Generic metrics, irreducible rank-one PU(2) monopoles, and transversality

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【计算机科学】_软件系统结构_期刊发文热词逐年推荐_20140724

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科研热词 遗传算法 软件体系结构 演化硬件 复杂网络 分布式系统 面向方面的软件体系结构 隶属度 进程隔离 边缘保持 软件过程改善 软件过程度量模型 软件网络 软件系统结构 软件系统 软件度量 软件体系结构设计决策 软件体系结构设计 软件体系结构描述语言 软件体系结构建模 软件体系结构层注入点 软件 调度优化 触发细胞自动机 视频编码 蠕虫检测 良基归纳法 良基关系 自适应 聚类 网络体系结构 网格 经验模式分解 系统重构 程序分析 矩阵数据 电路设计 现场可编程逻辑门阵列 熵 混合模型 消息通信 流数据 流媒体 比较研究 正则形 模糊逻辑 模糊理论 模式 模型集成 模型服务系统 模型服务 树突状细胞 构件
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2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1

VC毕业论文GMRES算法的加速收敛现象分析毕业论文

VC毕业论文GMRES算法的加速收敛现象分析毕业论文

摘要随着科学和工程技术的发展,越来越多的问题需要求解大规模的线性方程组,对这类方程的快速求解已成为数值代数研究的热点之一,特别是具有稀疏结构的大型方程组的求解。

基于Galerkin原理的Arnoldi算法是求解这种线性代数方程组的近似算法,以下称这种方法为广义极小残余算法(GMRES算法)。

GMRES 方法是目前求解大型稀疏非对称线性方程组最为流行的一种迭代方法。

GMRES算法在迭代过程中通常表现出一种加速收敛行为,随着迭代次数的增加,这种加速收敛现象越明显,即残量收敛会随着迭代步数的增加而逐渐得到改善。

在CG方法中,这种加速收敛与Ritz值有密切关系。

通过分析,我们发现GMRES的加速收敛与其斜投影过程中产生的Ritz值对特征值的逼近程度有关系。

在实际应用中,为了减少存储量和计算量,我们通常使用GMRES算法的重新开始版本来求解大型非对称线性方程组。

本文描绘了GMRES和GMRES(m)的加速收敛现象,并通过实验给予解释。

关键字:广义最小残量; Krylov子空间; Ritz值;加速收敛;正交投影方法;非对称线性方程组On The Superlinear Convergence of GMRESAbstractWit h the d evelo p me nt o f science and p ro ject techno lo g y,mo re and mo re q uestio ns need the so lut io n o f b ig linear syste ms. T h is so lut io n is o ne o f the fastest ways fo r researchin g nu mer ica l algeb ra,esp ecia lly fo r the b ig sparse matr ix. The way o f Arno ld i is b ased up o n the p rinc ip le o f Galerk in, wh ich is clo se d to the so lut io n o f the linear nu mer ica l system.Here, we call the so lut io n as Generalized Min imu m Res id ua l (GMRES).GMRES is o ne o f the mo st p op u lar iterat ive met ho d s fo r the so lut io n o f b ig no ns in gu lar no nsy mmetr ic linear syste ms.It us ua lly has a so-called sup er linear co n vergence b ehav io r.The rate o f co nverge nce seems to imp ro ve as the iterat io n p ro ceed s.F o r ano ther say,the rate o f resid ua l var iab le w ill b e imp ro ved as we increase its iterat io n.F o r the co nju gate grad ie nts metho d, th is met ho d has b een related to a d egree o f co nverge nce o f t he Rit z va lue. Thro u g h so me ana lys is,we fo und that fo r GMRES to o, changes in co n vergence b ehav io r seem to be related to the co nverge nce o f R it z va lue. In o ur p ractica l app licat io n,we also usua lly use GMRES(m) fo r red uc in g sto rage and co unter so lv in g b ig linear systems.Th is p ap er stud ies the sup erlinear co nvergence b ehav io r o f GMRES and GMRES(m),and sup p lies exp la in thro u g h exp erimen t.Key wo rd: GMRES; K ry lo v sub sp ace; R it z va lue; sup er linear co nverge nce;o rtho go na lizat io n metho d; no nsy mmetr ic linear system目录摘要 (I)A B S T RA C T ................................................. I I 第一章引言.. (1)第二章G M R E S算法基础知识 (3)§2.1向量范数 (3)§2.2线性方程组最小二乘问题 (4)§2.2.1Gr a m-S ch m id t正交化方法 (4)§2.2.2Gi v en s变换 (4)第三章G M R E S算法理论 (6)§3.1K RYLOV子空间方法的基本理论 (6)§3.2A RNOLDI算法 (7)§3.3G MR E S算法结构 (8)第四章G M R E S算法的加速收敛现象分析 (9)第五章数值示例与算法实现 (19)§5.1数值实验 (19)§5.2算法改进与实现 (22)§5.2.1预处理技术 (22)§5.2.2算法实现 (24)§5.3实验总结 (34)致谢 (35)参考文献 (38)R E P O RT OF LI T E RA T UR E (39)文献报告 (43)第一章 引言关于线性方程组的数值解法一般分为两大类:直接法和迭代法。

