- 西柚不是西游
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这是因为酶与催化反应的作用,可以充当反应的催化剂.
因此就降低了反应所需要的活化能.
而降低活化能之后,就会增加反应的活化分子数,
从而增加反应的速率,而且是同时增加正反应速率和逆反应速率.
因此可以判断出选D.
- 小教板
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其实酶的作用机制相当复杂:
有很多种说法,都有自己的道理,我来罗列一些,楼主自己看看,可能会对你有些帮助。
1.趋近效应(approximation)和定向效应(oientation)�
酶可以将它的底物结合在它的活性部位由于化学反应速度与反应物浓度成正比,若在反应系统的某一局部区域,底物浓度增高,则反应速度也随之提高,此外,酶与底物间的靠近具有一定的取向,这样反应物分子才被作用,大大增加了ES复合物进入活化状态的机率
2.张力作用(distortion or strain)�
底物的结合可诱导酶分子构象发生变化,比底物大得多的酶分子的三、四级结构的变化,也可对底物产生张力作用,使底物扭曲,促进ES进入活性状态
3.酸碱催化作用(acid-base catalysis)�
酶的活性中心具有某些氨基酸残基的R基团,这些基团往往是良好的质子供体或受体,在水溶液中这些广义的酸性基团或广义的碱性基团对许多化学反应是有力的催化剂。
4.共价催化作用(covalent catalysis)�
某些酶能与底物形成极不稳定的、共价结合的ES复合物,这些复合物比无酶存在时更容易进行化学反应。�
你看看对你有帮助吗
- 瑞瑞爱吃桃
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这个还有为什么啊?这些都算是记忆性的知识点了,就像问你稀有气体为什么是单分子的气体一样,都是记忆性的知识点,只要记住,无机催化剂是降低反应物的活化能,而生物蛋白酶则是增加反应物中的活化分子数,就是这样
准经典近似英文怎么写
I think a lot about the old days.2023-08-03 11:34:142
on the approximation of什么意思
大约2023-08-03 11:35:013
帕德近似(Pade approximation)是什么?
已知物体受到的重力加速度为 g,物体下落时所经过的距离为 s,则其落下时所用的时间为:S=1/2*g*t2t=√(2s/g)帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。简介帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。可用于大规模系统在频域的降阶.设G(s)是系统的传递函数,对G(s)进行幂级数展开得G(s)= 。比较直到p+二次幂的系数,得到关于Gr S)系数的线性代数方程,求解得到Gr(s)的帕德近似计算简单,对次数低于p+r的多项式类型输人,简化模型和原系统输出相同。但它不能保持原系统的稳定性,因此有不少修改方案,以克服这个缺点。2023-08-03 11:35:081
small-angle approximation具体指什么?怎么进行计算啊?
是小角度近似的意思,由于你没有说明是在哪个领域,我就来举例说明.我们高中学的物理学里就有这方面的应用,如把单摆看作是一个简谐运动就需要摆角小于五度,在这个前提下近似的把单摆看成一个简谐运动所造成的计算误差很小,其周期推导过程中就有SINx=TANx的小角近似计算. 在土木工程或是机械工程中,由于某些计算过于烦琐,要采用近似的简便算法,通常涉及到角度时,如果一个角度足够小而且采用某种近似的简便计算所造成的误差可以忽略不记,这就叫小角度近似(small-angle approximation).说明白一点就是小角度近似就是采用近似简便算法的前提,就是因为角度足够小而采用近似算法所造成的误差很小.2023-08-03 11:35:341
什么是 first order approximation
翻译:第一位近似值2023-08-03 11:35:452
蒙特卡罗的计算公式
蒙特卡罗的计算公式:Approximation(Average(X))=1N∑n=1Nxn蒙特卡罗法也称统计模拟法、统计试验法。是把概率现象作为研究对象的数值模拟方法。是按抽样调查法求取统计值来推定未知特性量的计算方法。蒙特卡罗是摩纳哥的著名赌城,该法为表明其随机抽样的本质而命名。故适用于对离散系统进行计算仿真试验。在计算仿真中,通过构造一个和系统性能相近似的概率模型,并在数字计算机上进行随机试验,可以模拟系统的随机特性。蒙特卡罗法的基本思想是:为了求解问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数或数字特征等于问题的解;然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征,最后给出所求解的近似值。解的精确度用估计值的标准误差来表示。蒙特卡罗法的主要理论基础是概率统计理论,主要手段是随机抽样、统计试验。用蒙特卡罗法求解实际问题的基本步骤为:1、根据实际问题的特点.构造简单而又便于实现的概率统计模型.使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望;2、给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法;3、统计处理模拟结果,给出问题解的统计估计值和精度估计值。2023-08-03 11:36:191
to a first approximation是什么意思
to a first approximation大致上;相当近似地That, to a first approximation, is the neo-Darwinian account of how phenotypes evolve. 以上基本就是新达尔文主义关于表型进化的观点。2023-08-03 11:36:501
什么是布辛涅司克近似?
分类: 教育/科学 >> 科学技术 问题描述: 流体、海洋领域的问题………… The Boussinesq approximation 解析: The Boussinesq Approximation 在自然对流中,除了动量方程中的浮力项中的密度温度的函数外,其他所有求解方程中的密度Boussinesq 假设认均为为常数,这一近似成为布辛涅司克近似。在标准大气中,从地面向上一公里内 的变化约只有10%,且扰动项 的变动幅度亦仅几个百分比而已,但这并不表示在此范围内的流体可假设是同质不可压缩的(homogeneous inpressible fluid),因为ρ的变动对浮力影响甚钜。尽管如此,一些简化过程却是可行的。除了垂直动量方程式中的浮力项外,将所有动力方程式中的ρ全部以常数ρ0代替,此即为Boussinesq approximation(布辛涅司克近似)。2023-08-03 11:37:031
在看第一性原理计算论文遇到这个词quasiharmonic approximation,大概什么意思?
