首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

变分函数

是数学中的一个概念,它在变分法中起着重要的作用。变分法是一种数学方法,用于求解泛函的极值问题。泛函是一个函数的函数,即将函数作为变量的函数。而变分函数则是泛函的一个特殊类型,它是一个实数域上的函数。

在变分法中,我们通常需要找到一个函数,使得对于给定的泛函,该函数使得泛函取得极值。这个函数就是变分函数。变分函数的选择是变分法的关键,通过对变分函数的选择和变分法的运算,可以得到泛函的极值解。

变分函数的分类主要有两种:固定端点变分函数和自由端点变分函数。固定端点变分函数是在给定的边界条件下,通过对函数内部的形状进行变化来求解泛函的极值。自由端点变分函数则是在给定的边界条件下,通过对函数的端点进行变化来求解泛函的极值。

变分法在物理学、工程学、经济学等领域有广泛的应用。例如,在物理学中,变分法可以用于求解最小作用量原理,从而得到物理系统的运动方程。在工程学中,变分法可以用于求解结构力学中的变形问题。在经济学中,变分法可以用于求解最优化问题,例如最大化效用函数或最小化成本函数。

对于变分函数的推荐腾讯云相关产品和产品介绍链接地址,由于不能提及具体的品牌商,建议您参考腾讯云的云计算产品和服务,以满足您在云计算领域的需求。腾讯云提供了丰富的云计算产品和解决方案,包括云服务器、云数据库、云存储等,可以满足您在开发、部署和运维云计算应用时的需求。您可以访问腾讯云官方网站,了解更多关于腾讯云的产品和服务信息。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

直觉理解自由能的目标函数

在主动推理文献中,这一共同目标已经以各种(非正式和正式)方式描述过,包括惊奇、熵、不确定性、预测误差或()自由能的最小化 我们现在转向推理的目标是什么的问题。换句话说,通过推理优化的是什么?...自由能表面上看起来似乎是一个抽象的概念,但当分解成认知科学中更直观和熟悉的量时,它的性质和它在主动推理中的作用就变得显而易见了。...关于自由能的每一个观点都提供了有用的直觉,告诉我们自由能最小化意味着什么。我们在这里简要概述这些直觉,因为当我们讨论本书第二部的例子时,它们会变得很重要。...自由能具有追溯性,因为它是过去和现在的函数,而不是未来的函数。尽管它促进了基于过去数据的对未来的推断,但它并不直接促进基于预期的未来数据的预期形式的推断。这对于规划和决策非常重要。

1.3K20

【算法】复函数

前言 复函数是由一个复数域映射到另一个复数域的关系。判断复函数是否可导可导:u( x , y ) 和 v ( x , y ) 在点 ( x, y ) 可微, 并且在该点 满足柯西—黎曼方程。...解析函数是复函数在一个区域内可导。可用定义法计算复函数在一点的导数 或 利用常见初等函数的导数以及导数的运算法则求导。 柯西定理:已知一复函数的原函数,可求其积分。...柯西积分公式:当复函数在封闭区域内解析,则在该封闭区域内任一点的值由f(z)/z-z0在边界上的积分所决定。 如果一个函数在某点解析,那么它的各阶导函数在该点仍解析 。...复数的幂乘和方根 ①幂乘 ②方根(这里 w≠0 , n≥2 )的复数 w 为该方程的 n 次方根 复函数 复数域上初等函数的定义: 1....复函数极限 ①复函数极限概念: ②复函数极限判断定理: 2. 复函数的连续性 ①复函数连续概念: ②复函数连续性定理: 3.

