22、NEXP不具有非均匀拟多项式大小的ACC电路

NEXP不具有非均匀拟多项式大小的ACC电路

1. 研究背景

在计算复杂性理论中,电路复杂性是一个重要的研究领域,它主要研究不同类型电路计算各种函数的能力。多年来,众多学者在电路复杂性的下界证明方面取得了一系列重要成果。
- 奇偶函数相关成果 :二十多年前,Håstad基于其强大的切换引理证明了奇偶函数无法由多项式大小且深度至多为 $\frac{c \log n}{\log \log n}$($c$ 为正常数)的AC电路族计算。这一结果在并行随机存取机器模型(PRAM)的下界证明中得到了广泛应用。例如,Beame和Håstad展示了具有多项式数量处理器的CRCW(并发读和并发写)PRAM计算奇偶函数及相关问题的时间的最优 $\Omega(\frac{\log n}{\log \log n})$ 下界。
- MODq函数相关成果 :Razborov和Smolensky的经典结果表明,如果 $p$ 是素数且 $q$ 不是 $p$ 的幂,那么MODq函数不能由任何常深度和多项式大小的ACCp电路族计算。实际上,他们的技术在非恒定深度电路下界的情况中也适用,即MODq函数对于多项式大小且深度为 $\Omega(\frac{\log n}{\log \log n})$ 的ACCp电路仍然是困难的。
- 永久函数相关成果 :在均匀电路的设定中,也有一些关于 $\Omega(\log \log n)$ 深度界限的结果。Allender和Gore证明了永久函数不能由指数大小的DLOGTIME - 均匀ACC0电路计算。后来Allender证明了在DLOGTIME - 均匀阈值电路上计算永久函数的一个较

【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同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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