今日更新DKM_1.3，版本更新内容：CCM收敛交叉映射、两阶段嵌套泰尔指数、三阶段嵌套泰尔指数。此前嵌套泰尔指数分解是单独的脚本，这次一并合并到DKM_1.3中。目前因果检验常用的格兰杰因果检验，主要是依据时间序列的预测能力来识别序列之间的因果关系。如，我们有一个模型来预测时间序列Y，如果在模型中移除时间序列X，则模型对Y的预测能力大大降低，此时可以说X是Y的一个原因。但是，格兰杰因果检验的前提
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2023-12-19 20:08:21
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（图片例子来自上课时老师的PPT，不过老师说PPT是他从网上组合的，所以没有出处） 1、Partial-Mapped Crossover (PMX) 过程： 第一步，随机选择一对染色体（父代）中几个基因的起止位置（两染色体被选位置相同）: 第二步，交换这两组基因的位置：&
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2024-04-10 11:10:17
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前言：文章只是自己的学习笔记，所以如果想看的话，不要吹毛求疵，毕竟是笔记不是论文。大体观级数本身是一个极限，部分和的极限，只不过就是把取极限部分的结构给限定为连加。最大的特点就是项数是无穷的。由于是极限所以一定别忘了夹逼准则为了研究级数，我们就必须知道无穷项相加后是否会等于某个常数，而且还要知道这个常数是多少。对应就是级数是否收敛，收敛于那个值。是否收敛对于级数收敛的研究思路总共有两个。齐次还要明
# 收敛交叉映射因果关系检验的Python实现
## 引言
在时间序列分析中，理解和检验变量之间的因果关系至关重要。常用的方法之一是收敛交叉映射（Convergent Cross Mapping, CCM），它能够有效地检验复杂系统中变量之间的因果关系，而不受潜在混淆因素的影响。本文将详细介绍收敛交叉映射的基本原理，并通过Python代码展示如何实现这一方法。
## 收敛交叉映射的基本概念
一，负项级数可以通过添加负号转化为正项级数，因此不用讨论二，交错级数定义：，（）三，交错级数的审敛法（又称Leibniz判别法）若，（），即逐项递减且，即通项趋于0则收敛，其和余项截断误差：余项四，数列的极限理论一个数列，如果它的偶次项子数列收敛于s，奇次项子数列也收敛于s，那么整个数列将收敛于s。如图：五，变号级数的审敛法任意变号级数：非正项级数，非负项级数，也非交错级数。设变号级数绝对收敛：若
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2024-05-06 14:40:59
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1.正项级数审敛法 设与为正项级数,
正项级数收敛的充分必要条件是其部分和序列有界.比较判别法:若(),则
比较法的极限形式:
若,则
若级数收敛,且则级数收敛;若级数发散,且则级数发散.「注意」若分母,分子关于的最高次数分别为,则若当时,则与具有相同敛散性.当时,,后者较前者趋于的速度快.2.两个重要级数几何级数级数3.比值/根值判别法4.积分判别法若 在
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2024-09-08 21:45:47
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# Python 收敛的实现指南
在开发过程中，尤其是当我们处理机器学习或优化算法时，“收敛”经常是我们要考虑的一个重要概念。简单来说，收敛是指算法在迭代过程中逐步接近某个最大或最小值的过程。在本文中，我将指导您如何在Python中实现简单的收敛算法。
## 整体流程
首先，让我们概述一下实现收敛的基本步骤，并以表格的形式展示。
| 步骤 | 描述
一、问题描述用SOR法求解方程组Ax=b, 其中要求程序中不存系数矩阵A,分别对不同的阶数取w=1.1, 1.2, ...,1.9进行迭代，记录近似解x(k)达到||x(k)-x(k-1)||<10-6时所用的迭代次数k，观察松弛因子对收敛速度的影响，并观察当w <= 0或 w>=2会有什么影响？二、计算结果与分析 (1) 在收敛标准||x(k)-x(k-1)||<e=10
视觉设计中图形创意 图形创意是视觉设计中重要的一个部分，可以说找到好的图形创意就是成功的一半。 什么是图形创意？ 采用一定的形式来表达创造性的意念，将设计思想可视化。以图形设计为核心，通过一些创作手法进行设计，在作品中建立矛盾冲突或者巧妙的引用熟悉的事物。寻求最能够引发观者情感共鸣的触发点。 图形创意常用的手法 （一）同构 当我们面对多种表示意义的“形”时，只取其一并不能充分说明问
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2024-01-07 21:19:39
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在分析“Python收敛图”问题时，我们可以采取系统性的方式进行解决。下面我将详细阐述解决这个问题的整个过程，包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展等部分。
## Python收敛图描述
“Python收敛图”通常指的是通过迭代算法所产生的小波动、收敛性行为的可视化。这种图形可以用于诸如机器学习优化、数值分析等多个领域。这一步骤十分重要，帮助我们理解算法的效率和稳健性