1.8K10
  • 自编码器

    自编码器背后的关键思想是,它们可以通过最大化与数据点 x 相关联的 下界 L(q) 来训练: ?...自编码器方法是优雅的,理论上令人愉快的,并且易于实现。它也获得了 出色的结果,是生成式建模中的最先进方法之一。它的主要缺点是从在图像上训练 的自编码器中采样的样本往往有些模糊。... RNN也具有由VAE潜变量捕获的潜在更抽象层的随机变化性。...自编码器的一个缺点是它仅针对一 个问题学习推断网络,给定 x 推断 z。...自编码器的一个非常好的特性是,同时训练参数编码器与生成器网络的组合迫使模型学习编码器可以捕获可预测的坐标系。这使得它成为一个优秀的流形学习算法。图20.6展示了由自编码器学到的低维流形的例子。

    81120

    CC++函数

    1.C实现函数 C语言中,有时需要函数来完成特殊的功能,比如C标准库函数printf()和scanf()。C中提供了省略符“…”能够帮主programmer完成函数的书写。...函数原型申明如下: type functionname(type param1,...); 函数至少要有一个固定参数,省略号“…”不可省略,比如printf()的原型如下: int printf...一般的函数处理过程: ①定义一个va_list变量设为va; ②调用va_start()使得va存放函数参前的一个固定参数的地址; ③不断调用va_arg()使得va指向下一个实参...C函数缺点[2]^{[2]}: (1)缺乏类型检查,容易出现不合理的强制类型转换。...所以C++11采用了initializer_list作为函数的形参,下面给出一个打印错误的函数: void error_msg(initializer\_list il){

    1.1K10

    学界 | UCSB提出知识图谱推理:在KG中引入推理框架

    在本论文中,加州大学圣塔芭芭拉分校的王威廉等研究者在知识图谱推理中引入了推理框架,并将路径搜索和路径推理紧密结合从而进行联合推理,这种方法提升了知识图谱推理模型的稳定性。...在这一假设下,我们引入近似后验,并设计了一个自编码 (Kingma and Welling, 2013) 算法以最大化下界。这个分架构将两个模块紧密结合为统一的整体,并对其同时进行训练。...论文的其它部分结构如下:在第 2 部分我们将概述 KG 嵌入、多跳推理以及自编码的相关研究;在第 3 部分描述我们的知识推理工具 DIVA;第 4 部分展示了试验结果;第 5 部分为结论。...论文:知识图谱推理 ? 论文链接:https://arxiv.org/abs/1803.06581 推理知识图谱中缺失的连接已经吸引了研究界的广泛关注。...通过推理方法,我们成功将三者紧密结合为一个统一的架构,同时对其联合优化以实现 KG 推理。随着伴随子模块间的积极交互,DIVA 可以更好地处理噪声并应付更复杂的推理情境。

    1.3K60

    函数期末复习笔记

    Chap2 点集 简单描述 Cantor 集的构造过程 将[0,1]三等,去掉中间的开区间(\frac{1}{3},\frac{2}{3}),将剩下的两个区间[0,\frac{1}{3},]和[\frac...{2}{3},1],记为E_1 再把这两个闭区间三等,去掉中间的开区间(\frac{1}{9},\frac{2}{9})和(\frac{7}{9},\frac{8}{9}),剩下2^2个区间,记为E_...,得到2^n个长度为3^{-n}的互不相交的区间,去掉了2^{n-1}个区间,记这2^n个区间为E_n 如此进行下去,就从[0,1]中去掉了可数多个无公共端点的开区间,余下的区间称为 Cantor 三集...给出可测函数的定义 设f(x)是定义在可测集E\subset\mathbb{R}^n上的实函数,如果对于任何有限实数a,E[f>a]f(x)为定义在 简述 Luzin 定理 设f(x)是E上a.e.有限的可测函数...Jordan 分解定理 在[a,b]上的任一有界变差函数f(x)都可以表示成两增函数之差 绝对连续函数的定义 设F(x)为[a,b]上的有限函数,如果对于任意的\varepsilon>0\delta>

    1.3K20

    自编码器(VAEs)

    除了GAN,还有一类很有名生成模型variational auto-encoder(VAE,自编码器)。接下来的几期里面,我打算系统地了解一下VAEs。...与GANs不同的是,我们是知道图像的密度函数(PDF)的(或者说,是我们设定的),而GANs我们并不知道图像的分布。...做参数估计,利用对数最大似然法,就是要最大化下面的对数似然函数: ? 利用贝叶斯推理,可以得到 ? 其中, ? 经过改写,还可以写成 ? L称为对数似然函数下界。...一般来说,直接优化对数似然函数是不可行的,因此转而优化它的下界L。根据上述的两种形式,可以得到两种近似模型: ? 以及 ?...实际试验时,如果样本量N很大,我们一般采用minibatch的方法进行学习,对数似然函数的下界可以通过minibatch来估计: ?