pointpillars评价代码

pointpillars评价代码

pointpillars评价代码概述在自动驾驶技术领域,点云目标检测是一个重要的研究方向。

其中,PointPillars 是一种高效且准确的点云目标检测算法,该算法使用了柱状体表示法,并结合了二维卷积和三维卷积来进行目标检测。

本文将对PointPillars评价代码进行详细介绍和讨论。

评价指标在对PointPillars算法进行评价时,我们需要一些量化的指标来衡量其性能。

以下是一些常用的评价指标:1.Average Precision (AP): 平均精度是一种常用的目标检测评价指标,用于衡量检测算法在不同IOU (Intersection over Union) 阈值下的精度。

2.Recall: 召回率表示在所有真实目标中,被算法正确检测到的比例。

3.Precision: 精度表示在所有被算法检测到的目标中,真实目标的比例。

4.F1-score: F1-score综合考虑了算法的召回率和精度,是一个常用的综合评价指标。

5.Average Precision at Different IoU thresholds (AP@[.5, .95]): 在不同的IOU阈值下计算的平均精度。

数据集为了评价PointPillars算法的性能,需要使用一个合适的数据集。

常用的点云目标检测数据集包括KITTI、nuScenes和Waymo等。

这些数据集提供了具有丰富多样的点云数据和标注信息的场景,可以用于算法的评价和对比。

评价代码实现对PointPillars算法的评价代码通常需要实现以下几个步骤:步骤一:加载数据集和预训练模型首先,需要加载相应的数据集进行评价。

这包括加载点云数据、标注信息以及预训练的PointPillars模型。

步骤二:目标检测在进行目标检测之前,需要先将点云数据进行预处理,将其转换为模型可以接受的格式。

然后,使用预训练的PointPillars模型对点云进行目标检测,得到检测结果。

步骤三:计算评价指标根据检测结果和标注信息,计算评价指标,包括平均精度、召回率、精度和F1-score等。

强化学习算法中的策略评估方法详解(Ⅰ)

强化学习算法中的策略评估方法详解(Ⅰ)