准谐振近似,晶格震动的频率是与温度和比容相关的,假设震动频率只与比容相关。而且当温度增加的时候,晶格也保持谐振状态2023-08-03 11:37:141
量子力学什么是bornoppenheimer近似
波恩–欧本海默近似(Born Oppenheimer approximation)--是假设分子系统内电子与原子核的运动(转动、震动等)可分离,同时视为不同的自由度。数学上就可以使用分离变数法将波函数写成电子与原子核运动独立的波函数相乘。量子力学原理上,一个分子系统中,电子与原子核的波函数会相互作用,包括两者相互运动也会互相干扰。但这个近似可行的是原子核与电子的质量差异极大,电子运动时,原子核几乎不动。所以只需要考虑这两个独立运动与他们之间的库伦力就好了。目前,量子化学与原子分子的多体物理上还在用此近似方式,尤其是在量子化学领域上,还是个不可或缺的手段。在多体物理上,从第一原理出发,从相对论性狄拉克方程的电子耦合算起,多数的原子透过电脑,算出了很多精准的物理量,不过,对分子来说,至今仍然无法有好的计算。2023-08-03 11:37:221
统计的概率(排列组合)问题 求大神指导
(a),5/150=1/30(b),5/100=1/20(c),(1/30)*(1/20)=1/600(d),150名学生每人都有相同的机会被两次点名,则被两次点名那位学生是郑某的概率是1/150.c答案是49/600 d的答案是1/1002023-08-03 11:37:291
徐洪坤的发表论文
1.Ambiguous loci of mutually nearest and mutually furthest points in Banach spaces (with C. Li), Nonlinear Analysis, 58(2004), 367-377. (SCI)2.Convergence for some generalized proximal point algorithms (with G. Marino), Communications in Pure and Applied Analysis, 3 (2004), 791-808. (SCI)3.Relaxed projections, averaged mappings and image recovery, the Proceedings of the International Conference on Fixed Point Theory and Its Applications, Yokohama Publishers, 2004, pp. 275-292.4.Diametrically contractive mappings, Bulletin of the Australian Mathematical Society, 70(2004), 463-468. (SCI)5.Viscosity approximation methods for nonexpansive mappings, Journal of Mathematical Analysis and Applications, 298(2004), 269-291. (SCI)6.Discrete and continuous-time models of financial derivatives, Seminar of Mathematical Analysis, edited by D. Girela Alvarez, G. Lopez Acedo, and R. Villa Caro, Universidad de Sevilla, Secretariado de Publicaciones, 2004.7.Iterative approaches to convex minimization problems (with J.G. O"Hara and P. Pillay), Numerical Functional Analysis and Optimization, vol. 25, nos. 5&6, 1-16, 2004. (SCI)8.Strong convergence of modified Mann iterations (with T.H. Kim). (Nonlinear Analysis, in press, currently available online.) (SCI)2023-08-03 11:37:481
小波变换,懂的来。。。
连续小波变换讲究尺度scale和平移shift,当scale离散成2的幂次时就由连续小波变换变为Dyadic Wavelet(二进小波变换),当二进小波变换再引入离散栅格上小波变换的快速算法--Mallat算法时(其地位与fft在经典ft中的地位同样重要),就会得到逼近信息Approximation和细节信息detail。所以现在通常的离散小波变换指的就是得到细节和逼近的这种小波变换,而将scale和shift离散成2的幂次的这种变换可称最为原始的离散小波变换的定义,所以二者有些类似于FFT与FT的关系。2023-08-03 11:38:021
求全增量的方法 能用偏导求全增量么?还是必须用定义。。
1、当然可以。2、以 u = f(x,y,z) 为例, Δu = (u2202f/u2202x)Δx + (u2202f/u2202y)Δy + (u2202u/u2202z)Δz3、这种方法属于 total differentiation 的方法, 得到的 Δu 只是近似值 approximation 而已。4、du = (u2202f/u2202x)dx + (u2202f/u2202y)dy + (u2202u/u2202z)dz 这是原理性的、精确的 total differentiation。5、total differentiation,汉语翻译,没有固定。 有时译为“全导数”;有时译为“全微分”。6、在这里,以及在微分方程里,我们并没有区分 导数跟微分的差别,是合二为一的;但是我们 刚学多元函数时,微分跟导数,是不同的概念。 尤其在可微、可导概念上,是不等同的,我们 是带有神经质地高度戒备、高度区分的。越往 后面学,我们就越发始乱终弃、前倨后恭。但 是我们都大大咧咧地毫无知觉,前言不搭后语、 牛头不对马嘴,我们已经完全失去了知觉。所 以,越学越深,我们就越来越群魔乱语,这注 定了国际一流大家与我们是没有渊源的,成就 注定在三流开外。2023-08-03 11:38:131
数学“发散集中”积分问题
我也想看看你这题,可惜看不清这图。。。。。。2023-08-03 11:38:223
cosx=x推导方法.高手请进
这是数值分析的内容吧那个式子的正确性不难验证,要是想知道怎么来的恐怕得翻相关的书了。。2023-08-03 11:38:382
统计学英语术语的翻译。关于样本量估算的,谢谢各位。
样本大小计算,使用正常逼近二项式:因此,样本大小为35,一种片面的95%CI使用大样本的正态近似为一个单一的比例将扩大从观测到的比例,预计比重0.1000.85。2023-08-03 11:38:492
求英语高手翻译:只要手译
1.介绍多项式近似法是表征有限域上的复杂函数的最古老最简单的方法。多项式近似法的理论在1885年由维尔斯特拉斯研究并解开:任意连续函数f(x)都可以由多项式作近似,通过增加近似多项式的次方数,可以将误差值控制在给定精度范围内。除了维尔斯特拉斯以外,还有很多人证明过,比如勒贝格和伯恩斯坦的证明就是很好的例子,其中伯恩斯坦多项式已经介绍过了。多项式的表征可以有很多基本型,比如幂,伯恩斯坦,切比雪夫,埃尔米特和勒让德的基本型。伯恩斯坦多项式在计算机辅助几何设计(CAGD)中起了非常重要的作用,因为它是伯恩斯坦-贝塞尔表征的基础。此后近似法得到了发展,引入和分析了很多多项式方法。最小平方近似法伴随正交多项式的方法就是近似法的其中一个例子。数学好难。。。。我就翻了个意思,术语你自己再理理顺。2023-08-03 11:39:381
请问“准化学近似(quasi chemical approximation)”的含义及使用方法是什么
蛋白质的四级结构由两条或两条以上肽链通过非共价键构成的蛋白质称为寡聚蛋白。其中每一条多肽链称为亚基,每个亚基都有自己的一、二、三级结构。亚基单独存在时无生物活性,只有相互聚合成特定构象时才具有完整的生物活性。四级结构就是各个亚基在寡聚蛋白的天然构象中空间上的排列方式。胰岛素可形成二、六聚体,但不是其功能单位,所以不是寡聚蛋白。判断标准是将发挥生物功能的最小单位作为一个分子。最简单的寡聚蛋白是血红蛋白。它是由两条α链和两条β链构成的四聚体,分子量65000。分子外形近似球状,每个亚基都和肌红蛋白类似。血红蛋白与氧结合时,α和β链都发生了转动,引起四个亚基间的接触点上的变化。两个α亚基相互接近,两个β亚基则离开。当酸、热或高浓度的尿素、胍等变性因子作用于寡聚蛋白时,后者会发生构象变化。这种变化可分为两步:首先是亚基彼此解离,然后分开的亚基伸展而成无规线团。如小心处理,可将寡聚蛋白的亚基拆开,而不破坏其三级结构。如血红蛋白可用盐解离成两个半分子,即两个α、β亚基。当透析除去过量的盐后,分开的亚基又可重新结合而恢复活性。如果处理条件强烈,则亚基的多肽链完全展开。这样要恢复天然构象虽很困难,但有些寡聚蛋白仍可恢复。如醛缩酶经酸处理后,其4个亚基完全伸展成无规卷曲,当pH恢复到7左右时,又可恢复如初。这说明一级结构规定了亚基间的结合方式,四级结构的形成也遵从“自我装配”的原则。2023-08-03 11:39:461
阶乘的放缩
式(Stirling"s approximation)是一条用来取n的阶乘的近似值的数学公式。一般来说,阶乘的计算复杂度为线性。当要为某些极大大的n求阶乘时,常见的方法复杂度不可接受。斯特林公式能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。而且,即使在n很小的时候,斯特林公式的取值已经十分准确。中文名斯特林公式外文名Stirling"s approximation分类数学功能取n阶乘的近似值应用概率论快速导航形式 证明 程序定义斯特林公式(Stirling"s approximation)是一条用来取n的阶乘的近似值的数学公式。一般来说,阶乘的计算复杂度为线性。当要为某些极大大的n求阶乘时,常见的方法复杂度不可接受。斯特林公式能够将求解阶乘的复杂度降低到对数级。而且,即使在n很小的时候,斯特林公式的取值已经十分准确。斯特林公式在理论和应用上都具有重要的价值,对于概率论的发展也有着重大的意义。在数学分析中,大多都是利用Г函数、级数和含参变量的积分等知识进行证明或推导,很为繁琐冗长。近年来,一些国内外学者利用概率论中的指数分布、泊松分布、χ2分布证之。形式或更精确的或或 , 或 , 证明令则所以 即 ,即单调递减,又由积分放缩法有即 ,即由单调有界定理 的极限存在[1] ,设利用Wallis公式,2023-08-03 11:39:541
帕德近似公式
已知物体受到的重力加速度为 g,物体下落时所经过的距离为 s,则其落下时所用的时间为:S=1/2*g*t2t=√(2s/g)帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。简介帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。可用于大规模系统在频域的降阶.设G(s)是系统的传递函数,对G(s)进行幂级数展开得G(s)= 。比较直到p+二次幂的系数,得到关于Gr S)系数的线性代数方程,求解得到Gr(s)的帕德近似计算简单,对次数低于p+r的多项式类型输人,简化模型和原系统输出相同。但它不能保持原系统的稳定性,因此有不少修改方案,以克服这个缺点。2023-08-03 11:40:311
帕德近似公式
已知物体受到的重力加速度为 g,物体下落时所经过的距离为 s,则其落下时所用的时间为:S=1/2*g*t2t=√(2s/g)帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。简介帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。可用于大规模系统在频域的降阶.设G(s)是系统的传递函数,对G(s)进行幂级数展开得G(s)= 。比较直到p+二次幂的系数,得到关于Gr S)系数的线性代数方程,求解得到Gr(s)的帕德近似计算简单,对次数低于p+r的多项式类型输人,简化模型和原系统输出相同。但它不能保持原系统的稳定性,因此有不少修改方案,以克服这个缺点。2023-08-03 11:40:541
linear approximation是什么意思
linear approximation [数] 线性近似,线性逼近But, if you fix a point, then we have linear approximation. 但是,如果你固定了一个点,就能得到线性近似。2023-08-03 11:41:181
高中帕德近似计算公式
