首先是曲线积分，我们可以看成一个变力F沿着曲线做功W，当然也可以用其他物理量来表示。右边可以看成分别沿不同分量的积分之和。而曲面积分，则可以看成一个矢量场通过某个曲面的流量，例如流体的流量，磁力的磁通量等。右边可以看成按照各个投影面的积分之和。格林公式证明： 格林公式是把曲线积分变成二重积分。高斯公式： 高斯公式是把曲面积分和三重积分联系起来。高斯公式左边的物理意义就是所谓的通
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2024-07-01 11:37:10
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文章目录1. 去噪扩散概率模型2. 前向扩散3. 反向采样3. 图像条件扩散模型4. 可以考虑改进的点5. 实现代码 1. 去噪扩散概率模型扩散模型是一类生成模型, 和生成对抗网络GAN 、变分自动编码器VAE和标准化流模型NFM等生成网络不同的是, 扩散模型在前向扩散过程中对图像逐步施加噪声, 直至图像被破坏变成完全的高斯噪声, 然后在反向采样过程中学习从高斯噪声还原为真实图像。在模型训练完
摘要：近几年,上海城市经济的快速发展导致了工农业生产节奏日益加快,各种污染问题也随之而来,尤其是突发性大气污染发生的概率大幅度上升,直接威胁到人民群众的身体健康.因此加强突发性大气污染事故的应急监测,研究其处理处置技术是环境保护领域中一项非常重要的工作. 大气污染扩散模型是一种时空复合型的,描述大气对污染物的输移,扩散和稀释作用的环境模型,是进行环境评价和环境预测的有力手段.国内外当前普遍采用仿真
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2024-08-24 09:32:01
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前言 最近 AI 绘图非常的火，其背后用到的核心技术之一就是 Diffusion Model（扩散模型），虽然想要完全弄懂 Diffusion Model 和其中复杂的公式推导需要掌握比较多的前置数学知识，但这并不妨碍我们去理解其原理。接下来会以笔者所理解的角度去讲解什么是 Diffusion Model。 作者丨梁德澎 什么是 Diffusion Model前向
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2024-01-31 03:32:42
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目录0、前言&引子0.1、本文要求的预备知识0.2、牛顿-莱布尼茨公式0.3、格林公式0.4、高斯公式0.5、斯托克斯公式0.6、广义斯托克斯公式（牛顿莱布尼茨公式的推广）1、记号说明1.1、求边界记号∂Ω的含义1.2、流形1.3、楔形积(dx∧dy)=-(dy∧dx)1.4、外微分记号dω的含义2、用「广义斯托克斯公式」推导「牛顿-莱布尼茨公式」、「格林公式」、「高斯公式」、「斯托克斯公
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2024-05-17 08:21:43
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1 模拟效果示例 2 高斯模型2.1 高斯烟团模型 突发性泄漏事故中，经常发生污染源在短时间内突然释放大量的有害气体，此时对地面污染浓度的求解适合采用高斯烟团模型。烟团模型假定污染气云的体积沿水平和垂直方向增长，模拟污染气云在时间和空间上的变化。2.1.1 方程 式中c为污染物浓度(单位：mg/m3)Q为源强(单位：mg)u为泄漏高度的平均风速(单位：m/
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2024-01-30 21:27:22
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本文包括：支持向量机 - SMO其它有关数据分析，机器学习的文章及社群支持向量机理论知识：舟晓南：统计学习方法 - 线性可分支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 线性支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 非线性支持向量机解析 | 数据分析，机器学习，学习历程全记录舟晓南：统计学习方法 - 序列最小最优
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2024-04-24 14:01:12
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高斯——赛德尔法潮流计算? 潮流计算斯赛德尔迭代法(Gauss一Seidel method)求解电力系统潮流的方法。潮流计算高斯赛德尔迭代?法又分导纳矩阵迭代法和阻抗矩阵迭代法两种。前者 是以节导纳矩阵为基础建立的赛德尔迭代格式;后者是以节点阻扰矩阵为基础建立的赛德尔迭代格式。 高斯赛德尔迭代法这是数学上求解线性或非?线性方程组的一种常用的迭代方法。NY［1］系统节点的分类根据给定的控制变量和状态
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2024-07-05 07:53:23
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# Java高斯烟羽公式及其应用
## 引言
在环境科学和气象学中，了解污染物扩散的机制至关重要。高斯烟羽模型是描述大气中污染物扩散的一种常用方法。通过这个模型，我们可以预测污染物随时间的浓度变化，尤其是从固定排放源释放的污染物。本文将深入探讨高斯烟羽公式的工作原理，并通过Java代码示例来实现该模型。同时，我们也将展示一些相关的甘特图和状态图来帮助理解这一过程。
## 高斯烟羽公式简介
快速理解扩散概率模型注意：本文从贝叶斯公式出发理解去噪过程的原理，本文公式推导并不完全，跳过了一些繁琐运算的过程，但足够理解扩散模型的两个过程在做些什么，深入理解数学原理可以看看https://kexue.fm/archives/9119系列博客。本文内容主要来自：Diffusion Model：比“GAN"还要牛逼的图像生成模型！公式推导+论文精读，迪哥打你从零详解扩散模型！生成扩散模型漫谈（三