强化学习算法中的策略评估方法详解强化学习是一种通过试错来学习最优决策的机器学习方法。

在强化学习中,一个主体(agent)根据环境的反馈不断调整自己的行为,以达到最优的目标。

而策略评估则是强化学习算法中非常重要的一环,它用来评价当前策略的好坏,为接下来的决策提供指导。

本文将对强化学习算法中的策略评估方法进行详细的探讨,希望能够为读者对强化学习算法有更深入的理解。

一、蒙特卡洛方法在强化学习中,蒙特卡洛方法是一种常用的策略评估方法。

它通过对策略进行多次模拟,并根据模拟结果来评估策略的好坏。

具体来说,蒙特卡洛方法会对每个状态-动作对进行多次模拟,然后根据这些模拟的结果来计算该状态-动作对的价值。

最后,根据这些价值来评估策略的优劣。

蒙特卡洛方法的优点在于它不需要对环境进行过多的假设,只需要通过模拟来获取策略的评估值。

然而,蒙特卡洛方法也有一定的局限性,比如需要进行大量的模拟才能得到可靠的评估结果,计算量较大,且对于连续状态空间的问题并不适用。

二、时序差分方法时序差分方法是另一种常用的策略评估方法。

它通过对策略进行单步模拟,并根据单步模拟的结果来逐步更新策略的价值。

具体来说,时序差分方法会根据每一步的奖励信号和下一步的价值估计来更新当前的价值估计。

这样,通过不断地迭代更新,最终可以得到策略的价值估计。

时序差分方法的优点在于它可以在每一步模拟之后就进行价值的更新,不需要等到整个模拟结束之后才进行评估。

这样可以大大减少计算量,提高评估效率。

然而,时序差分方法也有一定的局限性,比如对于噪音较大的环境会导致价值的不稳定更新。

三、脱机学习方法除了蒙特卡洛方法和时序差分方法,脱机学习方法也是一种常用的策略评估方法。

它通过离线的方式进行策略评估,即不需要与环境进行实时交互,而是根据历史数据进行策略的评估。

具体来说,脱机学习方法会利用已经收集到的数据来进行策略的评估,比如基于经验回放的方法。

脱机学习方法的优点在于它可以利用历史数据进行策略的评估,不需要实时与环境进行交互。

无线传感器网络簇内分级数据融合算法

无线传感器网络簇内分级数据融合算法

[ e o d ]Wi l s esr e okWS )dt fs n l er s m t n Pi ia C m o e t n l i P A ;ls r K y rs w r e n o N t r( N ; a i ; n a e i a o ; r c l o p n nA a s (C )c t e sS w au o i t i n p ys ue
DOh 1 . 6Ui n1 0 —4 82 1.20 8 03 9 .s . 03 2 . 11 2 9 s 0 0
1 概述
无线传感器 网络( rls S no ew r, N 是集传 Wi es e srN tok WS ) e
行 融合 ,消除冗 余,减少 数据传输 量,从而节省 电能。本文 在 分析无线传感器 网络资源受 限特点 的基 础上提 出了 WS N
Fu i n Al o ih f e a c i a t so l r t m 0  ̄ R t r rhc l Hi Da a i u t rf rW i ee sS n o t r n Cl se 0 r ls e s rNe wo k
LIHa - o g , a ZHANG n l n LIXi o , y Ya
(. nin eh ia stt o P yis C e s , hns Acd myo S ine, nmq 8 0 1, hn ; 1Xi agT c nclntue f h s & h mit C iee ae f ce csUr i 3 0 1 C ia j I i c y r 2 G a ut iesyo hns cd myo ce csB in 0 0 9 C ia . rd ae v ri f ieeA ae f ine, e ig1 0 4 , hn ) Un t C S j

融合Altmetrics指标的领域高产学者综合影响力研究——以Nature生物科技子刊为例

融合Altmetrics指标的领域高产学者综合影响力研究——以Nature生物科技子刊为例

融合Altmetrics指标的领域高产学者综合影响力研究——以Nature生物科技子刊为例宋艳辉;魏新星;邱均平【期刊名称】《现代情报》【年(卷),期】2024(44)1【摘要】[目的/意义]评估高产学者的影响力有利于推动学者研究的积极性,也可为引进优秀人才提供参考。

根据普赖斯定律确定的高产作者是一个研究领域中有影响力的骨干力量,在科研工作中发挥着关键的导向作用。

但依据科研产出量这一单一指标来评判学者的影响力存在一定的局限性。

合理的学者影响力评价方法在评价学者科研产出绝对数量的基础上还应考虑科研成果的质量,对学者进行包括学术水平在内多维度的综合影响力展开评价研究。

[方法/过程]本文在前人的研究基础上初步遴选传统指标和Altmetrics指标,以3本Nature生物科技子刊为例,其官网为数据源采集相关指标数据。

分别从高产学者的科研影响力和社会影响力两个维度构建评价指标体系,通过相关性分析等方法对指标进行筛选,接着采用因子分析、主成分分析方法分别对高产学者的科研影响力和社会影响力进行评价,并分析两个维度的相关关系,最后得到高产学者影响力的二维测度结果。

[结果/结论]结果显示,大部分学者在两个维度的影响力排名差距较大,并且两个维度呈较强的正相关关系,因此本文将科研影响力即传统指标与社会影响力即Altmetrics指标二者结合进行高产学者的综合影响力评价具有合理性。

