【摘要】數(shù)學(xué)物理方法貝塞爾函數(shù)(BesselFunction)一、貝塞爾函數(shù)的引出在柱坐標(biāo)系下,對(duì)拉普拉斯(Laplace)方程或亥姆霍茲(Helmholtz)方程進(jìn)行分離變量,將導(dǎo)出n階Bessel方程。柱坐標(biāo)系中用分離變量法解拉普拉斯方程問(wèn)題時(shí),以
2025-05-16 01:38
【摘要】第5章貝氏體轉(zhuǎn)變本章主要內(nèi)容?貝氏體的組織形態(tài)和亞結(jié)構(gòu)?貝氏體轉(zhuǎn)變的特點(diǎn)?貝氏體轉(zhuǎn)變過(guò)程及其熱力學(xué)條件?貝氏體轉(zhuǎn)變機(jī)理?貝氏體轉(zhuǎn)變動(dòng)力學(xué)?貝氏體的機(jī)械性能?魏氏組織概述?貝氏體轉(zhuǎn)變:過(guò)冷奧氏體在介于珠光體和馬氏體轉(zhuǎn)變之間的中溫轉(zhuǎn)變(550℃~Ms)。?貝氏體:鐵
2025-05-16 01:39
【摘要】MCMC方法??一、貝葉斯統(tǒng)計(jì)的框架分析困難:后驗(yàn)分布是復(fù)雜的、高維的分布解決方法:馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)方法后驗(yàn)分布先驗(yàn)信息似然函數(shù)?目前,MCMC已經(jīng)成為一種處理復(fù)雜統(tǒng)計(jì)問(wèn)題的特別流行的工具,尤其在經(jīng)常需要復(fù)雜的高維積分運(yùn)算的貝葉斯分析領(lǐng)域更是如此。在那里,高
2025-01-28 09:54
【摘要】第五章貝葉斯決策?在前一章中,我們把人與自然界(或社會(huì))的博弈問(wèn)題歸納為決策問(wèn)題,它包含三個(gè)要素:狀態(tài)集;行動(dòng)集;損失函數(shù)。?至今為止,可供決策的信息有:先驗(yàn)信息;試驗(yàn)信息或抽樣信息,其中的關(guān)鍵就是要確定一個(gè)可觀察的隨機(jī)變量X,其概率分布中恰好把它當(dāng)作未知參數(shù)。?對(duì)上述兩種信息的使用情況,形成不同的決策問(wèn)題。(
【摘要】§經(jīng)典線性計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)BayesianEstimation,BayesianEconometrics一、貝葉斯估計(jì)二、單方程計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的貝葉斯估計(jì)三、例題說(shuō)明?在《EconometricAnalysis》(第3版)中:–Chapter6TheClassical
2025-05-12 18:19
【摘要】貝舒樂(lè)上市推廣曾志城上市策略—消費(fèi)者溝通圍繞“黃金雙弧”,強(qiáng)化“黃金雙弧”!?著重放大“黃金雙弧”的產(chǎn)品概念,將其與上市推廣概念結(jié)合,以強(qiáng)產(chǎn)品力吸引消費(fèi)者的關(guān)注。?“黃金雙弧”作為長(zhǎng)期需要傳播的產(chǎn)品概念,需要持續(xù)的進(jìn)行強(qiáng)化。?促銷(xiāo)活動(dòng)圍繞強(qiáng)化“黃金雙弧”的概念展
2025-01-28 10:55
【摘要】-1-RolandBerger&Partners–InternationalManagementConsultantsBarcelona–Beijing–Berlin–Brussels–Bucharest–Budapest–BuenosAires–Detroit–Düsseldorf–Frankfurt–
2025-05-21 13:14
