【量子科學】發現希格斯粒子─在大強子對撞機回溯宇宙的起源 | CASE PRESS 撰文|李昀翰 前言 我們今日所了解的宇宙,是由一百三十七億年前,一個能量極高又極小的點(奇異點)在一次大爆炸後產生的。在極短的時間之內,許多的粒子出現了,宇宙急遽地膨脹到約目前的千分之一,我們所熟悉的質子、電子均已形成。
【科學新知】突破光速的粒子 | CASE讀報 編譯 | 高英哲 義大利科學家進行微中子實驗,得到證據顯示,這種基本粒子可以跑得比光速還快。其他研究者對此結果持保留態度,但倘若驗證為真,現代物理學最基本的規則——也就是沒有任何事物,能夠以超過每秒 ...
演算法論壇數學中國社區 - 蒙特卡羅、元胞自動機演算法 將問題同一定的概率模型相聯繫,用電腦實現統計模擬或抽樣,以獲得問題的近似解。版主: broken1999, 20081745 265 / 1萬
粒子群演算法(1)----粒子群演算法簡介 - 風雲的專欄 - 博客頻道 - CSDN.NET 一、粒子群演算法的歷史 粒子群演算法源於複雜適應系統(Complex Adaptive System,CAS)。CAS理論于1994年正式提出,CAS中的成員稱為主體。比如研究鳥群系統,每個鳥在這個系統中就稱為主體。主體有適應性,它能夠與環境及其他的主體進行交流,並且 ...
智財技轉處 ENGLISH | 聯絡我們 | 中央研究院 首頁 簡介 徵求授權對象 制式契約 研發人員專頁 相關網站 育成暨萌芽中心 聯絡我們 首頁-> 徵求授權對象 列印本頁 網站更新日期:2015-02-04 物理研究所
蟻群演算法 - xiaofeng1982的日誌 - 網易博客 蟻群演算法(ant colony optimization, ACO),又稱螞蟻演算法,是一種用來在圖中尋找優化路徑的機率型演算法。它由Marco Dorigo于1992年在他的博士論文中提出,其靈感來源於螞蟻在尋找食物過程中發現路徑的行為。蟻群演算法是一種模擬進化演算法,初步的研究表明該演算法 ...
K means 演算法 - 學習堅持,堅持學習- 點部落 最新回應 re: 背景模型-SACON写的蛮不错的 by subird re: K means 演算法to John : 確實如你所說, 看來我在講解這個用法是並沒有.... by Dragon re: K means 演算法嗨 Dragon 你很棒喔,學習到新東西都會再去延伸出自己的想法。
Particle filter - Wikipedia, the free encyclopedia Particle filters or Sequential Monte Carlo (SMC) methods are a set of on-line posterior density estimation algorithms that estimate the posterior density of the state-space by directly implementing the Bayesian recursion equations. The term "sequential Mo
粒子群演算法- 維基百科,自由的百科全書 - Wikipedia 粒子群演算法(Particle Swarm Optimization,簡稱PSO),或稱粒子群優化,是屬於人工智慧演算法,西元1995年由肯尼迪(Kennedy)與埃伯哈特(Eberhart)(1995)兩 ...
粒子群優化- 維基百科,自由的百科全書 - Wikipedia 跳到 算法參數 - [編輯]. PSO參數包括:群體規模m,慣性權重w,加速常數c1和c2,最大速度Vmax, 最大代數Gmax。 Vmax決定在當前位置與最好位置之間的 ...