它的巨大挑战是收敛时间比 RTK 慢，通常用于估计各个误差贡献的状态，而这对于 RTK 来说不是必需的。PPP 的一个核心特征是估计载波相位测量模糊度。为了将模糊度解为整数，除了上述 PPP 校正（轨道、时钟、代码偏差）之外，PPP 算法还需要卫星载波相位偏差。模糊度解析技术可以实现更高的精度和更快的收敛速度。允许具有相位偏差的 PPP 将被称为 PPP-AR（模糊度解析）。在本报告中，我们还将 Fast-PPP 定义为一种为 PPP 提供本地或区域电离层校正的服务，同样可以实现更快的收敛速度。如果该服务同时提供精确的电离层和对流层校正，允许完全校正大气误差，则将其定义为 PPP-RTK，它提供几乎即时的收敛和厘米级精度，但比 PPP 消耗更多的带宽。
考虑混凝土徐变和收缩的双隧道长期影响的数值分析
摘要。本文旨在通过有限元三维数值分析，展示双隧道对收敛剖面的影响，考虑了几种岩体本构模型：弹性、弹塑性和粘塑性。衬砌考虑了弹性和粘弹性本构模型。对于衬砌的粘弹性本构模型，考虑了混凝土的徐变和收缩。对于本文研究的案例，考虑到岩体和衬砌的弹性行为，观察到双隧道收敛剖面幅度差异高达 9%。对于其他模型，即弹性衬砌的塑性岩体、弹性衬砌的粘塑性岩体和粘弹性衬砌的粘塑性岩体，观察到的差异很小。考虑到粘塑性岩体，与弹性衬砌相比，粘弹性衬砌的存在使变形增加了约 20%（在隧道施工结束时），长期行为增加了约 40%。
第一年工学学士学位课程的共同课程...
模块3[8L] 数列和级数：数列和级数收敛的基本概念；收敛检验：比较检验、柯西根检验、达朗贝尔比检验（这些检验的语句和相关问题）、拉贝检验；交错级数；莱布尼茨检验（仅语句）；绝对收敛和条件收敛。 模块4[10L] 多元函数微积分：多元函数简介；极限和连续性、偏导数、三元以下齐次函数和欧拉定理、链式法则、隐函数的微分、全微分及其应用、三元以下雅可比矩阵最大值、最小值；函数的鞍点；拉格朗日乘数法及其应用；线积分的概念，二重和三重积分。模块 5[10L] 向量微积分：标量变量的向量函数，向量函数的微分，标量和向量点函数，标量点函数的梯度，向量点函数的散度和旋度，
工程物理学
简介：学习本课程的动机、必修基础数学复习、实线子集上概率与长度的关系、概率形式定义、事件与$\sigma$代数、事件独立性与条件概率、事件序列与Borel-Cantell引理。随机变量：随机变量的定义、随机变量的类型、CDF、PDF及其性质、随机向量与独立性、随机变量变换简介、高斯随机向量简介。数学期望：通过例子了解平均值的重要性、期望的定义、矩与条件期望、MGF、PGF与特征函数的使用、方差与k阶矩、MMSE估计。不等式与收敛概念：马尔可夫、切比雪夫、切尔诺夫与Mcdiarmid不等式、概率收敛、均值与几乎必然、大数定律与中心极限定理。随机过程的简要介绍：示例和正式定义、平稳性、自相关和互相关函数、遍历性的定义。
通过遗憾最小化计算纳什均衡
现在我们知道如何计算纳什均衡了：只需使用遗憾最小化算法对每个玩家运行上述重复博弈，策略的均匀平均值就会收敛到纳什均衡。图 1 展示了课程中迄今为止教授的遗憾最小化算法在通过定理 1 计算零和矩阵博弈的纳什均衡时的性能。性能显示在 3 个随机矩阵博弈类中，其中 A 中的条目根据以下条件进行采样：100×100 均匀 [0, 1]、500×100 标准高斯和 100×100 标准高斯。所有图均在每个设置的 50 个游戏样本中取平均值。我们展示了一个加法算法以供参考：镜像邻近算法，它是一种离线优化算法，以 O 1 的速率收敛到纳什均衡
风险敏感策略的分布式强化学习
我们利用分布式强化学习解决了基于 CVaR 风险度量的风险敏感策略学习问题。具体而言，我们表明，应用分布式贝尔曼最优算子时，标准行动选择策略既不会收敛到动态马尔可夫 CVaR，也不会收敛到静态非马尔可夫 CVaR。我们建议对现有算法进行修改，包括一个新的分布式贝尔曼算子，并表明所提出的策略极大地扩展了分布式强化学习在学习和表示 CVaR 优化策略方面的效用。我们提出的方法是标准分布式强化学习算法的简单扩展，因此可以利用深度强化学习的许多最新进展。无论是在合成数据还是真实数据上，我们都通过经验表明，我们提出的算法能够学习更好的 CVaR 优化策略。