สมการค่าลักษณะเฉพาะ
โครงการเรียนรู้เพนกวิน
โครงการใช้ข้อมูลเพนกวิน Palmer ที่สมบูรณ์ 342 แถว: ชุดฝึก 240 และชุดทดสอบ 102 แถว แถวฝึกที่เลือกกำหนดการปรับสเกลและพารามิเตอร์ CSV ต้นฉบับ
โครงการนี้ฝึกน้ำหนักด้วย softmax ต่างจากแล็บในหน้าแรกที่ใช้ค่าเฉลี่ยของสายพันธุ์ที่ใกล้ที่สุด ข้อมูลวัดเพนกวินชุดเดียวกัน แต่วิธีจำแนกต่างกัน คำทำนายอาจต่างกันได้
แบบจำลองควอนตัม · อธิบายฟังก์ชันคลื่น พิกัดอนุภาค และความสัมพันธ์ของพลังงาน
PDE และแบบจำลองควอนตัมไม่ใช่การดำเนินการกับข้อมูลเพนกวินนี้
พิจารณาแนวคิดนี้ร่วมกับโครงการ สมมติฐานของต้นฉบับอาจต่างกัน ข้อมูลชุดนี้ไม่พิสูจน์ทฤษฎีบท
ข้อมูลเข้า: 12 × 2; ประเมินชุดทดสอบ: 102 · #58 · 40.6 มม., 193 มม.. คำตอบที่ทราบ: อาเดลี; ค่าทำนาย: อาเดลี · [≈0.7383, ≈0.2444, ≈0.01737].
ใช้ในส่วนต้นฉบับเหล่านี้: 8.2 ใช้สมการเป็นแนวทาง
ฟังก์ชันลักษณะเฉพาะถูกแปลงเป็นสำเนาของตัวเองที่ปรับขนาด ตัวคูณขนาดคือค่าลักษณะเฉพาะ
สมการนี้ปรากฏในส่วนแบบจำลองควอนตัมของต้นฉบับ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ภาพประกอบ · ตัวอย่างมิติจำกัดนี้ใช้เมทริกซ์เอกลักษณ์คูณสาม ไม่ใช่แฮมิลโทเนียนโมเลกุลหรือตัวแก้สมการเชิงอนุพันธ์ย่อย
สัญลักษณ์
- ฟังก์ชันลักษณะเฉพาะในสมการต้นฉบับ
- ค่าลักษณะเฉพาะของมัน
- ตัวดำเนินการแฮมิลโทเนียนในต้นฉบับ
ตัวอย่างสูตรต้นฉบับ
ตัวอย่างต้นฉบับนี้ใช้ข้อมูลเข้าและสมมติฐานของตัวเอง การแก้ไขไม่เปลี่ยนโครงการ
แก้ค่าหรือโค้ด แล้วกดรัน ตัวอย่างนี้เป็นการคำนวณจำนวนจำกัด ไม่ใช่การพิสูจน์ทฤษฎีบท
ลำดับข้อมูลในตัวอย่างนี้
โค้ดเปลี่ยนแล้ว กดรีเซ็ตเพื่อคืนลำดับข้อมูลของตัวอย่าง
คุณเลือก
input.first= 1
คำนวณที่นี่
นิพจน์ผลลัพธ์: { psi, transformed, scaled: psi.map((value) => 3 * value) }
psi=[input.first, 2]ใช้:input.firsttransformed=psi.map((value) => 3 * value)ใช้:psi
ส่งกลับ
psi- อาร์เรย์ (2 รายการ): [1, 2]
transformed- อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 6]
scaled- อาร์เรย์ (2 รายการ): [3, 6]
อ่านตัวเลขจาก input แล้วคืนค่าผลลัพธ์ พื้นฐาน JavaScript.
ผลลัพธ์
ข้อความทางเทคนิค
เปลี่ยนข้อมูลเข้าแล้วรันโค้ดเดิมอีกครั้ง ผลลัพธ์แสดงค่าจากข้อมูลที่ระบุข้างต้น
แหล่งอ้างอิง: นิพจน์ในต้นฉบับ