已知物体受到的重力加速度为 g,物体下落时所经过的距离为 s,则其落下时所用的时间为:S=1/2*g*t2t=√(2s/g)帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。简介帕德近似(Pade approximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。可用于大规模系统在频域的降阶.设G(s)是系统的传递函数,对G(s)进行幂级数展开得G(s)= 。比较直到p+二次幂的系数,得到关于Gr S)系数的线性代数方程,求解得到Gr(s)的帕德近似计算简单,对次数低于p+r的多项式类型输人,简化模型和原系统输出相同。但它不能保持原系统的稳定性,因此有不少修改方案,以克服这个缺点。2023-08-03 11:41:281
走近英语短语
close to2023-08-03 11:41:522
approachto的意思是什么
approachto的意思是:接近;约等于;通往的方法。approachto的意思是:接近;约等于;通往的方法。approachto的网络解释是接近;约等于:apply...to把...应用于|approachto接近;约等于|approveof赞成,满意。approachto的例句是Thisisacloseapproximationtothetruth.那很接近于事实真相。一、参考翻译点此查看approachto的详细内容近似于,接近,约等于二、网络解释1.接近;约等于:apply...to把...应用于|approachto接近;约等于|approveof赞成,满意2.类似,办法,通道:application把...应用于...|approachto类似,办法,通道|argument赞成/反对...的理由3.通往...的方法;接近:makeanappointmentwithsb.与某人约会|approachto通往...的方法;接近|cometosb."sassistance帮助某人4.研究......的方法:14.callfor...需要|15.approachto...研究......的方法|16.bebasedon基于......之上三、例句Thisisacloseapproximationtothetruth.那很接近于事实真相。IguessitmaybesimilartotheHinduculture.我猜想,这可能很接近于在印度文化中的情形了。四、词汇搭配approachto接近于makeanapproachto对...进行探讨...approachto的相关临近词approach、approachspans、approachpoint、approachlevel、approachnoise、approachjetty、approachingto、approachgrade、approachangle、approachmarch、approachspeed点此查看更多关于approachto的详细信息2023-08-03 11:42:081
matlab 没有wavefast函数,怎么回事,我是2012a
function [c, s] = wavefast(x, n, varargin) %WAVEFAST Perform multi-level 2-dimensional fast wavelet transform. % [C, L] = WAVEFAST(X, N, LP, HP) performs a 2D N-level FWT of % image (or matrix) X with respect to decomposition filters LP and % HP. % % [C, L] = WAVEFAST(X, N, WNAME) performs the same operation but % fetches filters LP and HP for wavelet WNAME using WAVEFILTER. % % Scale parameter N must be less than or equal to log2 of the % maximum image dimension. Filters LP and HP must be even. To % reduce border distortion, X is symmetrically extended. That is, % if X = [c1 c2 c3 ... cn] (in 1D), then its symmetric extension % would be [... c3 c2 c1 c1 c2 c3 ... cn cn cn-1 cn-2 ...]. % % OUTPUTS: % Matrix C is a coefficient decomposition vector: % % C = [ a(n) h(n) v(n) d(n) h(n-1) ... v(1) d(1) ] % % where a, h, v, and d are columnwise vectors containing % approximation, horizontal, vertical, and diagonal coefficient % matrices, respectively. C has 3n + 1 sections where n is the % number of wavelet decompositions. % % Matrix S is an (n+2) x 2 bookkeeping matrix: % % S = [ sa(n, :); sd(n, :); sd(n-1, :); ... ; sd(1, :); sx ] % % where sa and sd are approximation and detail size entries. % % See also WAVEBACK and WAVEFILTER. % Copyright 2002-2004 R. C. Gonzalez, R. E. Woods, & S. L. Eddins % Digital Image Processing Using MATLAB, Prentice-Hall, 2004 % $Revision: 1.5 $ $Date: 2003/10/13 01:14:17 $ % Check the input arguments for reasonableness. error(nargchk(3, 4, nargin)); if nargin == 3 if ischar(varargin{1}) [lp, hp] = wavefilter(varargin{1}, "d"); else error("Missing wavelet name."); end else lp = varargin{1}; hp = varargin{2}; end fl = length(lp); sx = size(x); if (ndims(x) ~= 2) | (min(sx) < 2) | ~isreal(x) | ~isnumeric(x) error("X must be a real, numeric matrix."); end if (ndims(lp) ~= 2) | ~isreal(lp) | ~isnumeric(lp) ... | (ndims(hp) ~= 2) | ~isreal(hp) | ~isnumeric(hp) ... | (fl ~= length(hp)) | rem(fl, 2) ~= 0 error(["LP and HP must be even and equal length real, " ... "numeric filter vectors."]); end if ~isreal(n) | ~isnumeric(n) | (n < 1) | (n > log2(max(sx))) error(["N must be a real scalar between 1 and " ... "log2(max(size((X)))."]); end % Init the starting output data structures and initial approximation. c = []; s = sx; app = double(x); % For each decomposition ... for i = 1:n % Extend the approximation symmetrically. [app, keep] = symextend(app, fl); % Convolve rows with HP and downsample. Then convolve columns % with HP and LP to get the diagonal and vertical coefficients. rows = symconv(app, hp, "row", fl, keep); coefs = symconv(rows, hp, "col", fl, keep); c = [coefs(:)" c]; s = [size(coefs); s]; coefs = symconv(rows, lp, "col", fl, keep); c = [coefs(:)" c]; % Convolve rows with LP and downsample. Then convolve columns % with HP and LP to get the horizontal and next approximation % coeffcients. rows = symconv(app, lp, "row", fl, keep); coefs = symconv(rows, hp, "col", fl, keep); c = [coefs(:)" c]; app = symconv(rows, lp, "col", fl, keep); end % Append final approximation structures. c = [app(:)" c]; s = [size(app); s]; %-------------------------------------------------------------------% function [y, keep] = symextend(x, fl) % Compute the number of coefficients to keep after convolution % and downsampling. Then extend x in both dimensions. keep = floor((fl + size(x) - 1) / 2); y = padarray(x, [(fl - 1) (fl - 1)], "symmetric", "both"); %-------------------------------------------------------------------% function y = symconv(x, h, type, fl, keep) % Convolve the rows or columns of x with h, downsample, % and extract the center section since symmetrically extended. if strcmp(type, "row") y = conv2(x, h); y = y(:, 1:2:end); y = y(:, fl / 2 + 1:fl / 2 + keep(2)); else y = conv2(x, h"); y = y(1:2:end, :); y = y(fl / 2 + 1:fl / 2 + keep(1), :); end2023-08-03 11:42:311
帕德近似表记忆公式
帕德近似(Padeapproximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。德近似(Padeapproximation)是有理函数逼近的一种方法。帕德近似就是是法国数学家亨利·帕德发明的有理多项式近似法。帕德近似往往比截断的泰勒级数准确,而且当泰勒级数不收敛时,帕德近似往往仍可行,所以多用于在计算机数学中。可用于大规模系统在频域的降阶.设G(s)是系统的传递函数,比较直到p+二次幂的系数,得到关于GrS)系数的线性代数方程,求解得到Gr(s)的帕德近似计算简单,对次数低于p+r的多项式类型输人,简化模型和原系统输出相同。但它不能保持原系统的稳定性,因此有不少修改方案,以克服这个缺点。2023-08-03 11:42:411
用matlab 解方程 y’ = u221220y, y(0) = 1 for 0 ≤ t ≤ 1.
