系统势函数梯度动力学

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1. 势流- 维基百科，自由的百科全书

   zh.wikipedia.org/zh-hk/位流頁庫存檔

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   在流體動力學中，位流（Potential Flow）是指一道速度場是一純量函數（即速度位）的梯度的流。因此，位流的特點是無 ... 位流的無旋性是因為梯度的旋度始終為零的關係。 ... 定律計算。 在二維情形下，位流簡化成非常簡易的系統，可以用複分析來分析。
2. 分子动力学_百度百科

   baike.baidu.com/view/391227.htm - 中華人民共和國頁庫存檔 - 類似內容 - 轉為繁體網頁

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   分子动力学是一套分子模拟方法，该方法主要是依靠牛顿力学来模拟分子体系的运动，以在由分子体系的不同状态构成的系统中抽取样本，从而计算体系的构型积分，并. ... 体势模型，或者采用第一性原理计算结果通过一定的物理方法来拟合二体势函数。 ... 法和共轭梯度法，最速下降法是快速移除体系内应力的好方法，但是接近能量极 ...
3. [PDF]

   广义Birkhoff系统的梯度表示 - 动力学与控制学报

   dlxykzxb.cnjournals.net/.../create_pdf.aspx?... - 轉為繁體網頁

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   2012年12月4日 – 的各类动力学问题，包括积分方法，稳定性等． ... 梯度系统是微分方程和动力系统中的重要问题，特 ... 与第一条性质相关，只要势函数Ｖ成为Ｌｙａ ...
4. 基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进-《计算机工程与科学 ...

   mall.cnki.net/.../JSJK200501016.htm - 中華人民共和國頁庫存檔 - 轉為繁體網頁

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   基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进，陈丽,戚飞虎-计算机工程与 ... 结构或功能结构上自发形态的跨学科领域,其研究焦点是复杂系统宏观特性的质变。 ... 学的学习算法[1] 引入一个李雅普诺夫函数,借助梯度动力过程通过最小化势函数能 ...
5. [PDF]

   基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进 - Read

   read.pudn.com/.../TheImprovedlearingalgorithm.pdf - 轉為繁體網頁

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   借助梯度动力过程通过最小化势函数能同时求解原型向量和伴. 随向量。此算法对无 ... 1 协同神经网络原理. 协同神经网络的基本原理是构造非线性动力学系统中的动 ...
6. [FLASH]

   第6 章分子动力学方法 - 本小组话题列表

   jpkc.hust.edu.cn/jsjkxyclsjjc/uploadfiles/06.swf

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   分子动力学的基本思想在于通过设定原子之间的相互作用(势函数)和相关的系 ... 模型的设定，也就是势函数的选取势函数的研究和物理系统中对物质的描述研究息息相关。 ...... S F 等发展了该方法并扩展到了存在速度梯度，即处于非平衡状态的系统。
7. [PDF]

   基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进

   ftp://ftp.cqeec.com/2005GC01/TP1/.../11390701.pdf - 轉為繁體網頁

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   由 陈丽 著作 - 2005 - 被引用 3 次 - 相關文章
   借助梯度动力过程通过最小化势函数能同时求解原型向量和伴. 随向量。此算法对无 ... 协同神经网络的基本原理是构造非线性动力学系统中的动. 态过程，完成模式 ...
8. 基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进- 软件工程- 道客巴巴

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   2010年5月9日 – 基于梯度动力学的协同神经网络学习算法的改进. ... 借助梯度动力过程通过最小化势函数能同时求解原型１］ 协同学［理论是主要研究系统依靠白组织 ...
9. [PDF]

   群体动力学与协调控制研究中的若干问题 - 北京大学机器感知与智能 ...

   www.klmp.pku.edu.cn/Paper/UsrFile/459.pdf - 轉為繁體網頁

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   由 楚天广 著作 - 2010 - 被引用 4 次 - 相關文章
   群体系统存在全局的能量/Lyapunov函数, 群体运动. 呈现类似梯度系统的行为, 具有全局收敛动力学. 这. 一性质与个体之间的相互作用势函数Va和Vb的具体. 形式无关 ...
10. SRTIOLT3GT势函数及分子动力学模拟研究- docin.com豆丁网

    www.docin.com/p-286477050.html - 轉為繁體網頁

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    2011年11月12日 – SRTIOLT3GT势函数及分子动力学模拟研究. ... 他们所采用的方法主要是基于ＤＦＴ和广义梯度近似（ＧｅｎｅｒａｌＧｒａｄｉｅｎｔ Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ：ＧＧＡ）闱。

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