在数学中,右连左极函数(càdlàg,RCLL)是指定义在实数集或其子集上的处处右连续且有左极限的函数。这类函数在研究有跳跃甚至是需要跳跃的随机过程时很重要,这类随机过程不像布朗运动具有连续的样本轨道。给定定义域上的右连左极函数的集合称为斯科罗霍德空间(Skorokhod space)。 令 ( M...
5 KB (1,008 words) - 11:27, 18 September 2024
{\displaystyle X_{t-s}\,} 有相同分布 t ↦ X t {\displaystyle t\mapsto X_{t}} is 几乎确定右连左极. 设Xt是一个连续时间上的随机过程。也就是说,对于任何固定的t ≥ 0,Xt是一个随机变量。过程的增量为差值Xs − Xt(任意的时间t < s)。...
4 KB (755 words) - 11:27, 18 September 2024
对极线是3D空间中点X的位置的函数,其随着X的变化,在两个图像中都会生成一组对极线。由于线OLX通过透镜OL的光学中心,因此右图中相应的对极线必须通过eR(并且对应于左图中的极线)。一幅图像中的所有对极线都包含该图像的对极点。 兴趣点X与两相机中心OL、OR三点形成的平面称为对极平面。对极...
8 KB (1,090 words) - 13:52, 23 March 2024
X_{t}=M_{t}+A_{t}} 其中 M 为一局部鞅,而A 是一个右连左极的适应的有界变差过程。 多个半鞅的线性组合仍然是半鞅。 多个半鞅的积仍然是半鞅。 任意半鞅的二次变差都存在。 若 X为一半鞅, f为二次连续可微函数,则 f(X)也是半鞅。 凡是右连左极鞅都是半鞅,更一般地,上鞅和下鞅也都是半鞅。 布朗运动是连续鞅,因此也是半鞅。...
2 KB (253 words) - 11:30, 18 September 2024
1或1,也可以是0或者1。输入是由sigmoid函数处理得到的。 sigmoid函数定义为: S ( t ) = 1 1 + e − t {\displaystyle S(t)={\frac {1}{1+e^{-t}}}} , 用于将输入化简为两个极值。 每一对霍普菲尔德网络的单元i和j间都有一对以一定权重(weight)的连接...
5 KB (843 words) - 15:47, 21 November 2021
, q {\displaystyle s_{i}=1,\ldots ,q} 是晶格上的自旋变数, δ(si, sj) 是克罗内克函数。 当 si = sj 时,该函数等于1,否则等于0。 q=2的玻茨模型等于易辛模型(Jp = -2Jc )。 有时会引入磁场h: F = β H g = − β ∑...
3 KB (398 words) - 06:36, 6 February 2024
phase) H ( ω ) {\displaystyle H(\omega )} 保证极点和零点都位于S 面的左侧,这样我们就可以使用 H ( ω ) {\displaystyle H(\omega )} 作为滤波器的传递函数来模拟 x ( t ) {\displaystyle x(t)} 。 我们可以构建下面的线性、非時變...
15 KB (2,737 words) - 10:24, 21 June 2024
\scriptstyle {\frac {n}{2}}(n-1)} 阶随机置换函数,将 n 2 ( n − 1 ) {\displaystyle \scriptstyle {\frac {n}{2}}(n-1)} 个可能连起来的边标上 1 至 n 2 ( n − 1 ) {\displaystyle...
6 KB (973 words) - 04:33, 29 July 2022
_{k}} 是势函数,映射团 k {\displaystyle k} 到实数。这些函数有时亦称为吉布斯势;术语势源于物理,通常从字面上理解为在临近位置产生的势能。 对数线性模型是对势能的一种便捷的解释方式。一个这样的模型可以简约的表示很多分布,特别是在领域很大的时候。另一方面,负的似然函数是凸函数...
5 KB (1,013 words) - 15:11, 14 February 2022
右图中这个点是P。这一步只需要扫描一遍所有的点即可,时间复杂度为 O ( n ) {\displaystyle O(n)} 。 第二步:将所有的点按照相对于第一步中的得到的点P的极角大小进行排序。注意这一步并不需要真的透过计算反三角函数來得到与x轴夹角的大小。可以直接使用该点与P点连...
5 KB (1,055 words) - 17:39, 22 May 2022
= z {\displaystyle g(f(z))=z} 是反函數。 在t = 0,f0(z) = z 和 g0(z) = z。 ζ(t)是驱动函数(driving function),接受D边界上的值。 根据Loewner (1923,p. 121),Loewner方程(英语:Loewner differential...
13 KB (1,562 words) - 00:49, 2 September 2024