程序一:syms tdsolve("Dy+20*y=0","y(0)=1")结果:exp(-20*t)程序二:t=linspace(0,1,1000);plot(t,exp(-20*t),"r.-")结果:2023-08-03 11:42:491
approachto的意思approachto的意思是什么
approachto的意思是:接近;约等于;通往的方法。approachto的意思是:接近;约等于;通往的方法。approachto的网络解释是接近;约等于:apply...to把...应用于|approachto接近;约等于|approveof赞成,满意。approachto的例句是Thisisacloseapproximationtothetruth.那很接近于事实真相。一、参考翻译点此查看approachto的详细内容近似于,接近,约等于二、网络解释1.接近;约等于:apply...to把...应用于|approachto接近;约等于|approveof赞成,满意2.类似,办法,通道:application把...应用于...|approachto类似,办法,通道|argument赞成/反对...的理由3.通往...的方法;接近:makeanappointmentwithsb.与某人约会|approachto通往...的方法;接近|cometosb."sassistance帮助某人4.研究......的方法:14.callfor...需要|15.approachto...研究......的方法|16.bebasedon基于......之上三、例句Thisisacloseapproximationtothetruth.那很接近于事实真相。IguessitmaybesimilartotheHinduculture.我猜想,这可能很接近于在印度文化中的情形了。四、词汇搭配approachto接近于makeanapproachto对...进行探讨...approachto的相关临近词approach、approachspans、approachpoint、approachlevel、approachnoise、approachjetty、approachingto、approachgrade、approachangle、approachmarch、approachspeed点此查看更多关于approachto的详细信息2023-08-03 11:43:031
matlab问题
把人家机器的gamma.m函数拷到你的文件目录下2023-08-03 11:43:581
酶能催化化学反应的机理是什么?
改变反应的活化能2023-08-03 11:44:253
变分贝叶斯初探
原题:A Beginner"s Guide to Variational Methods: Mean-Field Approximation 给初学者的变分法指导:平均场近似 这种 推断-优化 的二元性,赋予我们强大的能力。我们既可以使用最新、最好的优化算法来解决统计机器学习问题,也可以反过来,使用统计技术来最小化函数。 这篇文章是关于变分方法的入门教程。 我将推导出最简单的VB方法的优化目标,称为 平均场近似 。 这个目标,也称为 变分下界 ,与变分自动编码器( VAE )中使用的技术完全相同(我将在后续文章中相信介绍它,堪称入木三分)。 1.问题的前提和符号约定 2.问题的表述 3.平均场近似的变分下界 4.前传KL与反传KL 5.与深度学习的联系 本文假设读者熟悉随机变量、概率分布和数学期望等概念。如果你忘了这些概念,可以在 这里 进行复习。机器学习和统计领域的符号约定没有被严格地标准化,因此在这篇文章中,我们约定如下符号,确定的符号将对理解文意很有帮助: 许多学术论文将术语“变量”、“分布”、“密度”,甚至“模型”互换使用。这种做法本身不一定导致错误,因为 、 和 都可以通过一对一的对应关系相互指代。但是,将这些术语混合在一起,容易让人感到困惑。因为它们的指代范畴各不相同(比如对函数进行 抽样 没有意义,对分布 积分 同样没有意义)。 我们将系统建模为随机变量的集合,其中一些变量( )是“可观察的”,而其他变量( )是“隐藏的”。 【译者按:后文称二者为“观察变量”和“隐变量”】我们可以通过下图绘制这种关系: 从 到 ,通过条件分布 这条边,将两个变量联系在一起。 说一个更形象的例子: 可能代表“图像的原始像素值”,而 是二值变量。如果 是猫的图像, 。 贝叶斯定理 给出了任意一对随机变量之间的一般关系: 其中的各项与如下常见名称相关联: 是后验概率:“给定图像,这是猫的概率是多少?” 如果我们可以从 进行采样,我们可以用它作一个猫分类器,告诉我们给定的图像是否是猫。 是似然概率:“给定 的值,计算出该图像 在该类别下的‘可能"程度({是猫/不是猫})” 如果我们可以从 进行采样,那么我们就可以生成猫的图像和非猫的图像,就像生成随机数一样容易。如果你想了解更多相关信息,请参阅我的关于生成模型的其他文章: [1] , [2] 。 是先验概率。它指代我们所知道的关于 的任何先前信息——例如,如果我们认为所有图像中,有1/3是猫,那么 并且 。 这部分是为了感兴趣的读者准备的。请直接跳到下一部分,继续学习本教程。 前面猫的示例提供了观察变量、隐变量和先验的理解角度,是传统的一个示例。 但是请注意,我们定义隐变量/观察变量之间的区别有些随意,你可以自由地将图形模型按需求进行分解。 我们可以通过交换等式的项来重写贝叶斯定理: 现在的“后验概率”是 。 从贝叶斯统计框架,隐变量可以解释为附加到观察变量的 先验信念 。 例如,如果我们认为 是多元高斯,则隐变量 可以表示高斯分布的均值和方差。 另外,参数 上的分布是 的先验分布。 你也可以自由选择 和 代表的值。 例如, 可以代之以“均值、方差的立方根、以及 ,其中 ”。 虽然有点突兀、奇怪,但只要相应地修改 ,结构仍然有效。 你甚至可以往系统中“添加”变量。先验本身可能通过 依赖于其他随机变量, 具有它们自己的 的先验分布,并且那些先验仍然是有先验的,依此类推。