【摘要】山羊茲拉特【美】艾薩克·什維斯·辛格作家溫情脈脈的目光無(wú)所不在,注視著這個(gè)有情天地,不放過(guò)任何一個(gè)可能的角落和細(xì)部,給我們留下許多溫馨的回味。艾薩克·什維斯·辛格,美國(guó)著名猶太作家,1904年,辛格生于當(dāng)時(shí)在沙俄統(tǒng)治下的波蘭。1935年,辛格追隨哥哥來(lái)到美國(guó)。辛格在美國(guó)以
2024-08-20 01:35
【摘要】4貝葉斯估計(jì)方法Bayes推理的提出Bayes推理的基本思想Bayes推理公式Bayes推理應(yīng)用實(shí)例基于Bayes推理的數(shù)據(jù)融合方法融合實(shí)例Bayes推理的缺點(diǎn)2Bayes推理的提出貝葉斯ThomasBayes英國(guó)數(shù)學(xué)家。1702年出生于倫敦,做過(guò)神
【摘要】第一節(jié)貝葉斯推斷方法第二節(jié)貝葉斯決策方法第十一章貝葉斯估計(jì)第一節(jié)貝葉斯推斷方法一、統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息美籍波蘭統(tǒng)計(jì)學(xué)家耐曼(-1981)高度概括了在統(tǒng)計(jì)推斷中可用的三種信息:1.總體信息,即總體分布或所屬分布族給我們的信息。譬如“總體視察指數(shù)分布”或“總體是正態(tài)
【摘要】第五章貝氏體轉(zhuǎn)變?鋼中貝氏體是過(guò)冷奧氏體在中溫區(qū)轉(zhuǎn)變的產(chǎn)物,這由鋼的冷卻轉(zhuǎn)變圖(“C曲線”或CCT曲線)得知。其轉(zhuǎn)變溫度位于珠光體溫度和馬氏體轉(zhuǎn)變溫度之間,因此稱(chēng)為中溫轉(zhuǎn)變。這種轉(zhuǎn)變的動(dòng)力學(xué)特征和產(chǎn)物的組織形態(tài),兼有擴(kuò)散型轉(zhuǎn)變和非擴(kuò)散型轉(zhuǎn)變的特征,稱(chēng)為半擴(kuò)散型相變。?一般將具有一定過(guò)飽和度的α相和Fe3
2025-05-16 13:52
【摘要】WangHongYunApr-2022斯倫貝謝隨鉆測(cè)量與地質(zhì)導(dǎo)向技術(shù)內(nèi)容概述?隨鉆測(cè)量(MWD)?隨鉆測(cè)井(LWD)?地質(zhì)導(dǎo)向(GeoSteering)MWD傳輸方式SLBMWD工具選擇?PowerPulse*MWD工具–包括”,”,9”,”工具–適用于
2025-05-13 23:35
【摘要】模式識(shí)別徐蔚然北京郵電大學(xué)信息工程學(xué)院本節(jié)和前節(jié)的關(guān)系?上節(jié):基本概念?階段性的總結(jié)?本節(jié):概念具體化?結(jié)合一種比較典型的概率分布來(lái)進(jìn)一步基于最小錯(cuò)誤貝葉斯決策分類(lèi)器的種種情況本節(jié)重點(diǎn)?什么叫正態(tài)分布?高斯分布的表達(dá)式?如
2025-05-09 12:09
【摘要】物聯(lián)網(wǎng)系數(shù)據(jù)處理與智能決策解迎剛物聯(lián)網(wǎng)系Tel:136911179392智慧知識(shí)信息數(shù)據(jù)智能決策數(shù)據(jù)處理物聯(lián)網(wǎng)感知為什么要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理數(shù)據(jù)準(zhǔn)備:數(shù)據(jù)處理的要求和方法物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推動(dòng)了
2025-01-21 13:31
【摘要】第四章醬品、豆豉和丹貝?第一節(jié)醬品?第二節(jié)豆豉?第三節(jié)丹貝第一節(jié)醬品簡(jiǎn)介?1醬:以糧食和油料作物為原料,經(jīng)生物發(fā)酵釀成的一種半流動(dòng)狀態(tài)調(diào)味品。?2醬的種類(lèi)?(1)按照原料:?豆醬:大豆醬、豆瓣醬、蠶豆醬、面醬:?花色醬品:以醬為
2025-05-12 18:37