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重温微积分(齐民友)
重温微积分》根据作者多年来为各种不同程度的大学生和研究生讲课及讨论班上报告的内容整理而成。第一章对极限理论的发展作了历史的回顾。以下六章分别讨论函数、微分学、积分学、傅里叶分析、实分析与点集拓扑学基础以及微分流形理论。每一章都强调有关理论的基本问题、基本理论和基本方法的历史的背景,其与物理科学的内在联系,其现代的发展与陈述方式特别是它与其他数学分支的关系。同时对一些数学和物理学中重要的而学生常常不了解的问题作了阐述。因此,它涉及了除微积分以外的许多数学分支:主要有实和复分析、微分方程、泛函分析
所属分类:
专业指导
发布日期:2009-05-07
文件大小:14680064
提供者:
freyfish
重温微积分 齐民友 2003.pdf
内容提要 本书根据作者多年来为各种不同程度的大学生和研究生讲课及讨论班上报告的内容整理而成。第一章对 极限理论的发展作了历史的回顾。以下六章分别讨论函数、微分学、积分学、傅里叶分析、实分析与点集拓扑学 基础以及微分流形理论。每一章都强调有关理论的基本问题、基本理论和基本方法的历史的背景,其与物理科 学的内在联系,其现代的发展与陈述方式特别是它与其他数学分支的关系。同时对一些数学和物理学中重要的 而学生常常不了解的问题作了阐述。因此,它涉及了除微积分以外的许多数学分支:主要有实和复分析、微分方
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-26
文件大小:14680064
提供者:
lcxb2010
Calculus on Manifolds
本书对于高等微积分的一些经典结果作了现代化的处理,利用微积分流行及外微分形式,简明而系统地讨论了多元函数的微积分。本书写得深入浅出,论证比较严格,而且易于理解。
所属分类:
专业指导
发布日期:2010-03-27
文件大小:6291456
提供者:
whyao1962
重温微积分齐民友2003
本书根据作者多年来为各种不同程度的大学生和研究生讲课及讨论班上报告的内容整理而成。第一章对极限理论的发展作了历史的回顾。以下六章分别讨论函数、微分学、积分学、傅里叶分析、实分析与点集拓扑学基础以及微分流形理论。每一章都强调有关理论的基本问题、基本理论和基本方法的历史的背景,其与物理科学的内在联系,其现代的发展与陈述方式特别是它与其他数学分支的关系。同时对一些数学和物理学中重要的而学生常常不了解的问题作了阐述。因此,它涉及了除微积分以外的许多数学分支:主要有实和复分析、微分方程、泛函分析、变分法
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-01-17
文件大小:14680064
提供者:
snowbhr08
John M. Lee Introduction to Smooth Manifolds
John M. Lee三本经典中的第二本,主要讲光滑流形,是自学流形以及查阅资料绝佳选择,此版为2012新版,涵盖tangent and cotangent bundles,vector bundles, differential forms,tensors,De Rham Cohomology,Exponential Map,,流形的定向和流行上的微积分等。
所属分类:
专业指导
发布日期:2014-05-15
文件大小:6291456
提供者:
sissi815zx
流形上的微积分
流形上的微积分 多元微积分拓展 在这本经典的高等微积分之作中,现代微分几何大师M.Spivak 采用简明的现代方法,删繁拨冗,用通俗的语言引导读者为学习微分几何打下坚实的基础
所属分类:
讲义
发布日期:2017-12-25
文件大小:3145728
提供者:
jueniesu8286
流形上的微积分
流形上的微积分,据说是清华开设的一门非常有用的课程
所属分类:
机器学习
发布日期:2018-01-22
文件大小:10485760
提供者:
qq_27391399
Analysis on Manifolds
流形上的微积分。分析入门的必经之路,Munkres的作品。
所属分类:
讲义
发布日期:2019-01-14
文件大小:5242880
提供者:
bob_leo
在(纠缠)曲面和DCFT的动作上
表面和界面的动力学描述了许多物理系统,包括流体膜,纠缠熵以及缺陷与量子场论的耦合。 基于卡特开发的子流形微积分的公式,我们引入了一个新的(纠缠)曲面变分原理。 该原理捕获了表面/界面作用及其相关的时空应力张量上的所有微分约束。 根据弹性理论中的响应系数来解释与表面作用中出现的几何张量的不同耦合。 研究了一个边缘处于二阶导数级别的表面行为的示例,包括奇偶校验和奇偶校验扇区。 它的保形不变的对应物限制了可以在带有边界的二维子流形中出现的保形异常的类型。 类似于流体动力学,表明分类方法可用于以导数的给
所属分类:
其它
发布日期:2020-03-27
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38677648
机器学习中的最优化算法总结
机器学习中的最优化算法总结下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系: 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。 费马定理 对于一个可导函数,寻找其极值的统一做法是寻找导数为0的点,即费马定理。微积分中的 这一定理指出,对于可导函数,在极值点处导数必定为0: 对于多元函数,则是梯度为0 导数为0的点称为驻点。需要注意的是,导数为0只是函数取得极值的必要条件而不是充分条 件,它只是疑似极值点。是不是极值,是极大值还是极小值,还需要看更高阶导数。对于 元函数,假设x是驻点 如果 (x)>0,则在该
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-02
文件大小:570368
提供者:
abacaba