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World File Search System线性方程
R18 B.Tech。 MME教学大纲Jntu Hyderabad 1
编写一组线性方程的矩阵表示，并分析方程系统的解决方案查找特征值和特征向量使用正交转换将二次形式减少到规范形式。在平均值定理上求解应用程序。使用beta和伽马函数评估不正确的积分找到两个具有/没有约束的变量的功能的极端值。评估多个积分，并将概念应用到查找区域，量ITUME-I：矩阵10 L矩阵的矩阵等级和正常形式的矩阵等级，正常形式，与juss-jordan方法的非单明性矩阵相反，高斯 - jordan方法，线性方程系统：均匀和非同性方程式的求解系统和非良好方程式的求解方法。UNIT-II: Eigen values and Eigen vectors 10 L Linear Transformation and Orthogonal Transformation: Eigenvalues, Eigenvectors and their properties, Diagonalization of a matrix, Cayley-Hamilton Theorem (without proof), finding inverse and power of a matrix by Cayley-Hamilton Theorem, Quadratic forms and Nature of the Quadratic Forms, Reduction of正交转换通过正交转换到规格形式的二次形式。单位-III：微积分10 L平均值定理：Rolle的定理，Lagrange的平均值定理，其几何解释和应用，Cauchy的平均值定理，Taylor的序列。确定积分的应用在评估曲线旋转的表面区域和体积（仅在笛卡尔坐标中），不当积分的定义：beta和伽马功能及其应用。单元IV：多变量演算（部分分化和应用）10 L极限和连续性的定义。部分分化：Euler的定理，总导数，Jacobian，功能依赖性和独立性。应用程序：使用拉格朗日乘数方法的两个变量和三个变量的功能的最大值和最小值。
课程大纲第三年 CSE(AI) V & VI 学期..pdf
课程目标：1. 介绍各种数学概念和模型，并提供实施这些模型所需的技能。2. 对各种数值和数据进行批判性评估。3. 培养对非确定性问题建模的设计技能。预期课程成果：1. 展示对数据科学中与线性代数、概率和微积分相关的基本数学概念的理解并运用它们。 2. 应用线性模型进行回归，使用线性模型进行分类 3. 采用核模型、SVM 和 RVM 4. 将问题概念化为图模型、混合模型，并使用估计最大化算法进行分析 5. 用说明性例子进行演示 PCA 单元：1 线性代数 3 小时 矩阵、求解线性方程、向量空间、线性独立性、基和秩、线性映射、仿射空间、范数、内积、正交性、正交基、函数内积、正交投影 单元：2 矩阵分解 4 小时 行列式和迹、特征值和特征向量、Cholesky 分解、特征分解、奇异值分解、矩阵近似 单元：3 向量微积分 4 小时 单变量函数的微分、偏微分和梯度、向量值函数的梯度、矩阵的梯度、计算梯度的有用恒等式、反向传播和自动微分、高阶导数、线性化和多元泰勒级数。单元：4 概率、分布和优化 4 小时 概率空间的构建、离散和连续概率、求和规则、乘积规则和贝叶斯定理、汇总统计和独立性、高斯分布、共轭和指数族、变量变换/逆变换、连续优化、使用梯度下降的优化、约束优化和拉格朗日乘数、凸优化单元：5 数据模型 4 小时 数据、模型和学习、经验风险最小化、参数估计、概率建模和推理、有向图模型、模型选择
量子生成机器学习细节和指导
在开创性论文 [1] 和 [2] 中已开展和详述的工作的基础上，本项目的目的是弥合经典生成对抗网络 (GAN) 和量子生成对抗网络 (QGAN) 之间的差距，通过按照 [3] 中描述的工作生成图像形式的高维数据来合成真实数据（本工作中为图像）。此外，这项工作将研究我们是否可以在近期量子设备（即所谓的嘈杂中等规模量子 (NISQ) 设备）上实验实现真实世界图像的学习和生成，[3] 中提出的当前框架声称它们确实可以做到这一点。这项工作的第一部分将是利用 [1]、[2] 和 [3] 中提出的框架或类似框架，并应用它们来学习从开源人脸数据集（例如 Flickr-Faces-HQ (FFHQ) 或 CelebA，它们都是高质量的人脸图像数据集）中生成全分辨率的人脸图像。此外，还要研究使用量子电路作为生成器的 QGAN 是否可以在不进行降维或传统预处理/后处理的情况下成功生成人脸图像（由于颜色和不规则图像结构的存在，人脸图像是更复杂的图像类型）。这项工作的第二部分将涉及将生成的图像的输出与通过传统 GAN 生成的图像的输出进行比较，并研究 QGAN 方法与传统 ML 方法相比的效率如何。由于高效的量子算法可以解决线性方程，预计 QGAN 可以在比 GAN 更短的时间内学习数据分布。通过比较两种 ML 方法的效率，可以确定是否存在量子优势以及优势的程度。如果开发了任何新的量子算法，那么在设计阶段，人们通常会使用纸笔、非量子语言的 Python 研究代码，理想情况下，还会使用量子语言实现算法的某些部分，例如 IBM Quantum Lab 的 Qiskit 或 Xanadu 的 Pennylane 的量子计算开源框架，并提供 PyTorch 接口（参见 [4]）。关键项目目标最初 3 个月 2024 年 1 月 1 日 – 2024 年 3 月 31 日
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。
广告编号 I-03/ 1 至 13/Rectt/2022-23
指示性教学大纲：针对一般能力 A] 推理：它将包括语言和非语言类型的问题。此部分可能包括类比、相似性和差异性、空间定位、问题解决、分析、判断、决策、辨别、观察、关系概念、算术推理和图形分类、算术数字系列、非语言系列、编码和解码、陈述结论等问题，主题包括符号/数字类比、图形类比语义分类、符号/数字分类、图形分类、语义系列、数字系列、图形系列、问题解决、词汇构建、编码和解码、数值运算、符号运算趋势、空间定位、空间可视化、维恩图、绘制推论、打孔/图案折叠和展开。图形图案-折叠和完成、索引。地址匹配、日期和城市匹配、中心代码/学号分类、小写和大写字母/数字编码、解码和分类、嵌入式数字、关键事物、情商、社交智力、其他子主题（如果有）。B] 一般知识：此部分的问题旨在测试考生对周围环境的一般认识及其在社会中的应用。问题还将测试考生对时事以及任何受过教育的人都应具备的科学方面的日常观察和经验等知识。测试还将包括与印度及其邻国有关的问题，特别是有关历史、文化地理、经济形势一般政策和科学研究的问题。C] 数学能力：问题旨在测试考生正确使用数字和数字感的能力。考试范围包括整数、小数、分数的计算以及数字与百分比的关系、比率和比例、平方根、平均值、利息、利润和损失、折扣、合伙、基本数、线性方程的图形、三角形及其各种中心、三角形的全等和相似、圆及其弦、切线、圆的弦所对应的角、两个或多个圆的公切线、三角形、四边形、正多边形、圆、直棱柱、直圆锥、直圆柱、
ph.d。课程工作教学大纲物理M G K V P ...