同时,通过比较该领域不同发文量的高产学者综合影响力情况,发现高产学者科研成果的“高产出量”并不完全意味着“高质量”,预示学者们应摒弃唯发文量至上的观念,形成一支真正高质量的高产作者队伍,助推领域的发展。

【总页数】15页(P153-167)【作者】宋艳辉;魏新星;邱均平【作者单位】杭州电子科技大学管理学院;杭州电子科技大学中国科教评价研究院【正文语种】中文【中图分类】G250.252【相关文献】1.基于Altmetrics指标的学术论文综合影响力研究2.三维引文关联融合视角下的学者学术影响力评价研究——以基因编辑领域为例3.Altmetrics与谷歌H5指数在期刊影响力评价上的相关性研究r——以谷歌指数TOP100期刊为例4.融合引文与Altmetrics的报纸论文影响力综合评价方法研究5.基于引文指标和Altmetrics指标的期刊影响力综合评价研究——以国际图书情报学期刊为例因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

LTR入门材料整理--小白学搜广推01

LTR入门材料整理--小白学搜广推01
13. ULTRA: ULTR的官方文档,封装了常见的算法. 13.1 Github地址: https:///ULTR-Community/ULTRA 1.3.2 官方文档: https://ultr-community.github.io/ULTRA/ranking_model_reference.html
sigir2019-LTR-tutorial PPT链接地址: r.it/slides/ 搭配中文理解: 排序学习(LTR)杂谈 (下) https:///p/138436960
4. (2020-04)Transformer 在美团搜索排序中的实践: https:///2020/04/16/transformer-in-meituan.html 5. (2020-03)美团-WSDM Cup 2020检索排序评测任务第一名经验总结(多模融合排序检索): https:///2020/03/26/wsdm-2020-bert-lightgbm.html 6. (2019-01)大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践: https:///2019/01/17/dianping-search-deeplearning.html 7. 全面理解搜索Query:当你在搜索引擎中敲下回车后,发生了什么? https:///p/112719984 8. 漫谈搜索引擎 https:///p/99624706 ] LTR论文整理:
VSCode 如何编写运行 C、C++ 程序? - 谭九鼎的回答 - 知乎: https:///question/30315894/answer/154979413 几乎可以当作问题大全查看;
: VSCode实现C++多文件编译: 1. 命令行 : https:///qq_34801642/article/details/103770219?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-bl 2. 基于MinGW: https:///u012030174/article/details/107791407?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.add_param_isCf&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task2.1 单纯修改tasks.json中的参数; VS Code:编译运行根目录下不同文件夹中的文件: https:///qq_34801642/article/details/106419763

