52、交换半环上牛顿法的收敛性及相关应用

交换半环上牛顿法的收敛性及相关应用

1. 牛顿法收敛性基础

在交换半环上研究牛顿法的收敛性时,涉及到树的重定位过程。通过不同的泵树选择,会产生多种可能的“余数”,进而得到不同的树 $\tilde{t}$。对于每个推导树 $t$,都存在一个维度至多为 $l(t)$ 的帕里赫等价树 $\tilde{t}$。利用这个结果,能将每个 $\tilde{t}$ 的维度降低到至多 $\dim(t_1) = l(t) + k$,从而得到至少 $2^{2k}$ 个不同的帕里赫等价树。

若将 $t_2$ 作为重定位过程的源,$t_1$ 作为目标,可得到一个更好的下界 $2^{1 + 2k}$。

有这样一个语法 $H$:$Y \to BY | BX$,$B \to b$,$X \to aXX | c$,它表明在不考虑语法结构的情况下,无法对系数 $\nu(n + 1 + k)(v)$ 给出非均匀的全局界。

当一个 $\omega$-连续半环 $S$ 满足等式 $k = k + 1$ 时,称其在正整数 $k$ 处坍缩。例如,半环 $N_k\langle\langle A^*\rangle\rangle$ 和 $N_k\langle\langle A^{\oplus}\rangle\rangle$ 在 $k$ 处坍缩,当 $k = 1$ 时,该半环是幂等的。

1.1 牛顿法收敛推论

对于在 $k$ 处坍缩的交换半环上具有 $n$ 个变量的任何代数系统,牛顿法在 $n + \log\log k$ 次迭代内收敛。

2. 应用

2.1 有界重数的帕里赫定理

Petre 定义了 $N_{\infty}\

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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