# Python收敛函数实现指南
## 导言
在Python中，收敛函数是一种非常有用且常用的数学工具，可用于解决各种数值计算问题。对于刚入行的小白来说，学习如何实现Python收敛函数可能会有一些困惑。本文将向你介绍如何一步步实现Python收敛函数，并提供相应的代码示例和解释。
## 收敛函数概述
收敛函数是一种迭代函数，它通过迭代计算逐渐接近某个特定的值。通常情况下，收敛函数通过计算当前
原创
2023-08-23 11:52:23
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# 如何实现 Python 收敛图
在机器学习和数据科学的领域中，收敛图是一个重要的可视化工具，用于帮助我们判断迭代算法是否已经收敛。本文将逐步教会你如何使用 Python 创建一个简单的收敛图。
## 流程概述
在本文中，我们将生成一张模拟的收敛图。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|-----------------
# Python 收敛算法简介
在数据科学和机器学习中，算法的收敛性是评估模型性能和稳定性的重要指标。收敛指的是算法在迭代过程中，随着时间的推移其输出逐渐接近目标值的一种特性。本文将介绍一种基本的收敛算法——梯度下降法，并用 Python 进行示例演示。
## 什么是梯度下降法？
梯度下降法是一种优化算法，主要用于寻找函数的最小值。在机器学习中，我们的目标是最小化损失函数，而梯度下降法通过不
摘要：本文进行了比较分析，研究了不同的分类算法和结构相似性指标对监督链路预测方法预测不同预测范围内技术收敛性能的影响。为此，我们确定了不同时间段内感兴趣的技术之间的关系，并计算了每个时期内未连接技术之间的10个结构接近度指数。我们开发了一套分类模型，以识别未连接技术之间的潜在收敛性，其中每个模型通过一个分类算法和接近度索引的组合进行不同的配置。我们比较了分类模型的性能，以研究分类算法和接近指数在不
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2024-01-04 06:56:21
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问题现场最近使用tensorflow训练模型，通过tensorboard查看train auc、eval auc、 loss曲线走势。loss如下，这个跟曲线走势跟书本上的曲线走势，差异很大，看到这个loss，波动很大(曾经见过的loss值大约在0.0XX的一个数值上)，并且没有收敛的趋势，有点慌了，第一次面对这种情况，跟书上的知识还不一致，自己知识拓展也比较贫瘠，不知如何是好...请教了组内的大
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2023-11-02 08:57:17
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对于无穷级数判断收敛与发散的方法。定义：对于一个级数他的前n项和如果n→+OO的极限存在就是收敛的，否则发散。 例子：1等比级数：公比|q| < 1收敛，否则发散。 性质：1满足相加相减性，其收敛性仍然
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2024-05-20 17:00:54
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Dubins曲线 定义： Dubins曲线是在满足曲率约束和规定的始端和末端的切线方向的条件下，连接两个二维平面（即X-Y平面）的最短路径，并假设车辆行驶的道路只能向前行进。如果车辆也可以在反向行驶，则路径为Reeds–Shepp曲线。 相关 Lester Eli Dubins (1920–2010) 证明任何路径都可以由最大曲率和/或直线段组成（两点之间的路径必须存在）。 换句话说，连
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2024-04-25 13:07:42
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# Python 收敛迭代计算入门指南
在科学计算和数据分析领域，收敛迭代计算是一种常见的技术，用于求解各种问题。本文将引导你了解如何在 Python 中实现收敛迭代计算，步骤清晰，代码易于理解，将帮助你迅速入门。我们将通过一个简单的牛顿法（Newton's Method）示例来实现这一过程。
## 流程概述
在进行收敛迭代计算时，我们通常会遵循以下步骤：
| 步骤 | 描述
# Python绘制收敛曲线的实现方法
## 1. 简介
在Python中，我们可以使用各种库和工具来实现绘制收敛曲线的功能。本文将引导您完成一系列步骤，以帮助您实现这一目标。
## 2. 整体流程
下表展示了实现绘制收敛曲线的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义收敛函数 |
| 3 | 初始化参数 |
| 4 |
原创
2023-09-07 09:26:46
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迭代算法必须收敛，所产生的极小化序列Xk具有这样的性质：或者序列中的某一点就是极小点X∗；或者序列收敛于极小点X∗,即满足 limk→∞∥Xk−X∗∥=0 但求解非线性最优化问题时，通常迭代序点序列收敛于全局最优解相当困难，如，求解函数f(x)=|x|的极小值，显然x=0是唯一极小点，构造极小化序列： xk+1={12(xk−1)+1,xk>1,12xk,xk≤1. 容易证明这是一个下降序列
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2023-10-10 15:56:29
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