《伪谱法学习笔记》系列第2回

伪谱法学习：逻辑与历史的结合
最新推荐文章于 2025-12-10 09:11:08 发布
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#学习

本文是关于伪谱法的学习笔记，侧重从逻辑思维的角度记录理解过程，通过回顾历史上的伪谱法，配合原文阅读，以加深理解和掌握。这种方法有助于系统地学习这一技术。

伪谱法学习笔记，从逻辑的角度记录思考的过程，有利于系统的学习和掌握。

本回对历史上的一些伪谱法进行阅读学习，搭配原文对照食用体验更佳。

谱方法学习笔记-上(超详细)
图灵的猫的博客
11-29 8601
《谱方法学习笔记》深入介绍了傅立叶谱方法在解决偏微分方程问题中的理论和实践，提供了清晰的步骤、Matlab代码以及对一维、二维波动方程等不同问题的解析，适合对谱方法感兴趣的学习者。
周志华机器学习西瓜书 第八章 集成学习-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
03-01 429
举个例子：假如集成学习器有9个个体，求的是集成学习错误率，即预测失败的概率。即在训练过程中每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重，对无法接收带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法”来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。随机森林的训练效率常优于Bagging，因此在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是“确定型”决策树，在选择划分属性时要对结点所有的属性进行考察，而随机森林使用的“随机型”决策树则只需考察一个属性子集。
计算流体力学简介(二)——伪谱法
artorias123的博客
01-24 4912
一维对流方程∂u∂t+c∂u∂x=0\frac{\partial u}{\partial t}+c\frac{\partial u}{\partial x}=0∂t∂u​+c∂x∂u​=0，取c=−1c=-1c=−1，现用伪谱法求解。 指数初场
matlab 程序求解Navier-Stokes 2d方程.zip
01-31
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伪谱法II使用教程
gitblog_06718的博客
04-28 294
伪谱法II使用教程 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 本文档详细介绍了伪谱法II的使用方法，旨在帮助用户更好地理解和应用伪谱法II进行相关研究和工作。通过本教程，用户将能够熟练掌握伪谱法II的操作步骤和技巧，提高工作效率和准确性。 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ ...
直接数值模拟（DNS）如何求解 Navier-Stokes 方程
m0_45685024的博客
12-13 4249
NS 方程描述了粘性流体的运动，包括质量、动量和能量的守恒。对于不可压缩流体，NS 方程为：
多阶段伪谱法的基本实现-MATLAB代码库：数值求解的新选择
gitblog_06792的博客
05-26 682
多阶段伪谱法的基本实现-MATLAB代码库：数值求解的新选择 【下载地址】多阶段伪谱法的基本实现-MATLAB代码库 本代码库提供了多阶段伪谱法的基本实现，基于MATLAB语言构建了通用框架，支持切比雪夫和勒让德伪谱法，并预留了扩展接口，便于用户添加新的伪谱法。代码库不仅为hp自适应伪谱法的实现提供了基础，还包含了多个经...
数值法求解最优控制问题（四）——伪谱法
Ruins_LEE的博客
07-10 2万+
本文介绍了伪谱法求解最优控制问题的原理，并给出相应的matlab代码实现。
软考中级网络工程师全面学习笔记第2版(5万字)+配套视频及课件
热门推荐
08-04 14万+
1、文件包括网工第五版软考中级网络工程师全面学习笔记第二版(5万字)、常用检测命令实践图、协议神图、应第五常见编码图、相版配套视频及课件 2、文件中相应的视频链接也会持续的更新；对于相应的笔记文档的话，这里笔记只有一个文件且体积小也可以编辑，如果是用着WPS云文档也可上传到自己的云文档中，排版的也还可以，即便是打印出来也可以很好的进行阅读与查看 .........
机器学习笔记
weixin_51118573的博客
04-23 3218