【计算机科学】_最大后验概率_期刊发文热词逐年推荐_20140724

【计算机科学】_最大后验概率_期刊发文热词逐年推荐_20140724

科研热词 最大后验概率 高斯分布 量子粒子群优化 贝叶斯框架 调和模型 水平集 比例萎缩 峰值信噪比 小波域降噪 多示例学习 图像标注 图像复原 图像增强 先验模型 先 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 稳定性 大规模manet 多特征融合 吉布斯随机场-最大后验概率 分层协议
推荐指数 1 1 1 1 1
2012年 序号 1 2 3 4
科研热词 集成学习 流量识别 支持向量机 k均值
推荐指数 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3
2013年 科研热词 视觉跟踪 自适应窗口 平均后验概率指标 推荐指数 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5
科研热词 贝叶斯理论 核函数 多元高斯分布 参数估计 主成分分析
推荐指数 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 推荐指数 退化模型 1 路由协议 1 超分辨率 1 最大后验概率(map) 1 学习模型 1 信任管理模型 1 信任度量 1 mobile ad hoc network 1 markov随机场 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17
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arXiv:math/9809001v3 [math.DGC METRICS, IRREDUCIBLE RANK-ONE PU(2) MONOPOLES, AND TRANSVERSALITY
PAUL M. N. FEEHAN
1. Introduction Our main purpose in this article is to prove that the moduli space of solutions to the PU(2) monopole equations is a smooth manifold of the expected dimension for simple, generic parameters such as (and including) the Riemannian metric on the given four-manifold: see Theorem 1.3. In [16] we proved transversality using an extension of the holonomy-perturbation methods of Donaldson, Floer, and Taubes [12], [14], [22], [68], together with the existence of an Uhlenbeck compactification for the perturbed moduli space. In [18], [19] we discuss applications of these results to the PU(2) monopole program for proving the equivalence between Donaldson and Seiberg-Witten invariants conjectured in [74], [47] (see, for example, [18], [52], [53], [54], [57], [58]). However, it is an important and interesting question to see whether there are simpler alternatives to the holonomy perturbations and this is the issue we address here. The idea that one should be able to use PU(2) monopoles to prove Witten’s conjecture concerning the relation between the two types of four-manifold invariants was proposed by Pidstrigach and Tyurin in 1994; see [16], [19], [18], [52], [53], [54], [57], [58], [71] for work on this program due independently to the author and Leness, Pidstrigach and Tyurin, and Okonek and Teleman. The idea itself can be informally described quite quickly, the key point being that the moduli space of PU(2) monopoles contains the moduli space of anti-self-dual connections together with copies of the various Seiberg-Witten moduli spaces, these forming singular loci in the higherdimensional moduli space of PU(2) monopoles. In principle, then, one should be able to use intersection theory on this higher-dimensional moduli space to relate the two kinds of invariants. In practice, despite the simplicity of this basic idea, the difficulties surrounding its implementation are daunting. For this program to succeed one needs to know that the moduli space of PU(2) monopoles — away from the anti-self-dual
Date : August 3, 2000. First version: August 27, 1997. Comm. Anal. Geom. 8 (2000), to appear; math.DG/9809001. Supported in part by an NSF Mathematical Sciences Postdoctoral Fellowship under grant DMS 9306061 and by NSF grant DMS-9704174.
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PAUL M. N. FEEHAN
and Seiberg-Witten points — is a smooth manifold of the expected dimension. This ensures that these exceptional points are the only singularities and that the PU(2) monopole moduli space forms a smooth (though non-compact, because of bubbling) cobordism between the links of the singularities. For PU(2) monopoles, we would ideally like an analogue of the Freed-Uhlenbeck generic metrics theorem for the anti-self-dual equation [15], [23] or the generic parameter result introduced by Witten for the Seiberg-Witten equations [38], [74]. However, results of this kind for the PU(2) monopole equations appear to be much harder to prove. One of the outcomes of our joint work with Leness [16] was a proof that one could nonetheless obtain a useful transversality result via holonomy perturbations by extending related ideas of Donaldson and Taubes [12], [14], [68]. Such holonomy perturbations are important when considering three-manifold versions of the monopole equations. While all of the intersection theory calculations on the moduli space of PU(2) monopoles described in [19] could be carried out using holonomy perturbations, the generic-parameter result (Theorem 1.3) established in the present article represents a very significant simplification and has been the basis of our continuing work on the project to mathematically verify Witten’s conjecture [19], [20], [21]. Our generic-parameter approach (see §1.3 for an outline) makes essential use of certain unique continuation properties for reducible solutions to the PU(2) monopole equations which we developed in our earlier work [16], although not the holonomy perturbations themselves. Issues of transversality also appear to play a significant role in the ongoing work of Kronheimer and Mrowka to complete a three-dimensional analogue of the PidstrigachTyurin program and use PU(2) monopoles to prove “Property P” for knots, via a comparison of Yang-Mills and Seiberg-Witten Floer homologies [36], [37]. Moving outside the realm of low-dimensional manifolds per se, a technical issue which plagued the definition of Gromov-Witten invariants for general symplectic manifolds concerned the absence of generic-parameter transversality results for boundary components of the compactification. For semi-positive symplectic manifolds such transversality difficulties do not arise [61]. The problem was eventually addressed — via an important differential-geometric extension of certain algebraic excess intersection theory methods — by Fukaya and Ono [25], Li and Tian [43], Liu and Tian [44], Ruan [60], and Siebert [64], using a variety of different approaches. A solution was also announced by Hofer and Salamon. In the case of PU(2) monopoles it is already a difficult problem to obtain transversality away from the exceptional solutions, even when no bubbling has occurred. In general, it is not possible to ensure that the loci of exceptional solutions are unobstructed, so we must still use differential-geometric excess intersection theory techniques [19] broadly similar to those of [43], [60] and going back to ideas of [6], [14], [15], [49], [66].
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