GMM（Gaussian Mixture Model），高斯混合模型GMM（Gaussian Mixture Model），高斯混合模型（或者混合高斯模型），也可以简写为MOG（Mixture of Gaussian） 主要来源于Chris Stauffer W.E.L Grimson的论文“Adaptive background mixture models for real-time tra
高斯烟羽模型是一种广泛应用于环境科学与工程领域的数学模型，用于模拟大气中污染物的扩散。这种模型通过高斯函数的方式计算污染物浓度随距离的变化，常用于预测某种排放源所造成的空气污染影响。本文将详细介绍构建和优化高斯烟羽模型的过程，包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及生态集成。
## 环境配置
为了构建高斯烟羽模型，首先需要配置开发环境。以下是部分依赖及其版本要求：
1. Py
1 在线模拟示例2 高斯模型2.1 高斯烟团模型 突发性泄漏事故中，经常发生污染源在短时间内突然释放大量的有害气体，此时对地面污染浓度的求解适合采用高斯烟团模型。烟团模型假定污染气云的体积沿水平和垂直方向增长，模拟污染气云在时间和空间上的变化。2.2 高斯烟羽模型 高斯烟羽模式是计算释入大气中的气载污染物下风向浓度的应用最广的方法。此模式假定烟羽中污染物浓度分布
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2023-08-29 10:16:06
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## Python高斯烟团扩散模型的实现
在本篇文章中，我们将带你逐步实现一个高斯烟团扩散模型。这个模型可以用于模拟烟雾或气体的扩散过程，利用高斯分布来描述烟雾强度的变化。我们的工作流程将拆分为几个主要步骤。
### 流程概览
我们可以用以下表格来总结实现流程：
| 步骤 | 描述 | 代码示例
1 简介随着化工行业的持续发展，化工气体的用量也在持续增长，而铁路承载了相当一部分的气体运输量。因此，对于气体类危险货物铁路运输危险性评估具有十分重要的意义。铁路运输的模式与公路运输有着较大的差异，由于铁路运输易燃气体通常为远距离，大运量。所以，每一辆装载有易燃气体的列车都是潜在的泄漏源，在长途运输过程中具有较高的危险性。如今，全社会对风险管控愈加重视，虽然气体泄漏事件发生概率较小，但以铁路的运输
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2024-08-12 14:10:08
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高斯散度定理 本文是介绍微积分学中的一种向量分析。关于电磁学中与电通量有关的定理，详见“高斯定律”。 高斯公式，又称为散度定理、高斯散度定理、高斯－奥斯特罗格拉德斯基公式或高－奥公式，是指在向量分析中，一个把向量场通过曲面的流动（即通量）与曲面内部的向量场的表现联系起来的定理。散度定理可以用来计算穿过闭曲面的通量，例如，任何左边的曲面；散度定理不可以用来计穿过具有边界的曲面，例
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2023-10-27 19:40:14
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Diffusion Model今天简单了解了一下扩散模型，主要是学习了最经典的那篇2020年发表的denoising diffusion probabilistic models（DDPM）。需要掌握一些高数基础、概率论以及KL散度相关的知识，数学公式推导起来才不至于费劲，而且里面的概率公式多是基于贝叶斯公式以及马尔科夫假设，运用的比较灵活，虽然数学原理推导不是很难，但是整个模型的理解会存在一些或
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2024-06-27 16:12:38
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### 高斯烟团模型简介
高斯烟团模型是计算机图形学中常用的一种烟雾模拟方法，通过模拟烟雾的扩散、漂移和溶解等物理过程，实现逼真的烟雾效果。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Java编写一个简单的高斯烟团模型，并展示其代码示例。
### 高斯烟团模型代码示例
下面是一个简单的Java代码示例，用来实现一个基于高斯烟团模型的烟雾效果：
```java
public class Gaussian
原创
2024-06-04 03:31:16
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作者：桂。前言本文是曲线拟合与分布拟合系列的一部分，主要总结混合高斯模型（Gaussian Mixture Model,GMM）,GMM主要基于EM算法（前文已经推导），本文主要包括： 1）GMM背景介绍； 2）GMM理论推导； 3）GMM代码实现；内容多有借鉴他人，最后一并给出链接。 一、GMM背景 A-高斯模型1给出单个随机信号(均值为-2，方差为9的高斯分布)，可以利用最大
高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）首先看一个图直观理解：包含三个高斯分量的一个维度的GMM是如何由其高斯分量叠加而成基本原理： ＝＝》混合模型＋高斯模型 组成１.混合模型（MIxture Model） 混合模型是一个可以用来表示在总体分布（distribution）中含有 K 个子分布的概率模型，换句话说，混合模型表示了观测数据在总体中的概率分布，它是一个由 K 个子分布
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2023-12-01 12:10:41
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