任何超参数都可以被认为是先验的。 在贝叶斯统计中, 先验是无穷递归的 。【译者按:1.英文中俗语“turtles all the way down”表示问题无限循环、递归,作者用了"priors all the way down"来诙谐地表达先验系统的递归性。2.先验的层次越深,对结果的影响越 小 】 我们感兴趣的关键问题是隐变量 的后验推断或密度函数。后验推断的一些典型例子: 我们通常假设,我们已知如何计算似然分布 和先验分布 【译者按:原文为“function”函数,应为讹误,后文类似情况以符号为准】。 然而,对于像上面的复杂任务,我们常常不知道如何从 采样或计算 。或者,我们可能知道 的形式,但相应的计算十分复杂,以至于我们无法在合理的时间内对其评估【译者按:“评估”的意思是给定似然函数,求出该函数在某一点上的值】。 我们可以尝试使用像 MCMC 这样的基于采样的方法求解,但这类方法很难收敛。 变分推断背后的想法是这样的:对简单的参数分布 (就像高斯分布)进行推断。对这个函数,我们已经知道如何做后验推断,于是任务变成了调整参数 使得 尽可能接近 。【译者按:“推断”在这里指的是从观察变量 的概率分布导出隐变量 的概率分布】 这在视觉上如下图所示:蓝色曲线是真实的后验分布,绿色分布是通过优化得到的拟合蓝色密度的变分近似(高斯分布)。 两个分布“接近”意味着什么? 平均场变分贝叶斯(最常见的类型)使用反向KL散度作为两个分布之间的距离度量。 反向KL散度测量出将 “扭曲(distort)”成 所需的信息量(以nat为单位或以2为底的对数bits为单位)。我们希望最小化这个量。【译者按:1.“扭曲”的意思是,把 和 贴合在一起,即通过某种映射引发函数图像的形变,使二者图像一致;2.许多研究产生式模型的论文会比较不同方法下的散度值。】 根据条件分布的定义, 。 让我们将这个表达式代入原来的KL表达式,然后使用分配律: 为了使 相对于变分参数 最小化,我们只需要最小化 ,因为 对于 来说是常数。 让我们重新写这个数量作为对分布 的期望。 最小化上面的式子等价于最大化负的式子: 在文献中, 被称为 变分下界 。如果我们能够估计 、 、 ,我们就可以计算它。我们可以继续调整式子里各项的顺序,使之更符合直觉: 如果说采样 是将观察变量 “编码”为隐变量 的过程,则采样 是从 重建观察变量 的“解码”过程。 由此得出 是预期的“解码”似然(即变分分布 能在多大程度上将样本 解码回样本 ),再减去变分近似的分布与先验 之间的KL散度【译者按:原文是“加上”,应该是减去】。如果我们假设 是条件高斯的,那么先验 通常被指定为平均值0、标准偏差1的对角高斯分布。 为什么 称为变分下界? 将 代入 ,我们有: 的含义,用大白话说就是,真实分布下的数据点 的对数似然 ,等于 ,加上 用来捕获在该特定值 处 和 之间距离的差。 由于 , 必大于(或等于) 。因此 是 的下界。 也被称为证据下界(ELBO),通过调整公式: 注意, 本身包含近似后验和先验之间的KL散度,因此 中总共有两个KL项。 KL散度函数不是对称距离函数,即 (当 时除外)第一个被称为“前向KL”,而后者是“反向KL””。 我们为什么要使用反向KL呢?因为推导的目标要求我们近似 ,所以【在 和 不能同时得到最优形式的情况下】我们要优先确保 的形式准确。 我很喜欢Kevin Murphy在 PML教科书 中的解释,我在这里尝试重新说明一下: 让我们首先考虑正向KL。正如上述推导,我们可以将KL写为,权重函数 加权下,“惩罚”函数 的期望。 只要 ,惩罚函数在任何地方都会给总KL带来损失。对于 , 。 这意味着前向KL将在 未能“掩盖” 时,将会很大。 因此,当我们确保前向KL最小化时 时, 。 优化的变分分布 被称为“避免零(zero-avoiding)”(密度 为零时 避免为零)。 如果 ,我们必须确保分母 的地方,加权功能的 ,否则KL会爆炸。这被称为“必设零(zero-forcing)”: 在机器学习问题中,使用平均场近似时,留意反向KL的后果很重要。 如果我们将单峰分布拟合到多模态分布,我们最终会得到更多的假阴性的样例(也就是说, 实际上存在概率,但我们依据 认为没有可能性)。 变分法对于深度学习非常重要。 我将在后面再写文章详细说明。这是“太长不看版”: 结合深度学习和变分贝叶斯方法,我们可以对 极其 复杂的后验分布进行推断。 事实证明,像变分自动编码器这样的现代技术,可以优化得到上文中形式完全相同的平均场变分下界! 感谢阅读,敬请期待! 鉴于标题,我们值得给出“平均场近似”这个名字背后的一些动机。 从统计物理学的观点来看,“平均场”是指忽略二阶效应,将困难的优化问题放松到更简单的问题。例如,在图模型的情境中,我们可以把估计 马尔可夫随机场 的配分函数(partition function)问题,转为最大化吉布斯自由能(对数配分函数减去相对熵)的问题。这显著地简化了全概率测量空间的全局优化的形式(参见M. Mezard和A. Montanari,Sect 4.4.2)。 整体分解: 平均场近似的分解: 从算法的观点来看,“平均场”是指用于计算马尔可夫随机场边缘概率的朴素平均场算法(naive mean field algorithm)。回想一下,朴素平均场算法的固定点【即最终解】是吉布斯变分问题的平均场近似的最优点。这种方法是“均值”,因为它是吉布斯采样器的平均/期望/ LLN版本,因此忽略了二阶(随机)效应(参见,M.Wainwright和M. Jordan,(2.14)和(2.15))。 【译者按: 1.上述说明主要针对配分函数而言的。 2.VAE的隐空间为标准高斯分布,协方差矩阵为对角单位阵,而不考虑非对角元素的影响。这体现了“平均场”的思想。 3.VAE的实验效果显示,产生图像较为模糊或“平均”,不够锐利,也许正是平均场近似的结果】2023-08-03 11:44:321
为什么《算法导论》中的数组序号是从1开始的?
