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World File Search System逼近
信神经网络基于概率的 PWL Sigmoid 函数逼近
摘要 本文提出了一种基于各层神经元值统计分布概率的分段线性 (PWL) S 型函数逼近方法，仅使用加法电路即可提高网络识别精度。首先将 S 型函数划分为三个固定区域，然后根据神经元值分布概率将每个区域中的曲线分割为子区域，以减少逼近误差并提高识别精度。在Xilinx 的FPGA-XC7A200T上对MNIST和CIFAR-10数据集进行的实验表明,所提方法在DNN、CNN和CIFAR-10上分别达到了97.45%、98.42%和72.22%的识别准确率,比其他仅使用加法电路的近似方法分别提高了0.84%、0.57%和2.01%。关键词:S形函数、概率、神经网络、分段线性近似
体相${\rm{HfT}}{{\rm{e}}_5}$三维量子霍尔效应的逼近
我们报道了外加磁场下HfTe 5 的电子输运特征。随着磁场的增加，我们观察到霍尔电阻ρ xy 出现一系列平台期，直至达到1-2 Tesla 的量子极限。在平台期区域，纵向电阻ρ xx 表现出局部最小值。尽管ρ xx 仍然非零，但是在最后几个平台期，其值变得远小于ρ xy。通过测量 Shubonikov-de Haas 振荡来映射费米面，我们发现霍尔平台的强度与费米波长成正比，这表明它的形成可能归因于相互作用驱动的费米面不稳定性导致的能隙打开。通过比较 ZrTe 5 和 HfTe 5 的体能带结构，我们发现在 HfTe 5 的费米能级附近存在一个额外的口袋，这可能导致有限但不为零的纵向电导。
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12 计算机数据采集（7 经验） 295 12.1 数字-模拟转换. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 295 12.2 斜坡发生器. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 300 12.4 通过逐次逼近法进行数字化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 307 12.6.1 噪声发生器 . ...
RACSY19C 应用物理学 – 相关课程 III 第一单元
基本运算放大器 – 反相和非反相运算放大器 – 差分运算放大器 – CMRR – 运算放大器作为符号和比例变换器移相器积分器的基本用途。微分器和加法器 D/C – 二进制加权方法 – R-2R 梯形法 – A/C 逐次逼近和计数器方法 – OpAmp 作为比较器 学习书籍：
表征的物理学
摘要“表征”的概念在整个神经科学中被广泛使用并且没有争议，与它在心灵哲学和认知科学中的高度争议地位形成鲜明对比。在本文中，我首先讨论了该术语在神经科学中的使用方式，特别是描述了表征在经验上的特征的策略。然后，我将神经科学中的表征概念与机器学习领域中发展起来的概念联系起来（特别是通过最近的深度学习或“表征学习”方面的工作）。我认为，人工神经网络在视觉对象识别等某些任务上取得的成功反映了这些系统（如生物大脑）在多大程度上表现出反映物理世界结构的固有归纳偏差。我进一步认为，任何要在世界上表现智能的系统都必须包含反映世界结构的表征；否则，系统必须执行不受约束的函数逼近，而这种逼近注定会因维数灾难而失败，其中世界可能状态的数量随着可能输入空间的维数呈指数增长。根据关于表征本体论地位的哲学辩论对这些概念的分析表明，在生物和人工神经网络中识别的表征都符合一级表征的条件。
基于非线性动力学的机器学习
机器学习的核心元素是灵活的通用函数逼近器，可以对其进行训练并适应数据。现代机器学习的主要挑战之一是理解非线性和复杂性在这些通用函数逼近器中的作用。在本研究中，我们专注于非线性复杂系统，并展示它们在表示和学习不同函数方面的能力。复杂的非线性动力学和混沌自然会产生几乎无限多样的动态行为和功能。物理、生物和工程系统可以利用这种多样性来实现自适应、鲁棒的行为和操作。非线性动态系统可以被视为不同可能行为或功能的集合的体现，从中可以选择不同的行为或功能来响应不同的条件或问题。这个选择过程可以是手动的，即可以通过直接设置参数手动挑选正确的功能。或者，我们可以自动化这个过程，让系统本身学习如何去做。这创建了一种机器学习方法，其中非线性动力学表示并体现不同的可能功能，并且它通过训练学习如何从这个功能空间中选择正确的功能。我们报告了如何利用非线性动力学和混沌来设计和制造基于非线性动力学的可变形硅硬件，作为不同可能功能的物理体现。我们展示了这种灵活的可变形硬件如何通过学习和搜索算法（例如遗传算法）来学习以实现不同的所需功能。在这种方法中，我们将两种强大的自然和生物现象——达尔文进化论和非线性动力学与混沌结合起来，作为一种面向动力学的方法来设计具有应用的智能自适应系统。非线性动力学在硬件层面体现不同的功能，同时利用进化方法来找到实现正确功能的参数。
印度工程科学与工程研究所 ...
复分析（每周 3 节课）：复平面的拓扑结构、单连通域和多连通域。同伦版本。扩展复平面的球面表示、解析函数、谐波函数、次谐波函数及其应用、次谐波函数的 Littlewood 条件、复积分、柯西定理和积分公式、缠绕数、柯西估计、莫雷拉定理、刘维尔定理、代数基本定理。最大模原理、施瓦茨引理、泰勒级数、洛朗级数、复函数的零点和极点、亚纯函数。赫尔维茨定理、奇点分类、留数定理、参数原理、鲁什定理和高斯-卢卡斯定理、轮廓积分及其在非正常积分中的应用、实积分的计算、涉及正弦和余弦的非正常积分、涉及正弦和余弦的定积分、通过分支切割积分、保形映射、莫比乌斯变换、施瓦茨-克里斯托费尔变换。韦尔斯特拉斯定理、蒙特尔定理及其在建立维塔利定理中的应用。哈纳克不等式及其在建立哈纳克原理中的应用。数值分析（每周 1 节课）：实矩阵的特征值和特征向量：极值特征值和相关特征向量的幂法、对称矩阵的雅可比和 Householders 方法。样条插值：三次样条。函数逼近：最小二乘多项式逼近、正交多项式逼近、切比雪夫多项式、兰佐斯节约法。数值积分：闭式牛顿-柯特公式、高斯求积法。常微分方程（ODE）初值问题的数值解：多步预估-校正法、Adams-Bashforth 方法、Adams-Moulton 方法、Milne 方法、收敛性和稳定性。常微分方程的两点边界值问题：有限差分和 Shooting 方法。参考文献：复分析：1.Churchill, RV 和 Brown, JW，《复变量及其应用》第 5 版，McGrawHill。 1990. 2. Gamelin, TW, “复分析”, Springer-Verlag 2001. 3. Greene R. 和 Krantz, SG, “单复变量函数理论”, 第 3 版, GSM, 第 40 卷, 美国数学学会。2006. 4. Lang, S., “复分析”, Springer –Verlag, 2003. 5. Narasimhan, R. 和 Nivergelt, Y., “单变量复分析”, Birkhauser, 波士顿, 2001. 6.Ahlfors, LV, “复分析”, 第 3 版, McGrawHill, 纽约,1979. 7.Conway, JB “单复变量函数”, Springer –Verlag, 1978. 数值分析：