单位 - 研究定义，研究假设，研究和基本研究，研究动机，研究方法的含义，研究与研究方法学之间的差异。研究方法和相关工具，研究类型，研究的意义，研究人员的素质，研究问题的组成部分，科学研究的各种步骤，研究目的，研究设计，研究概述，研究概述，文献调查，流程图研究过程，条件和良好研究标准。沟通技巧在研究和写作中表达力量的研究发展，演示技巧的重要性。关于研究主题的进度报告写作。困境和决定 - 现实。单元-II-II计算机基础知识，硬件和软件，不同的操作系统，应用程序，计算机应用程序，文字处理，Excel，Excel，Power Point，Power Point，数据处理，使用Web-2工具用于研究，使用图形软件的使用，使用多媒体工具，多媒体工具，结构，结构和组件研究报告，研究报告，报告写作，Seninar，Seminar，介绍。报告类型：研究论文，论文。研究项目报告，图片和图，引文样式。单位-III在Linux环境中工作，基本Linux命令，用乳胶，图形和可视化编写科学文档，GNU图；其他有用的软件工具的简介，例如Mathematica计算机编程。使用设计思维方法避免窃并正确使用电子资源。文字和参考书：1。2。Tex和乳胶之间的差异，使用乳胶，乳胶输入文件，输入文件结构，文档布局，标题，章节和部分的布局，交叉参考，脚注，环境，排版，数学公式，矩阵，矩阵，表格，包括包装的帖子图形图形图形图形，书目，书目，下载和安装液的构建块。对来源的简介，导入和导出数据的基础，与Microsoft Excel一起工作，图形，原点的统计信息，基本的线性回归和曲线拟合，最小平方拟合的方法与线性方程，非线性曲线拟合，背景校正，使用原点进行数据操作。IV单元的性质和伦理范围，伦理学的挑战和重要性，研究，伦理学和学术诚实的伦理学，写作中的伦理，学术诚信，研究不当行为/制造/不道德实践学术/研究：伪造，操纵或回火。 写作高质量的学术出版物，科学阅读，引用和写作，窃政策，处罚和后果。 Kumar Ranjit，研究方法论：初学者的逐步指南，Sage出版，2014年。 Kothari C.R. ：研究方法论，《新时代国际》，2011年。 3。 anthulingom n：研究方法论，喜马拉雅人出版4。 C. Rajendar Kumar：研究方法论，APH出版。 5。 Pradeep K.Sinha，计算机基础 - 第8版，BPB出版物6。 Nicola L. C. Talbot，乳胶完成新手7。 Stefan Kottwitz，乳胶初学者指南，Packt Publishing，2011年8。 9。 10。 11。IV单元的性质和伦理范围，伦理学的挑战和重要性，研究，伦理学和学术诚实的伦理学，写作中的伦理，学术诚信，研究不当行为/制造/不道德实践学术/研究：伪造，操纵或回火。写作高质量的学术出版物，科学阅读，引用和写作，窃政策，处罚和后果。Kumar Ranjit，研究方法论：初学者的逐步指南，Sage出版，2014年。Kothari C.R.：研究方法论，《新时代国际》，2011年。3。anthulingom n：研究方法论，喜马拉雅人出版4。C. Rajendar Kumar：研究方法论，APH出版。5。Pradeep K.Sinha，计算机基础 - 第8版，BPB出版物6。Nicola L. C. Talbot，乳胶完成新手7。Stefan Kottwitz，乳胶初学者指南，Packt Publishing，2011年8。9。10。11。Muhammad Arsalan，Origin软件：新用户的完整指南。John G D'Angelo，《科学伦理》，科学研究中的道德不当行为。 Partha Pratim Ray，研究和出版伦理指南。 Sandra C. Greer，物理科学家的伦理学要素。John G D'Angelo，《科学伦理》，科学研究中的道德不当行为。Partha Pratim Ray，研究和出版伦理指南。Sandra C. Greer，物理科学家的伦理学要素。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。