可惜,丹尼斯不久前去世了。你才敢把这么低级无聊的问题摆出来2023-08-03 11:44:414
线性近似法local linearization
他的公式是求函数在a点的近似值利用函数在a点的切线(近似地)替代函数在a点附近的图像。..但求出该结果的函数并不是原来的函数了。所以是近似值,所以公式是约等于2023-08-03 11:45:101
陈翰馥简介及详细资料
人物经历 1937年2月,陈翰馥生于浙江杭州,原籍浙江绍兴。 1948年,考入浙江绍兴县立中学,后入浙江省立绍兴中学。 1954年,被保送到留苏预备班。 1961年,毕业于苏联列宁格勒大学(现俄罗斯圣彼得堡国立大学)数学力学系。 1962年,跟随关肇直先生成立了控制理论室,成为中科院数学所新成立的控制理论研究室的首批成员。 1978年,参加了在赫尔辛基举行的第七届ifac(国际自动控制联合会)世界大会,并作了专题报告。这是中国自1964年以后第一次派代表团出席ifac世界大会。 1993年,当选为中国科学院院士。 1994年底,经中科院批准成立了系统控制开放研究实验室,陈翰馥任实验室首任主任。 1996年,当选为IEEE Fellow。 2003年1月23日,当选国际自动控制联合会执委。 2005年,当选为第三世界科学院院士。 2006年,当选为IFAC Fellow。 2013年6月,受聘为陈建功高等研究院的学术委员会主任。 2014年,当选为国际系统与控制科学院院士。 主要成就 科研成就 科研综述 60-70年代研究随机系统的能观性、不用初值的状态估计,给出最优随机奇异控制。80年代起研究系统辨识、适应控制和随机逼近。在辨识方面,给出常用辨识算法的收敛速度、估出闭环控制系统的参数。在适应控制方面,用扰动方法,使参数估计趋于真值,同时使性能指标接近或达到最优。在随机逼近方面,提出变界截尾算法,引进确定性的直接分析方法,去掉了对回归函式的限制性条件,对噪声要求降到最低,使随机逼近套用范围大为拓广,成功地用到随机适应镇定控制、大范围最佳化、离散事件动态系统等领域。 论文发表&专著出版&成果获奖 "文革"结束后的1978年,在芬兰召开的第七届国际自动控制联合会(IFAC)世界大会上,陈翰馥作了"关于随机能观性与能控性"的报告,这是该次大会录取的唯一一篇来自中国大陆的论文。 改革开放后,他关于同时使控制和估计最优的论文,被中国国外同行专家称为1984~1986年间适应控制领域的"最重要的论文"之一,他得到的辨识算法的收敛条件,被中国国外专著称为" 陈氏条件 "。 他与合作者给出的自校正跟踪器收敛性和最优性的严格证明,被国际控制界称为重大贡献。 据2016年8月中国科学院数学与系统科学研究院官网信息显示,近十多年来,陈翰馥研究非线性系统辨识及有关问题,给出强一致的递推辨识算法,发表期刊论文近200篇,专著7本,其中"陈翰馥:随机系统的递推估计与控制(Wiley, 1985)"、"陈翰馥、郭雷:辨识和随机适应控制(Birkhauser, 1991)" 及"陈翰馥:随机逼近及其套用(Kluwer, 2002)"在美国及荷兰出版, 而其余4本在中国出版;获全国科学大会奖1项,国防科委奖3项,国防工办奖1项,1999年获中国科学院自然科学一等奖,1987年及1997年两次获国家自然科学三等奖。 发表论文(部分) Recursive Identification for MIMO Hammerstein Systems,Recursive Identification for MIMO Hammerstein Systems,IEEE Trans. Autom. Control,2011,第2作者 Recursive Estimation for Ordered Eigenvectors of Symmetric Matrix With Observation Noise,Recursive Estimation for Ordered Eigenvectors of Symmetric Matrix With Observation Noise,Journal of Mathematical Analysis and Applications,2011,第1作者 Consensus Control for Neorked Agents with Noisy Observations,Consensus Control for Neorked Agents with Noisy Observations,Journal of Systems Science and Complexity,2011,第2作者 Iterative Learning Control for Hammerstein-Wiener Systems,Iterative Learning Control for Hammerstein-Wiener Systems,Asian Journal of Control,2011,第2作者 Recursive identification for nonlinear ARX systems,Recursive identification for nonlinear ARX systems,IEEE Trans. Autom. Control,2010,第2作者 New Method of Order Estimation for ARMA/ARMAX Processes,New Method of Order Estimation for ARMA/ARMAX Processes,SIAM J. Control Optim,2010,第1作者 New Approach to Identification for ARMAX Systems,New Approach to Identification for ARMAX Systems,IEEE Trans. Autom. Control,2010,第1作者 Nonparametric approach to identifying NARX systems,Nonparametric approach to identifying NARX systems,Journal of Systems Science and Complexity,2010,第2作者 Recursive Identification for EIV ARMAX Systems,Recursive Identification for EIV ARMAX Systems,Science in China,2009,第1作者 Solving problems from systems and control by root-seeking method for functions (in Chinese),Solving problems from systems and control by root-seeking method for functions (in Chinese),J. Sys. Sci. and Math. Scis,2009,第1作者 Adaptive tracking and recursive identification for Hammerstein systems,Adaptive tracking and recursive identification for Hammerstein systems, Automatica,2009,第2作者 Recursive system identification,Recursive system identification,Acta Mathematica Scientia,2009,第1作者 Iterative Learning Control for a Class of Nonlinear Systems ( in Chinese),Iterative Learning Control for a Class of Nonlinear Systems ( in Chinese), J. Systems Science and Math. Sciences,2008,第2作者 Parameter identification of Wiener systems with ARMA linear subsystem and discontinuous piecewise-linear function,Parameter identification of Wiener systems with ARMA linear subsystem and discontinuous piecewise-linear function,Acta Mathematicae Applicatae,2008,第2作者 Identification of Wiener Systems with Nonlinearity Being Piecewise-linear Function,Identification of Wiener Systems with Nonlinearity Being Piecewise-linear Function,Science in China,2008,第2作者 Identification of errors-in-variables systems with ARMA observation noises,Identification of errors-in-variables systems with ARMA observation noises,Systems and Control Letters,2008,第2作者 Identification for Wiener Systems With Internal Noise, Identification for Wiener Systems With Internal Noise,Journal of Systems Science and Complexity,2008,第2作者 Optimal adaptive regulation for nonlinear systems with observation noise,Optimal adaptive regulation for nonlinear systems with observation noise,Journal of Industrial and Management Optimization,2007,第2作者 Recursive identification for Wiener systems using truncated Gaussian inputs,Recursive identification for Wiener systems using truncated Gaussian inputs,Asian Journal of Control,2007,第2作者 Recursive identification for multivariate errors-in-variables systems,Recursive identification for multivariate errors-in-variables systems,Automatica,2007,第1作者 Adaptive regulator for Hammerstein and Wiener systems with noisy observations,Adaptive regulator for Hammerstein and Wiener systems with noisy observations,IEEE Trans. Autom. Control,2007,第1作者 Recursive identification for Wiener model with nonlinearity being discontinuous piece-wise linear functio,Recursive identification for Wiener model with nonlinearity being discontinuous piece-wise linear functio,IEEE Trans. Autom. Control,2006,第1作者 Identification for Wiener Systems with RTF Subsystems,Identification for Wiener Systems with RTF Subsystems,European Journal of Control,2006,第2作者 Recursive identification for Hammerstein system with ARX subsystem,Recursive identification for Hammerstein system with ARX subsystem,IEEE Trans. Autom. Control,2006,第2作者 Recursive system identification by stochastic approximation,Recursive system identification by stochastic approximation,Communications in Information and Systems,2006,第1作者 Strong consistency of recursive identification for Hammerstein systems with piecewise-linear memoryless block,Strong consistency of recursive identification for Hammerstein systems with piecewise-linear memoryless block,IEEE Trans. Autom. Control,2005,第1作者 Adaptive equalization for MIMO channels by a nonlinear deconvolution method,Adaptive equalization for MIMO channels by a nonlinear deconvolution method,IEEE Trans. Signal Processing,2005,第1作者 Recursive identification for multidimensional ARMA processes with increasing variances,Recursive identification for multidimensional ARMA processes with