a. ∑(x n－x n-1)这个级数的一致收敛性有点意思。它在(0，1)这个开区间上不一致收敛，但若任意给一个正数r<1，则在[0，r]这个闭区间上却一致收敛。听上去不是一般地绕。当然判断级数的一致收敛性可以方便地用weierstrass定理（我觉得这个定理证明一个级数是一致收敛的还好用，若证不是一致收敛的就有点难了），不过我这里说的是根据定义去如何理解。 
在量化计算中经常遇到收敛失败的情况，可进一步分为SCF不收敛和几何优化不收敛两种情形。SCF自洽场叠代不收敛，是指对指定结构的波函数不断优化、寻找能量最低点的波函数时出现的收敛失败，而几何优化不收敛是在结构优化过程中出现的收敛错误。网上关于量化计算收敛失败的讨论贴较多，本文汇总了网络资料和个人的使用经验，以Gaussian16为例，详细地列出了这类报错的可能解决办法。在Gaussian16中，默认
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2024-02-10 06:50:28
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16.1 任务与奖赏强化学习任务通常用马尔可夫决策过程来描述：强化学习任务对应了四元组表示状态空间，表示动作空间， 指定了状态转移概率， 指定了奖赏。强化学习的目标是在环境中不断地尝试而学得一个“策略”（policy），在状态下就能得知要执行的动作。策略有两种表示方法：确定性策略 表示为函数随机性策略 表示为概率，为状态下选择动作的概率，且。策略的优劣在于长期执行这一策略后得到
目录
训练集loss不下降
验证集loss不下降
测试集loss不下降
实践总结
loss不下降，分多种情况：训练集不下降，验证集不下降，本文结合其它博客，做个小的总结：
首先看看不同情况：train loss与test loss结果分析
train loss 不断下降，test loss不断下降，说明网络仍在学习;
train loss 不断下降，test loss趋于不变，说明网络过拟合;
t
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2024-07-29 17:42:40
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①、一般首先是改变初值，尝试不同的初始化，事实上好像初始化很关键，对于收敛。②、FLUENT的收敛最基础的是网格的质量，计算的时候看怎样选择CFL数，这个靠经验 ③、首先查找网格问题，如果问题复杂比如多相流问题，与模型、边界、初始条件都有关系。④、有时初始条件和边界条件严重影响收敛性，曾经作过一个计算反反复复，通过修改网格，重新定义初始条件，包括具体的选择的模型，还有老师经常用的方法就是看看哪个因
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2024-04-09 13:16:59
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什么是STP？先看一下官方的定义：STP（Spanning Tree Protocol）是生成树协议的英文缩写。该协议可应用于在网络中建立树形拓扑，消除网络中的环路，并且可以通过一定的方法实现路径冗余，但不是一定可以实现路径冗余。生成树协议适合所有厂商的网络设备，在配置上和体现功能强度上有所差别，但是在原理和应用效果是一致的。首先、我们从官方的定义可以提炼一些信息：STP是生成树协议（定义）STP
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2024-06-25 07:08:27
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它摆烂了?
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2022-10-19 09:22:34
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Datawhale学习 作者：李rumor，方向：强化学习开源地址：https://github.com/datawhalechina/easy-rl我的强化学习模型摆烂了?
