3. 通过 𝑻(𝒂 𝟏 , 𝒂 𝟐 , 𝒂 𝟑 ) = (𝟐𝒂 𝟏 + 𝒂 𝟐 , 𝒂 𝟐 −𝒂 𝟑 , 𝟐𝒂 𝟐 + 𝟒𝒂 𝟑 ) 定义 𝑻:𝑹 𝟑 →𝑹 𝟑。验证
我们引入了一种名为 De formable Butterfly (DeBut) 的新型线性变换,它概括了传统的蝴蝶矩阵,可以适应各种输入输出维度。它继承了传统蝴蝶从细粒度到粗粒度的可学习层次结构,当部署到神经网络时,DeBut 层中突出的结构和稀疏性构成了一种新的网络压缩方法。我们将 DeBut 用作标准全连接层和卷积层的直接替代品,并证明了其在均质化神经网络方面的优势,并使其具有轻量级和低推理复杂度等优良特性,同时不影响准确性。DeBut 层的无数变形所带来的自然复杂性-准确性权衡也为分析和实践研究开辟了新的空间。代码和附录可公开获取:https://github.com/ruilin0212/DeBut 。
图1:椭圆曲线上的A d = 2网络,其输出应解释为khler势,k或倒数束公制的log g -1的log g -1,具体取决于一个人是计算calabi -yau公制还是Hermitian Yang -Mills的连接。在这里,“ Bihom”是指将z i =(z 0,z 1,z 2)作为输入的双重构层,并输出z z z j j的真实和虚构部分。“正方形”是一个具有二次激活函数的密集层,⃗X7→(W1⃗X)2,其中w 1是尺寸w(1)×9的一般线性变换。“ log”是一个具有对数激活函数的密集层,⃗X7→log(W2⃗X),其中W 2是维度1×W(1)的一般线性变换。
教学大纲:矢量空间,场,子空间,碱基和维度;线性方程,矩阵,等级,高斯消除系统;线性变换,矩阵,rank-nullity定理,二元性和转置的线性变换表示;决定因素,拉普拉斯膨胀,辅助因子,伴随,cramer的规则;特征值和特征向量,特征多项式,最小多项式,Cayley-Hamilton定理,三角剖分,对角线化,有理规范形式,约旦规范形式;内部产物空间,革兰氏阴性正统计,正交投影,线性功能和伴随,遗传学,自我伴随,单一和正常运算符,正常运算符的光谱定理;瑞利商,最小最大原则。双线性形式,对称和偏斜的双线性形式,实际二次形式,西尔维斯特的惯性定律,正定性。
摘要:人们一直认为数学很难。然而,数学是 STEM 教育的重要组成部分。量子技术已经对我们的社会产生了巨大的影响,其优势在金融、航空航天和能源等各行各业都很明显。这些创新有望改变我们的生活。商业和公共部门的管理人员将需要学习量子计算。量子算法素养可能有助于提高数学理解和热情。本文提出,一种可能的方法是以一种相当温和但易懂的方式呈现信息,以便通过将其扩展到获得量子算法素养来激发人们对他们已经了解的数学的兴趣。本文将简要介绍建模量子计算思想所需的数学,包括线性变换和矩阵代数。量子纠缠、线性变换、量子密码学和量子隐形传态将用作例子,说明基本数学概念在制定量子算法中的实用性。这些量子算法素养的典范有助于激发人们对数学的兴趣。此外,还提供了一个定性比较分析 (QCA) 框架,教师可以利用该框架确定哪些学生需要补习。这有助于教师消除学生对数学概念的不确定性。
本课程介绍有限维抽象向量空间和线性变换的理论。主题包括:线性方程组、矩阵、矩阵代数、行列式和逆、线性组合和线性独立性、抽象向量空间、基和坐标变换、内积空间、正交基。我们还考虑线性变换、同构、线性映射的矩阵表示、特征值和特征向量、对角化和相似性。应用包括计算机图形学、马尔可夫链、化学、线性回归、网络流、电路和微分方程。
co 1将许多熟悉的系统视为向量空间,并使用矢量空间工具(例如基础和维度)与它们一起运行。co 2了解线性变换并使用其矩阵表示来操纵它们。CO 3 Understand the concept of real and complex inner product spaces and their applications in constructing approximations and orthogonal projections CO 4 Compute eigen values and eigen vectors and use them to diagonalize matrices and simplify representation of linear transformations CO 5 Apply the tools of vector spaces to decompose complex matrices into simpler components, find least square approximations, solution of systems of differential equations etc.
单元描述Math1010中引入的线性代数和微积分的基础进一步探索和扩展。用代数涵盖的主题包括:反矩阵,决定因素,矢量空间和子空间,特征值以及特征向量以及线性变换。在微积分中,主题包括:限制,连续性和衍生物,数值集成,多项式,序列和序列和微分方程的进一步发展。另外,引入了两个或多个变量的复数和计算。学生在整个课程中都利用数学软件来支持和加强解决各种理论和实际问题的问题。
(自治)人工智能(AI)年:I学期:I研究分支:AIML课程代码年度和SEM代数和计算L T P C 20ABS9901 I-I 3 0 0 3课程成果:在学习课程后,学生将能够Co1。将矩阵代数技术应用于求解各种线性方程。二氧化碳。分析二次形式和平均值定理的线性变换。二氧化碳。将部分导数的基本概念应用于多变量函数。CO4。 评估笛卡尔,极性,圆柱和球形坐标的多个积分CO4。评估笛卡尔,极性,圆柱和球形坐标的多个积分