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AI学习指南高数篇-泛函分析
AI学习指南高数篇-泛函分析 概述 在数学领域中,泛函分析是研究无限维向量空间及其内涵结构的分支学科。泛函分析通过研究向量空间内的连续线性泛函,解决了无限维空间上函数序列的极限性质以及函数空间的拓扑性质等问题。 泛函分析在AI中的使用场景 泛函分析在人工智能领域中发挥着重要作用,特别是在机器学习和深度学习领域。通过泛函分析的方法,AI系统可以更好地处理高维数据,从而更准确地进行模式识别、数
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泛函与变分初步(Euler-lagrange条件)
1.前言 若偏微分方程复杂或边界条件不规则时,则方程难以求得解析解,不得不求满足近似程度要求的近似解。变分法是常用的近似方法之一,而且,变分法的原理和应用遍及物理学的各个领域。所谓变分法即为泛函的极值问题。 2.泛函与泛函的极值 2.1 泛函的概念 最速落径问题,如图所示。A、B两点不在同一铅垂线,也不在同一高度。一质点在重力作用下无磨擦沿某曲线从A滑到B,求下滑的最短时间。或沿
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当强化学习遇见泛函分析
随着 DeepMind 公司的崛起,深度学习和强化学习已经成为了人工智能领域的热门研究方向。除了众所周知的 AlphaGo 之外,DeepMind 已经与著名的游戏公司 Blizzard 合作,准备挑战热门的即时战略游戏 StarCraft II。之前 DeepMind 已经成功地使用 Deep Learning 和 Reinforcement Learning 来搭建能够自行玩游戏的人工智能
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重复性管理--从泛值到泛型以及泛函(上)--泛型是什么及为什么
在之前, 我们谈论了 计算机科学是什么, 我们知道了计算机科学重点在于复杂性的管理, 然后在 复杂性管理与重复性管理 里我们又谈到了复杂性一个重要来源, 也就是重复性. 软件开发的一个重要主题就是要管理重复性, 或者简单说, 减少重复. 你也许听过所谓的 DRY 原则: Don’t Repeat Yourself. 别重复(你自己)! 之前的一些都是侧重于理论方面, 现在来看一些具体地例
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你知道什么是密度泛函理论吗
人类对于物质的探索从未停歇,而化学和物理领域的科学家们一直在努力寻找更准确的描述物质性质的方法。密度泛函理论(Density Functional Theory,简称DFT)作为一种强大的计算方法,已经成为研究物质结构、性质和反应的不可或缺的工具。本文将深入探讨什么是密度泛函理论以及它为我们解锁物质本质带来的革命性影响。 密度泛函理论的基本原理: 密度泛函理论的核心思想是,物质的基本性质可
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泛函分析(二)巴纳赫(Banach)不动点,贝尔曼方程(Bellman equation)在强化学习的应用
前言 强化学习的目的是寻找最优策略。其中涉及两个核心概念最优状态值和最优策略,以及贝尔曼最优公式。而贝尔曼最优公式用不动点原理求解地址,由Banach不动点定理可以知道,强化学习一定存在唯一的解(策略) ,并且可以通过迭代求得。 1.贝尔曼方程 贝尔曼方程在强化学习(RL)中无处不在,由美国应用数学家理查德·贝尔曼(Richard Bellman)提
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「管理数学基础」2.1 泛函分析:距离空间及其完备性
距离空间及其完备性 文章目录 距离空间及其完备性距离与距离空间定义:距离例题1:是否为距离例题2:是否为距离定义:距离空间例题3:讨论以下定义是否为距离 距离空间的完备性定义:点列的极限定义与性质:柯西列完备性重要定理:R1柯西列完备例题4&5:证明距离空间完备例题:证明离散距离空间是完备的 首先明确泛函的研究对象: 空间:赋予了某种数学结构的非空集合算子:两个集合间的
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