    3.7K50

    自编码器 VAE

    自编码器 (Variational Auto-Encoders, VAE) 属于生成模型家族。...简介 简单来讲,自编码器是可以和GAN相媲美的生成网络。我们可以输入一个低维空间的Z,映射到高维空间的真实数据。比如,生成不同样的数字,人脸等等。...什么是 VAE 自动编码器(AEV)就是用于生成模型,结合了深度模型以及静态推理。简单来说就是通过映射学习将一个高位数据,例如一幅图片映射到低维空间Z。与标准自动编码器不同的是,X和Z是随机变量。...自编码器同样的以特定分布的随机样本作为输入,并且可以生成相应的图像,从此方面来看其与对抗生成网络目标是相似的。但是自编码器不需要判别器,而是使用编码器来估计特定分布。...VAE即在AE的基础上引入的思想,使其能够进行数据生成。VAE建模着重考虑 过程的有效性,其中 z 为隐变量特征的分布。

    1.5K20

    基于模型的缺陷检测

    印刷缺陷检测经常用于两种方法:差模型、模型。差模型包括区域差和图像差,对于来料以及光源的一致性要求较高,而模型对此具有更好的鲁棒性。...算法步骤 (1)感兴趣区域分割 (2)以基准图构建模型 (3)测试图与模型一一对比 检测效果 ? 注:建议按以上步骤进行尝试,若有差异可参考后续源代码。...关键算子解析: create_variation_model(: : Width, Height, Type, Mode : ModelID) 描述:创建一个图像对比的模型 参数: Width:输入需要对比图像的宽度...,参考:‘standard’标准,‘robust’,鲁棒,‘direct’直接 standard standard属性可以通过train_variation_model来训练多张图像,以获取一个平均的图像...,再通过prepare_variation_model来建立模型;

    1K10

    【C语言笔记】函数

    提到函数,我们的感觉是不是既熟悉又陌生?感觉熟悉是因为我们平时都在使用着,如我们常使用的printf()函数与scanf()函数就是典型的函数。...因为printf()函数函数我们才可以根据我们的需要灵活地输出变量的值。...//给printf函数传入n个参数 我们可以根据需要给printf()函数传入n个参数,这就是函数。 感觉陌生是因为我们没有试着创建函数。...要创建函数需要包含头文件stdarg.h,并且创建函数应按照如下步骤进行: 【第一步】定义一个使用省略号的函数原型,如printf()与scanf()函数的原型为 int printf (const...2.0, 3.0, 4.0, 5.0, 6.0); printf("sum1 = %f\n", sum1); printf("sum2 = %f\n", sum2); return 0; } 函数

    1.1K40

    自编码器概述

    本文简要介绍了推断的问题背景,接着介绍VAE的基本思想和原理,指出VAE是推断思想和神经网络结合的产物,并对它作简单的分析和理解。...由于VAE是推断和神经网络结合而来的成果,本节主要介绍VAE的思想背景:推断和ELBO。...2、推断和ELBO 为了解决推断问题,主要的方法有蒙特卡洛马尔可夫链(MCMC)和推断(Variational Inference, VI)。...而推断则可以用BP算法和小批量梯度下降来训练,成本较低。VAE正是在推断上发展而来的。 推断是用一个分布q(z)来逼近后验分布 ? ,具体的做法是最小化以下KL散度: ?...四、总结 VAE是推断的自然发展,它结合了ELBO和神经网络的优势,解决了通用场景下的推断问题,同时也解决了连续数据的生成问题。