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2022-10-20 11:04:22
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正文（START）： 强化学习非常重要，原因不只在于它可以用来玩游戏，更在于其在制造业、库存、电商、广告、推荐、金融、医疗等与我们生活息息相关的领域也有很好的应用。 本文结构：定义和监督式学习, 非监督式学习的区别主要算法和类别应用举例 强化学习是机器学习的一个重要分支，是多学科多领域交叉的一个产物，它的本质是解决 decision making 问题，即自动进行决策，并且可以做连续决
设X1，X2，……Xn是i.i.d.随机变量，Yn=(X1+...+Xn)/n。若将X1，X2……Xn看做是随机变量X的n次采样，那么Yn是X的采样平均。E[Yn]=E[X]，Var(Yn)=Var(Xn)/n。从图形（图……）中可以直观看出，n越大，Yn分布曲线就越陡峭，E[Yn]在概率上就越能接近于mx。然而，无论n如何大，总存在着这样的可能性，使得Yn落在设定的精度之外。[……待续]&nbs
吴恩达深度学习笔记1一、神经网络和深度学习1、relu函数从趋近于零开始，然后变成一条直 线。这个函数被称作 ReLU 激活函数 2、对于图像应用，我们经常在神经网络上使用卷积(Convolutional Neural Network)，通 常缩写为 CNN ，对于序列数据，经常使用 RNN 如音频 3、通过将 Sigmod 函数转换成 ReLU 函数，
我在“线性之我见”里面谈到泰勒级数和傅里叶级数都可以看做是线性特征分解，它们分别是以幂函数、三角函数为基函数的。不过这么说也仅仅是一个概念，不能在脑海里出图啊，俗话说有图才有真相，下面我就用图来阐述一下这两个级数到底在干什么。
泰勒展式的目的其实十分明确：在某一点附近，用多项
高数十七讲 专题十四 常数项级数的敛散性1、级数的概念2、级数的性质①数乘 ——看是否收敛②加减 ——看是否收敛。收敛±发散=发散，发散±发散=不确定。③在级数中去掉、加上或改变有限项——和原级数同敛散。④级数收敛→加括号以后收敛。加括号以后收敛，则原级数不一定收敛；加括号以后发散→原级数一定发散；⑤已知级数收敛，则。要证明级数发散可以通过证明：。eg.交错级数用莱布尼茨准则，
---------------------------------大数定律：大量样本数据的均值（样本值之和除以样本个数），近似于随机变量的期望（标准概率*样本次数）。（样本（部分）趋近于总体）中心极限定理：大量样本数据的均值（或者样本和\众数、极差等等，或者任意的非正态的分布都可以）的频率分布，服从正态分布（样本越大，越吻合正态分布）。 大数定律研究的是在什么条件下，这组数据依概率收敛于
1，强化学习1.1，基本概念强化学习起源于动物心理学的相关原理，模仿人类和动物学习的试错机制，是一种通过与环境交互，学习状态到行为的映射关系，以获得最大积累期望回报的方法。强化学习包含环境，动作和奖励三部分，其本质是 agent 通过与环境的交互，使得其作出的action所得到的决策得到的总的奖励达到最大，或者说是期望最大。DL/ML中的loss function目的是使预测值和真实值之间的差距最
生成对抗网络（GANs）是一种很有力的生成模型，它解决生成建模问题的方式就像在两个对抗式网络中进行比赛：给出一些噪声源，生成器网络能够产生合成的数据，鉴别器网络在真实数据和生成器的输出中进行鉴别。GAN能够产生十分生动的样例，但是很难训练。尽管最近大量的研究工作都投入到了寻找能让GAN稳定训练的方法上，但GAN的持续稳定训练成了依然是一个公开的问题。
上一篇博客中我们引入了一些重要的数集以及其相应的表示方式，同时证明了确界原理。而后用语言刻画出了数列极限的概念，那么如果我们已知一个数列收敛，他又有哪些性质呢？这篇博客介绍了收敛数列的一些重要性质，而后根据这些性质给出了一些数列收敛的充要条件（即是否收敛的判定）一、收敛数列的性质1.极限的唯一性：如果一个数列收敛，则他有且只有一个极限。
很明显如果一个数列收敛它一定是有一个极限的，不妨假设{}的一
Q-Learning它是强化学习中的一种 values-based 算法，是以QTable表格形式体现，在学习中遇到的任何操作存入QTable中，根据之前的学习选择当前最优操作。Q-Learning的QTable标签更新公式：Q-Learning的计算步骤:1.判断在当前位置可以有几种操作；2.根据当前位置允许的操作选择一个操作；3.根据选择的操作进行奖赏；4.修改当前行为的本次操作
原创
2022-03-11 16:44:52
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深度强化学习基本概念强化学习强化学习（Reinforcement Learning）是机器学习的一个重要的分支，主要用来解决连续决策的问题。强化学习可以在复杂的、不确定的环境中学习如何实现我们设定的目标。深度学习深度学习（Deep Learning）也是机器学习的一个重要分支，也就是多层神经网络，通过多层的非线性函数实现对数据分布及函数模型的拟合。（从统计学角度来看，就是在预测数据分布，从数据中学
就是N对应到M的一个过程,当N>M时被称作收敛.鉴于排队论的原理,当有N个顾客按其概率到达要求服务时,如果在一定的服务质量(收敛条件)被约定,则本系统仅需要有M(M<N)个服务员就够了. 相当于输入的比输出的多. 简单地说: 话务量大则收敛比必须小.话务量小则收敛比可以大。举个例子,对用户级来说,从长时间平均来看,如果同时4个用户只有其中一个要通话,则用户级的收敛比可以到4:
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2024-07-11 15:34:09
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