0、哈密顿算子∇

1、梯度(Gradient)是矢量,也是法向量

2、散度(Divergence)是标量

3、旋度(Curl)是向量

- 标量的梯度为矢量,因此对该矢量可以继续求散度,从而引入拉普拉斯算子∇2 :

- 矢量的散度为标量,因此对该标量可以继续求梯度:

拉普拉斯算子对标量的运算结果为标量、对矢量的运算结果为矢量。
举例:
电势场的梯度是电场强度,电场强度的的散度等于q/ε,高斯定理


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0、哈密顿算子∇
1、梯度(Gradient)是矢量,也是法向量
2、散度(Divergence)是标量
3、旋度(Curl)是向量
拉普拉斯算子对标量的运算结果为标量、对矢量的运算结果为矢量。
举例:
电势场的梯度是电场强度,电场强度的的散度等于q/ε,高斯定理
如遇网络问题无法下载,可以尝试国内镜像,网址把github改为gitee,其它不变
数论-陈景润.pdf卷积神经网络是一种前馈神经网络,用于图片分类的卷积网络一般包含两部分:卷积部分和全链接部分。
卷积部分将传统的卷积操作中卷积核的值当成了训练的对象,并加入了池化层,激活层,专门用来提取图片特征。全链接部分就是普通的神经网络,前面以图片特征为输入,后面加上softmax层来输出每个类的概率。
继续阅读“卷积神经网络(分类网络)”人类大脑具有最强大的能力,今天的科技非常发达,但依旧无法模拟人类的大脑,进行任务处理。
今天的计算机,与人类相比,在某些方面具有压倒性的优势,比较运算能力和存储知识的能力,是人脑的无数倍,但是即使如此强大的计算机,却有一方面无法超越人脑,那就是人脑的创造力能力,科学家到目前为止,依旧无法解开这个人脑是如何形成这项不可思议的能力的。
在即将到来的机器人时代,人类的创造力能力,无疑是未来我们立足于机器人时代的最有力武器,那么,创造力的原理到底是什么?它是如何来的?
继续阅读“大脑神经元工作原理”在初中我们就学过很多种直线的表示
继续阅读“直线与平面的向量表示”一般式: 不能同时为零;
斜截式: ,其中 是斜率(slope),表示直线与x轴正方向夹角的正切值, 是纵截距(y-intercept,截距可以是负值),表示直线与y轴的交点的纵坐标;
点斜率: ,其中 表示直线上一点, 表示直线斜率;
截距式: ,其中 分别表示直线与x轴和y轴的截距,也就是与x轴交点的横坐标和与y轴交点的纵坐标;
两点式: ,其中 表示直线上两点坐标;
神经网络是一组受人类大脑功能启发的算法。一般来说,当你睁开眼睛时,你看到的东西叫做数据,再由你大脑中的 Nuerons(数据处理的细胞)处理,并识别出你周围的东西,这也是神经网络的工作原理。神经网络有时被称为人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN),它们不像你大脑中的神经元那样是自然的,而是人工模拟神经网络的性质和功能。
继续阅读“神经网络原理”因为这些星星颜色发红,越红光的波长越长,折射度越高,在传播过程中容易受宇宙气体干扰,所以看起来会闪烁,例如大角星(红巨星)、五车二(黄巨星),毕宿五(红巨星),这几颗星闪烁现象非常明显。
我们先从最基本的电磁波说起吧。
所谓的无线通信、移动通信,其实就是”波通信”。
你和你说话,是通过声音(声波),这是一种“无线通信”。
我和你打手势、扮鬼脸,你可以看到,其实是通过眼睛捕捉到的光线(可见光波),这也是一种“无线通信”。
我用无线电对讲机和你对话,是通过无线电波,这又是“无线通信”。
继续阅读“手机频段的那些事儿”1842年7月8日,欧洲南部发生了一次日全食。当时,来自英国、法国、德国和俄国的许多天文学家聚集在南欧,观测这次难得的日全食。
继续阅读“太阳光谱分析太阳的元素”