从定义上来说，机器学习是一种功能、方法，或者更具体的说是一种算法，它能够赋予机器进行学习的能力，从而使机器完成一些通过编程无法直接实现的功能。从具体的实践意义来说，其实机器学习是利用大量数据训练出一个最优模型，然后再利用此模型预测出其他数据的一种方法。比如要识别猫、狗照片就要拿它们各自的照片提炼出相应的特征（比如耳朵、脸型、鼻子等），从而训练出一个具有预测能力的模型。机器学习与人工智能、深度学习有什么关系呢？从图中可以看出，机器学习是人工智能的一部分，而深度学习又是机器学习的一部分。
强化学习（赵世钰版）-学习笔记（5.蒙特卡罗法）
pzb19841116的专栏
03-10 1063
MC Basic算法是基于蒙特卡罗算法的相对最简单的方法，它是基于值迭代法改进的方法，将其中的行为值计算这一步，改用采样的样本进行估计，而不是直接用模型参数计算（因为模型参数可能是未知的）。常用的策略分为两种，一个是确定性的策略，比如贪心策略，每次都选概率最大的。一个是随机性策略，比如软策略。为什么要引入软策略，目的就是一个回合足够的长，那么就会访问到所有的状态-行为对，这样就避免了大量的回合采样（只跑少量的几个回合，就访问到了所有的状态-行为对），因此这个Exploring Starts就可以取消掉了。
【学习笔记】 陈强-机器学习-Python-Ch15 人工神经网络（2）Keras
2201_76026029的博客
09-30 1343
本学习笔记 仅为以防自己忘记了，顺便分享给一起学习的网友们参考。如有不同意见/建议，可以友好讨论。本学习笔记 所有的代码和数据都可以从陈强老师的个人主页上下载陈强.机器学习及Python应用. 北京：高等教育出版社, 2021.数学原理等 详见陈强老师的PPT参考了：网友伪_装的CNN对 MNIST 数据集中的图像进行分类#定义一个用于构建网络的函数，便于后续调用。
机器学习笔记（吴恩达）
kyxdjy的博客
04-25 7948
机器学习笔记（吴恩达）
创建您自己的纳维-斯托克斯谱法流体模拟Navier-Stokes Spectral Method Fluid Simulation（使用 Python）
iCloudEnd的博客
08-09 631
在今天的娱乐性编码练习中，我们求解不可压缩粘性流体的纳维-斯托克斯方程。为此，我们将实施光谱方法。纳维-斯托克斯方程近似描述水等流体的运动。这些方程可以捕捉湍流现象。该系统在数学上也很有趣，因为它是 3D 解的存在性和平滑性的一般证明，是开放的千年奖问题之一。
学习离线处理 [CSP-J 2022 山东] 部署
SHOJYS的博客
12-09 594
所谓离线, 就是等你操作完了后再问你问题, 每一次操作时间复杂度可能很大, 我们可以把操作堆起来最后一遍完成.我们记录完之后, 就是要统计答案了. 我们不妨先思考操作二该怎么统计., 而对于其子节点和祖先而言, 兵力都要增加。我们不妨记录两个内容, 一个是操作一在节点。最后展示总代码, 当然肯定与上述有部分出入.. 但问题来了, 它的子树都要增加。要求增加的兵, 不妨将其设为。要求增加的兵, 不妨将其设为。我们再思考操作一该怎么统计.而言, 其增加的兵力就是。而言, 其兵力增加就是。我们首先记录所有操作,
学习笔记095——Ubuntu 安装 lrzsz 服务？
最新发布
code__bee的博客
12-10 295
lrzsz是一款基于协议的文件传输工具集，专门用于在终端环境下实现本地与远程服务器之间的文件上传和下载，是 Linux/Unix 运维和开发场景中常用的轻量级工具。
周学习记录
qq_61434514的博客
12-08 291
看了三篇论文，准备对RDD进行复现。下周计划继续看一定论文数，对RDD进行复现。
防爆标识学习
qincjun的博客
12-08 283
设备保护等级:Equipment Protection Level 其实是指设备能应用在哪一个区域；防爆:指这个设备可以在有或可能有可燃或爆炸性的气体蒸气、粉尘等环境中使用。粉尘用G表示，矿井用M表示，气体用G表示。a.b.c.用于表示零区，一区，二区.Ga:比设备可用于爆炸性气体零区；
KM-ViPE 论文学习
calvinpaean的博客
12-08 1034
本文提出了一个名为 KM-ViPE（知识映射视频姿态引擎）​ 的新系统。传统 SLAM 的局限内容单一：传统SLAM（基于点、线、面等几何基元）只能重建几何结构，缺乏语义信息（不知道物体是什么）。场景脆弱：在动态环境中，运动物体会破坏帧与帧之间的数据关联，导致系统性能严重下降甚至失效。KM-ViPE 旨在克服这些限制。KM-ViPE 的核心创新与特点如下输入要求极低：​ 仅需单个普通RGB摄像头的原始视频流，无需深度传感器，也无需事先对相机进行参数标定。
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