increasing variances,Science in China,2005,第1作者 Strong consistency of recursive identification for Wiener systems,Strong consistency of recursive identification for Wiener systems,Automatica,2005,第2作者 Strongly consistent coefficient estimate for errors-in-variables systems,Strongly consistent coefficient estimate for errors-in-variables systems, Automatica,2005,第1作者 Output tracking for nonlinear stochastic systems by iterative learning control,Output tracking for nonlinear stochastic systems by iterative learning control,IEEE Trans. Autom. Control,2004,第1作者 Pathwise convergence of recursive identification algorithms for Hammerstein systems,Pathwise convergence of recursive identification algorithms for Hammerstein systems,IEEE Trans. Autom. Control,2004,第1作者 Noisy observation based stabilization and optimization for unknown systems,Noisy observation based stabilization and optimization for unknown systems,Journal of Systems Science and Complexity,2003,第1作者 Almost surely convergence of iterative learning control for stochastic systems,Almost surely convergence of iterative learning control for stochastic systems,Science in China,2003,第1作者 On stability and trajectory boundedness in mean-square sense for ARMA processes,On stability and trajectory boundedness in mean-square sense for ARMA processes,Acta Mathematicae Applicatae,2003,第1作者 Blind channel identification based on noisy observation by stochastic approximation method,Blind channel identification based on noisy observation by stochastic approximation method,Journal of Global Optimization,2003,第1作者 Asymptotic properties of sign algorithms for adaptive filtering,Asymptotic properties of sign algorithms for adaptive filtering, IEEE Trans. Autom. Control,2003,第1作者 Recursive approaches for single sample path based Markov reward processes,Recursive approaches for single sample path based Markov reward processes,Asian Journal of Control,2002,第2作者 Identification of Both Closed- and Open-Loop Stochastic System While Stabilizing It,Identification of Both Closed- and Open-Loop Stochastic System While Stabilizing It,Journal of Systems Science and Complexity,2002,第1作者 Blind Channel Identification via Stochastic Approximation: Constant Step-size Algorithms, Blind Channel Identification via Stochastic Approximation: Constant Step-size Algorithms,Systems and Control Letters,2002,第2作者 On asymptotic properties of a constant step-size sign-error algorithms for adaptive filtering,On asymptotic properties of a constant step-size sign-error algorithms for adaptive filtering,Science in China,2002,第2作者 Nonconvex stochastic optimization for model reduction,Nonconvex stochastic optimization for model reduction,Journal of Global Optimization,2002,第1作者 Convergence of a stochastic approximation based algorithm for blind channel identification,Convergence of a stochastic approximation based algorithm for blind channel identification,IEEE Trans. Information Theory,2002,第1作者 Asymptotic behavior of asynchronous stochastic approximation, Asymptotic behavior of asynchronous stochastic approximation,Science in China,2001,第2作者 Adaptive regulator for discrete-time nonlinear nonparametric systems,Adaptive regulator for discrete-time nonlinear nonparametric systems,IEEE Trans. Autom. Control,2001,第1作者 Stability of adaptively stabilized stochastic systems,Stability of adaptively stabilized stochastic systems,IEEE Trans. Autom. Control,2001,第1作者 Optimization based on information containing uncertainties,Optimization based on information containing uncertainties, Kyberes,2001,第1作者 发表著作(部分) Stochastic Approximation and Its Applications,Stochastic Approximation and Its Applications,Kluwer Academic Publishers,2002-08,第1作者 人才培养 陈翰馥亲自指导研究生,培养的学生中涌现出中科院院士、国家杰出青年基金获得者、美国电子电气工程师协会(IEEE)会士等一批自动控制理论的领军人物,比如郭雷等。 就培养创新型科技人才问题,陈翰馥认为"创新型科技人才有良好的学术基础,思想活跃,能在了解国际前沿成就的前提下突破传统的框框。" 指导学生(2013年信息) 姓名 研究生类别 学科类别 已指导学生 王谦 博士研究生 运筹学与控制论 黄毅卿 博士研究生 运筹学与控制论 孟斌 博士研究生 系统理论 胡小立 博士研究生 运筹学与控制论 曹显兵 博士研究生 运筹学与控制论 杨俊美 硕士研究生 运筹学与控制论 赵文虓 博士研究生 运筹学与控制论 姜月萍 博士研究生 运筹学与控制论 宋其江 博士研究生 运筹学与控制论 张丽丽 硕士研究生 系统建模与控制理论 沈栋 博士研究生 运筹学与控制论 文磊 博士研究生 运筹学与控制论 陈性敏 博士研究生 运筹学与控制论 张静 硕士研究生 复杂系统与控制 牟必强 博士研究生 运筹学与控制论 正在指导学生 雷金龙 博士研究生 运筹学与控制论 刘蕊 硕士研究生 运筹学与控制论 冯文辉 博士研究生 运筹学与控制论 荣誉表彰 称号 获评时间 中国科学院院士 1993年 IEEE Fellow 1996年 第三世界科学院院士 2005年 IFAC Fellow 2006年 中南大学名誉教授 2009年 全国优秀科技工作者 2010年 国际系统与控制科学院院士 2014年 科学中国人 2014年 社会任职 陈翰馥曾任国际自动控制联合会(IFAC)执委(2002-2005),中国自动化学会理事长(1993-2002)、中国数学会常务理事(1993-1999)、第十四届IFAC世界大会(1999,北京)的国际程式委员会(IPC)主席;历任《系统科学与数学》及《控制理论与套用》两刊物主编,五种国际刊物的编委及顾问,《中国科学》等数种国内刊物的编委。 亲属成员 父亲:陈建功,中国函式论研究的开拓者之一。 兄弟姐妹:陈翰麒、陈翰麟、陈翰晋、陈翰坤(女) 人物评价 他一直活跃在国际学术前沿,与国际著名同行展开合作、交流和竞争,这使我的研究工作从一开始就处于一个较高的起点。(中国科学院院士,数学院院长郭雷评价) 人物影响 《陈翰馥奖》 2014年,为了奖励在控制科学和系统科学领域取得突出成绩的杰出学者,激励原始创新,促进中国控制科学和系统科学的发展,设立了《陈翰馥奖》。 该奖项每年颁发一届,原则上每届奖励不超过1名。奖金金额为人民币6万元整。该奖项候选人应至少符合以下条件之一:在控制科学和系统科学领域取得重大理论突破或做出原创性研究成果;在控制科学和系统科学领域取得重大技术发明或技术突破;在中国的控制科学和系统科学教育领域做出突出贡献。 该奖项基金主要来自个人和单位捐助,由陈翰馥奖基金委员会负责筹集和管理。颁奖仪式在当年中国控制会议闭幕式上举行。2023-08-03 11:45:171
矩阵在现实生活中的应用
矩阵实际上是一种线性变换.矩阵分解相当于原来的线性变换可以由两次(或多次)线性变换来表示.例如A=[111α=(x234y123]z)则Aα=(x+y+z2x+3y+4zx+2y+3z)即矩阵实质上是一种线性变换算符.A=[11[10-123*012]12]这里以及下面为了表示方便,引入符号*表示矩阵乘法,遵循矩阵乘法规则.则Aα=[11[10-1(x23*012]*y12]z)=[11(x-z23*y+2z)12]=(x+y+z2x+3y+4zx+2y+3z)即矩阵分解实质上是将原来的线性变换等效为两次线性变换(或多次线性变换,如果分解后矩阵可以继续分解)2023-08-03 11:45:425
(点)核密度分析,求大神指教
官方文档里对核密度分析有一段这样的介绍: Kernel density is one way to convert a set of points (an instance of vector data) into a raster. In this process, at every point in the point set, the contents of what is effectively a small Tile (called a Kernel) containing a predefined pattern are added to the grid cells surrounding the point in question (i.e., the kernel is centered on the tile cell containing the point and then added to the Tile). This is an example of a local map algebra operation. Assuming that the points were sampled according to a probability density function, and if the kernel is derived from a Gaussian function, this can develop a smooth approximation to the density function that the points were sampled from. (Alternatively, each point can be given a weight, and the kernel values can be scaled by that weight before being applied to the tile, which we will do below.)——首先,核密度分析是一种将点要素的集合(矢量数据)转换为栅格数据的一种手段。在这个例子里,对于每一个点来说,其实是一块小瓦片(被称为核)核密度的作用是:“ 使用核函数根据点或折线要素计算每单位面积的量值以将各个点或折线拟合为光滑锥状表面。”2023-08-03 11:46:091
求一个用MATLAB算法的线性规划
试试用lingo吧,或者下MATLAB规划的工具用箱试试。MATLAB不好做0-1规划。2023-08-03 11:46:184
跪求五点三次平滑公式和七点五次平滑公式?