    97521

    VAE variation inference推理 清爽介绍

    众人曾十认真地分析过为什么这些模型的效果这么好,结论是深度模型的非线性拟合能力确实很强。不管曾经多么复杂的问题,一个深度模型出马,立刻把问题解决的八九不离十。...VAE也是利用了这个特点,我们用深度模型去拟合一些复杂的函数,从而解决实际问题。 让我们先记住这个trick,后面我们会用到它。接下来我们要上场的是生成模型。...为了找到一个好的q(z),使得它和p(z|X)尽可能地相近,我们需要: 右边第一项的log似然的期望最大化 右边第二项的KL散度最小化 对于VAE之前的variation inference(中文可以翻译成推断...上面提到了Q'(z|X)这个函数,它代表了当我们给定某个X的情况下z的分布情况。我们可以想象这里的z是满足某种分布的。那么我们从数值上可以把X抽离出来呢?...这样我们就把一个随机变量分成了两部分——一部是确定的,一部是随机的。 ? 这就是替换的一小步,求解的一大步!

    1.8K20

    VAE-自编码器

    自编码器不再将输入映射成隐层空间中的一个固定编码,而是转换成对隐层空间的概率分布估计,为了方便表示我们假设先验分布是一个标准高斯分布。...为了解决上述问题,自编码器使用了推理的方法,引入一个可学习的概率编码器去近似真实的后验分布,使用KL散度度量两个分布的差异,将这个问题从求解真实的后验分布转化为如何缩小两个分布之间的距离。...上述分过程是VAE及各种变体的核心思想,通过推理将问题转化为最大化生成真实数据的证据下界。...自编码器是一种用于寻找隐空间的方法,这些隐空间是数据的复杂非线性函数。...自编码器在自编码器基础上增加了一个先验隐空间(标准正态分布),这为学习的隐空间提供了非常好的属性(我们可以通过隐空间平滑地插值数据分布)。

    53710

    理解自动编码器

    图3通过学习得到概率变换函数 这里的映射函数是通过学习得到而非人工设计,在深度生成模型中用神经网络表示。主流的深度生成模型,如自动编码器、生成对抗网络均采用了这种思路。...2.如何在训练过程中迫使映射函数生成的样本逐步趋向于真实的样本分布。 本文将要讲述的自动编码器使用推断和神经网络作为工具来解决此问题。...自动编码器 自动编码器(Variational Auto-Encoder,简称VAE)由Kingma等人提出[1],是对复杂的概率分布进行无监督学习的典型方法。...在这里令下界函数为 ? 由于KL散度非负,因此是对数似然函数下界。式6是VAE的核心,左侧需要最大化lnp(x)同时最小化 ? 。此KL散度可以看做是误差项。...下界函数定义了一个编码器-解码器结构。q(z丨x)充当编码器的角色,将x编码为z。更准确地说,给定一个x,输出其对应的隐变量的概率分布。

    1.6K21

    函数和可变参数宏

    ---- Part1一、函数的设计与实现 对于一个普通函数,我们在函数实现中,不用关心实参,只需要在函数体内对形参直接引用即可。当函数调用时,传递的实参和形参个数和格式是匹配的。...函数,顾名思义,跟 printf 函数一样:参数的个数、类型都不固定。我们在函数体内因为预先不知道传进来的参数类型和个数,所以实现起来会稍微麻烦一点。...首先要解析传进来的实参,保存起来,然后才能接着像普通函数一样,对实参进行处理。 11.函数初体验 我们接下来,就定义一个函数,实现的功能很简单,即打印传进来的实参值。...当然,程序最后的运行结果跟上面的程序是一样的,如下所示: *args:1 *args:2 *args:3 *args:4 *args:5 33.函数 V3.0 版本 对于函数,编译器或计算机系统一般会提供一些宏给程序员使用...I'm %s\n","Wanglitao"); return 0; } 参宏的实现形式其实跟函数差不多:用 ... 表示参列表,参列表由不确定的参数组成,各个参数之间用逗号隔开。

    1.9K20
    领券