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World File Search System数值算法
应用于计算量子化学的数值算法
2021 年秋季。课程描述：数值算法简介、它们在计算量子化学中的应用以及软件实现和重用的最佳实践。本课程涵盖了物理模拟中使用的应用数学中的有用算法工具箱。它们通过密度泛函理论的计算机实现来说明，用于从量子力学建模化学反应机制。涵盖的主题包括局部优化、数值导数和数值积分、密集线性代数对称特征值问题、奇异值分解和快速傅里叶变换。时间允许时，将介绍更多专业主题。学生将学习 C++ 中过程化和面向对象编程的原理，以及高效数值库的使用。本课程对更广泛的课程目标的贡献：所有 MSSE 学生的必修课程。课程形式：每周三次 50 分钟的教师主导的网络教学讲座，以及每周 3 小时 GSI 主导的网络讨论（分为 2 小时计算实验室和 1 小时同步讨论），以在 15 周内完成课程。结构化的异步评分讨论小组将扩展讲座材料和阅读材料。学生将在截止日期前发表个人帖子，然后回复每周阅读材料的同伴帖子。所有学生都必须参加。GSI 还将检查定量的家庭作业和练习，为学生准备家庭作业并在提交家庭作业后发布答案指南，并提供有关最终项目（过去 5 周完成）的详细指导和反馈。课外作业应每周 3 小时，每周共 9 小时。阅读清单和资源：《数值方法：科学计算的艺术》，WH Press，SA Teukolsky、WT Vetterling 和 BP Flannerty（第 3 版，剑桥大学出版社，2007 年）《计算化学简介》，FH Jensen（第 3 版，Wiley，2017 年）。评分：将有 7 个精心设计的编程作业。
研究生助教 - 实验断裂力学
申请人应具有机械工程、航空航天工程、船舶与海洋工程、土木工程和材料科学等专业的学士学位。具有硕士学位的研究生优先考虑。在以下领域有研究经验者将有很大优势：复合材料（制造/测试/分析）、FEA 模拟（使用 Abaqus/Ansys/LS-Dyna/COMSOL/内部代码）、科学编码（数值算法、网格生成、数据可视化等）
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将
埃克塞特学院牛津夏季计划线性代数，优化和深度学习课程描述：本课程将通过三个相关任务探索现代数值算法：大规模线性代数，对数据科学的优化和深度学习。前六个讲座将讨论如何使用线性代数课程中未涵盖的技术近似求解大规模的线性代数任务。示例包括如何改善估计的解决方案，以及为何要为特征值解决比您可能相信的要容易得多。第二六个讲座将讨论优化算法，重点是大型数据科学任务。数值优化是最有用的技能之一，因为从科学到业务的许多任务都可以作为优化问题。六个研讨会将集中在深度学习上，这是推动机器学习和人工智能的最新进展的关键算法进步。深度学习用线性代数进行数学描述，学习是通过数值优化进行的，例如我们将要探索的学习。数字线性代数和优化的讲座将以知识良好的数值算法为基础，我们可以详细研究，而深度学习研讨会将使我们有机会探索促进AI革命的兴奋。教学大纲概述：讲座
2024/2025 课程
它包括研究技能组件。EEEN40010 控制理论 EEEN40580 工程师优化技术 MEEN40430 专业工程（管理） 选择 2 个选项（带指导） 选择 2 个选项（带指导） ACM40290 数值算法 COMP40660 无线网络高级 EEEN40720 工程师机器学习 COMP47670 Python 数据科学（MD） EEEN40050 无线系统* EEEN40070 神经工程 EEEN40060 数字通信* EEEN40280 数字与嵌入式系统 EEEN40130 高级信号处理 EEEN40600 混合信号集成电路 EEEN40310 电力电子技术 EEEN40690 量子计算 EEEN40570 模拟集成电路 MEEN30140 专业工程（金融）EEEN40680 量子计算简介
来自时间数据的空间图像：补充
本文档为“时间数据的空间图像”提供了补充信息。文档结构如下：第 I 节讨论了用于生成飞行时间图像和时间直方图的数值算法（数值正向模型）；第 II 节解释了图像（逆）检索算法；第 III 节给出了额外的实验细节；第 IV 节讨论了结构相似性指数 (SSIM) 方面的重建图像质量，重点介绍了可能影响检索算法性能的因素；第 V 节证明了我们的成像方法可以扩展到单点射频天线；最后，第 VI 节给出了 ToF 模拟和 ANN 训练的伪代码。
用于理解、调试和改进基于方程模型的仿真性能的工具
基于方程的面向对象 (EOO) 建模语言提供了一种方便的声明性方法来描述信息物理系统的模型。由于 EOO 语言易于使用，因此可以用有限的努力构建大型复杂模型。但是，当前最先进的工具在出现错误或模拟结果错误时不会向用户提供足够的信息。最重要的是，工具必须为用户提供足够的信息来纠正错误或了解导致错误模拟结果的问题所在。但是，了解 EOO 编译器的模型转换过程是一项艰巨的任务，不仅需要了解工具在模拟期间执行的数值算法，还需要了解正在执行的复杂符号转换。
融合粒子群优化和统计算法的混合模型拟合方法∗
软件可靠性增长模型 [1] 适用于与测试期间经历的故障相关的时间序列数据，以预测达到所需故障强度或故障间隔时间等指标。从历史上看，人们采用了牛顿法等数值算法，这些算法需要良好的初始参数估计，因此应用 SRGM 需要高水平的专业知识。最近克服传统数值方法不稳定性的方法包括群体智能 [2] 等技术，它表现出强大的全局搜索能力。然而，这些技术可能需要大量的计算资源和时间来收敛到精确的最优值，这对 SRGM 很重要，因为一些模型参数对其他参数的精确估计非常敏感。此外，过去大多数应用群体智能的研究
印度空间科学技术研究所系...
复杂积分：柯西-古尔萨定理（凸区域）、柯西积分公式、高阶导数、莫雷拉定理、柯西不等式和刘维尔定理、代数基本定理、最大模原理、泰勒定理、施瓦茨引理。劳伦级数、孤立奇点、卡索拉蒂-魏尔斯特拉斯定理、亚纯函数、鲁什定理、反函数定理、留数、柯西留数定理、积分求值、黎曼曲面。线性系统的直接和迭代方法、特征值分解和 QR/SVD 因式分解、数值算法的稳定性和准确性、稀疏和结构化矩阵。有限元方法：边界值问题的有限元公式、一维和二维有限元分析。优化技术：遗传算法（GA）、人工神经网络（ANN）、粒子群优化（PSO）。
迈向算法的系统理论
摘要 - 在传统上，数值算法被视为限制在硅中存在的代码。但是，这种观点不适合许多控制，学习或优化中的许多现代计算方法，其中体内算法与环境相互作用。此类开放算法的示例包括各种基于实时优化的控制策略，强化学习，决策架构，在线优化等等。此外，在与相互作用的动态模块和管道的框图图中，甚至在学习或优化方面的封闭算法也越来越多地抽象。在本意见论文中，我们陈述了对算法的系统理论的愿景，并主张将算法视为与其他算法，物理系统，人类或数据库相互作用的开放动力学系统。值得注意的是，在系统理论的伞下开发的流形工具非常适合应对算法领域中的一系列挑战。我们调查了正在开发算法系统理论原理并概述相关建模，分析和设计挑战的各种实例。