五点三次平滑法(cubical smoothing algorithm with five-point approximation) Y=a0+a1x+a2x^2+a3x^3 三次多项式拟合: yo(-2)=(69*yi(-2)+4*yi(-1)-6*yi(0)+4*yi(1)-yi(2))/70 yo(-1)=(2*yi(-2)+27*yi(-1)+12*yi(0)-8*yi(1)+2*yi(2))/35 yo(0) =(-3*yi(-2)+12*yi(-1)+17*yi(0)+12*yi(1)-3*yi(2))/35 (除了前两项和后两项外,都可用此式) yo(1) =(2*yi(-2)-8*yi(-1)+12*yi(0)+27*yi(1)+2*yi(2))/35 yo(2) =(-yi(-2)+4*yi(-1)-6*yi(0)+4*yi(1)+69*yi(2))/70七点三次平滑法:yo(0) =(-2*yi(-3)+3*yi(-2)+6*yi(-1)+7*yi(0)+6*yi(1)+3*yi(2)-2*yi(3))/212023-08-03 11:46:271
泊松近似值求统计学问题
2023-08-03 11:46:351
矩阵是做什么用的?
矩阵的用途:一、线性变换及对称线性变换及其所对应的对称,在现代物理学中有着重要的角色。例如,在量子场论中,基本粒子是由狭义相对论的洛伦兹群所表示,具体来说,即它们在旋量群下的表现。内含泡利矩阵及更通用的狄拉克矩阵的具体表示,在费米子的物理描述中,是一项不可或缺的构成部分,而费米子的表现可以用旋量来表述。描述最轻的三种夸克时,需要用到一种内含特殊酉群SU(3)的群论表示;物理学家在计算时会用一种更简便的矩阵表示,叫盖尔曼矩阵,这种矩阵也被用作SU(3)规范群,而强核力的现代描述──量子色动力学的基础正是SU(3)。还有卡比博-小林-益川矩阵(CKM矩阵):在弱相互作用中重要的基本夸克态,与指定粒子间不同质量的夸克态不一样,但两者却是成线性关系,而CKM矩阵所表达的就是这一点。二、量子态的线性组合1925年海森堡提出第一个量子力学模型时,使用了无限维矩阵来表示理论中作用在量子态上的算子。这种做法在矩阵力学中也能见到。例如密度矩阵就是用来刻画量子系统中“纯”量子态的线性组合表示的“混合”量子态。另一种矩阵是用来描述构成实验粒子物理基石的散射实验的重要工具。当粒子在加速器中发生碰撞,原本没有相互作用的粒子在高速运动中进入其它粒子的作用区,动量改变,形成一系列新的粒子。这种碰撞可以解释为结果粒子状态和入射粒子状态线性组合的标量积。其中的线性组合可以表达为一个矩阵,称为S矩阵,其中记录了所有可能的粒子间相互作用。三、简正模式矩阵在物理学中的另一类泛应用是描述线性耦合调和系统。这类系统的运动方程可以用矩阵的形式来表示,即用一个质量矩阵乘以一个广义速度来给出运动项,用力矩阵乘以位移向量来刻画相互作用。求系统的解的最优方法是将矩阵的特征向量求出(通过对角化等方式),称为系统的简正模式。这种求解方式在研究分子内部动力学模式时十分重要:系统内部由化学键结合的原子的振动可以表示成简正振动模式的叠加。描述力学振动或电路振荡时,也需要使用简正模式求解。四、几何光学在几何光学里,可以找到很多需要用到矩阵的地方。几何光学是一种忽略了光波波动性的近似理论,这理论的模型将光线视为几何射线。采用近轴近似,假若光线与光轴之间的夹角很小,则透镜或反射元件对于光线的作用,可以表达为2×2矩阵与向量的乘积。这向量的两个分量是光线的几何性质(光线的斜率、光线跟光轴之间在主平面(英语:principalplane)的垂直距离)。这矩阵称为光线传输矩阵(英语:raytransfermatrix),内中元素编码了光学元件的性质。对于折射,这矩阵又细分为两种:“折射矩阵”与“平移矩阵”。折射矩阵描述光线遇到透镜的折射行为。平移矩阵描述光线从一个主平面传播到另一个主平面的平移行为。由一系列透镜或反射元件组成的光学系统,可以很简单地以对应的矩阵组合来描述其光线传播路径。五、电子学在电子学里,传统的网目分析(英语:meshanalysis)或节点分析会获得一个线性方程组,这可以以矩阵来表示与计算。2023-08-03 11:47:243
那位高手知道这是为什么?
用超级兔子清理一下http://www.xdowns.com2023-08-03 11:47:432
故事还未完英语
Our story is to be continued.错不了2023-08-03 11:43:551
美国的第一次登月,是真是假啊?
为什么要否定自己身为人类所做出的伟大一步。我为人类能够登月并且成功登月而感到骄傲,这无关国籍,无关种族,无关信仰。只因为我们都是人类。2023-08-03 11:43:563
怎样选择使用鱼类催产激素
常用的催产激素有:鲤、鲫鱼脑垂体(PG)、绒毛膜促性腺激素(HCG)、促黄体素释放激素类似物(LRH-A)、地欧酮(DOM)、利血平(RES)等。其使用剂量为(以雌鱼体重计算,雄鱼减半): 一、单独使用鱼垂体:⑴一次注射:鲢鱼、草鱼、鳙鱼3-4毫克/公斤;青鱼4-6毫克/公斤;⑵二次注射:第一针几种鱼均是0.3毫克/公斤,第二针鲢鱼、草鱼、鳙鱼3-4毫克,青鱼4-6毫克。 二、单独使用HCG催产鲢鱼和鳙鱼,一次注射800-1200国际单位(iu)/公斤。 三、单独使用LRH-A催产草鱼:⑴一次注射:10-15微克/公斤;⑵二次注射:第一针1微克,第二针10-15微克。 四、HCG与LRH-A混合使用:⑴催产鲢鱼、鳙鱼:第一针注射:1-2微克LRH-A/公斤;第二针注射:10-15微克LRH-A加300-400iuHCG/公斤。⑵催产青鱼:第一针注射:1-2微克LRH-A/公斤;第二针注射:15-20微克LRH-A加800-1200iuHCG/公斤。 近年来有些单位使用高效新型鱼类催产合剂,繁殖效果更好。2023-08-03 11:43:571
“停电”用英语怎么说?
powerdownorpoweroff在Rar"2里常听的2023-08-03 11:44:012
母兔饲料VE
爱宝兔粮 是 140 IU/KG2023-08-03 11:43:472
使命召唤19通行证怎么点
使命召唤19通行证怎么点的方法:这需要自己打游戏来升级通行证,也可以氪金来获得,通行证需要升级来点。2023-08-03 11:43:442
so和such有什么区别?
so副词,意思是“如此、这样”,后面常接形容词或副词;such形容词,意思是“如此、这样”,修饰名词,即可接可数名词,也可以接不可数名词。例如:It"s such afineday.It"s so fineaday.从上面两例可以看出:such修饰单数可数名词时,不定冠词a/an通常放在such之后紧挨着;而so则不同,不定冠词位置不同.其结构分别为:such a/an+形容词+单数可数名词;so +形容词+a/an+单数名词.such除了修饰单数可数名词外,还可以修饰复数名词和不可数名词,so是副词,修饰形容词或副词.如果复数名词前有few,many等形容词;不可数名词前有little,much等形容词,就必须用so,而不能用such,例如:Thecamelhad such alongneck.骆驼长着那样长的脖子.Don"tmake so muchnoise!别那么大声。2023-08-03 11:43:431