拉普拉斯

摘要： 物理学四大神兽分别是缩地成寸芝诺龟、预言先知拉普拉斯兽、扭转时空麦克斯韦妖和超越生死薛定谔的猫,分别对应着微积分、经典力学、热力学第2定律和量子力学。芝诺的乌龟时空双修能缩地成寸,拉普拉斯兽明察大道推演万物,麦克斯韦妖操控万物逆转阴阳,薛定谔的猫能制造宇宙超越生死。这四大神兽亦正亦邪,它既给聪明的科学家带来困扰,也给企图进化成神的人类指明了道路。今天,就让我们来认识一下这只既死又生的薛定谔猫。

摘要： 十九世纪法国著名数学家拉普拉斯说:"对于生活中的大部分,最重要的问题实际上只是概率问题。你可以说几乎我们所掌握的所有知识都是不确定的,只有一小部分我们能确定地了解。甚至数学科学本身,归纳法、类推法和发现真理的首要手段都是建立在概率论的基础之上的。"有趣的是,如此重要的概率论,却起源于赌博。

摘要： 卡尔·波普尔将当代社会分为"封闭社会"和"开放社会",认为"开放社会"是"一个蜂巢式的有机体",对于人、正义、理性的信念,是有待完成的。"相对论消除了关于绝对空间和时间的幻想,量子力学则消除了关于可控测量过程的牛顿式的梦,而混沌则消除了拉普拉斯关于决定论式的可预测的幻想"(《"开放社会"及其敌人》)。

摘要： 针对传统脑电去噪算法易丢失细节特征、峰值信噪比低、计算量大等问题,对脑电信号70～200 ms的尖波部分和持续时间小于70 ms的棘波部分,采用拉普拉斯分布为去噪模型,利用贝叶斯估计方法对小波变换后的系数进行估计,将估计后的信号进行重构,以达到去噪的目的.采用信噪比、均方根误差、作为去噪的评价指标,对比贝叶斯估计算法、全局阈值算法、改进阈值算法和自适应阈值算法的优缺点.通过对比发现贝叶斯算法的信噪比远高于其他算法,该方法获得了较大的峰值信噪比增益,而在四组均方根分析数据中,贝叶斯估计算法取得的误差较小,去噪效果更好.在能量和功率谱的分析中,充分验证了贝叶斯估计算法的去噪优越性,有效保留了原始信号的高频和低频部分的细节信息.

摘要： 数学家拉普拉斯说:"在数学的王国里,发现真理的主要工具就是类比和推理。"类比推理既是数学的重要思想,也是数学学习中广泛采用的学习策略,特别是与旧知识联系紧密的新知识的学习就更离不开类比推理。所谓类比推理,就是指在数学学习中根据知识之间的内在联系.

摘要： 18世纪末大概是科学家们最感幸福和荣耀的时代。震撼整个欧洲的拿破仑亲自接见物理学家拉普拉斯,要看他的新著《天体力学》。欧洲贵族小姐的闺房里都摆着新近的自然科学著作。曾经的世界对人类而言是混沌和不可预测的,到处是各种难以解释的"奇迹",面对日月星辰、雷霆雨露,人们只能懵懵懂懂地活在其中。

摘要： 求解任意三角形面积是初等数学中热门问题,其中平面三角形面积更是考察热点.从小学到中学,我们学习过很多三角形面积公式,其中最主要的是S=1/2a·h和S=1/2absin,但是当已知条件为三角形三顶点的坐标的时候求面积的运算就会不方便,那么有没有更加简便的方法可以直接求出三角形的面积呢?

摘要： 符号图是边赋值为±1的一类图.设符号图Γ的拉普拉斯矩阵为L(Γ)=D(G)?A(Γ),这里D(G)表示度矩阵,A(Γ)表示符号图的邻接矩阵.Γ是平衡的当且仅当最小拉普拉斯特征值λn=0.因此当Γ非平衡时λn>0.本文研究了非平衡符号图的最小拉普拉斯特征值问题.利用图特征值的嫁接方法,获得了给定悬挂点非平衡符号图的最小拉普拉斯特征值,并且刻画了达到最小特征值的极图.

摘要： 16、17世纪之交,自然科学(特别是天文学)的研究中经常遇到大量精密而庞大的数值计算,改进数字计算方法成为当务之急.对数的发明“以缩短计算时间的方式延长了天文学家的寿命”(法国数学家拉普拉斯语),因而成了“17世纪数学的三大成就”(恩格斯语)之一(另两项分别为解析几何的发明和微积分的发明).了解对数概念的发生、发展历史,关键是感悟其中所蕴含的原创的数学思想.

摘要： 为了更好地阐述自己的想法,物理学家喜欢通过讲故事来进行形象的说明。物理学界的“四大神兽”便是这样诞生的,它们分别是芝诺的乌龟、拉普拉斯兽、麦克斯韦妖和薛定谔的猫。

摘要： 为提高编码效率,通过分析残差系数在空域和DCT域均符合拉普拉斯(Laplacian)分布后,提出一种零值量化DCT系数预判算法。通过该算法,能够在DCT之前对每个量化DCT系数进行零值预判。通过头肩序列的实验表明新算法能检测出绝大部分的全零块,而不会造成图像质量的降低,且整体运算复杂度优于常规算法。

摘要： 本申请公开了用于执行袖状胃切除术的装置(102)、系统(10)和方法的实施例。装置(102)可以包括用于插入胃(12)内部的探条(105)，探条(105)具有近侧探条端(106)和远侧探条端(108)，具有近侧管腔端(124)和远侧管腔端(122)的充气管腔(120)，充气管腔(120)从近侧探条端(106)延伸穿过远侧探条端(108)，与近侧管腔端(124)联接的流体输送系统(134，136)，流体输送系统(134，136)可操作地构造成将预定正压范围内的正压输送到胃(12)中，以及与近侧管腔端(124)联接的监测器(402)，其可操作地构造成监测胃(12)内的压力或体积。探条(105)可操作地构造成当在胃(12)内达到预定的正压范围时限定用于袖状胃切除术的切除线。

摘要： 本发明公开了一种具有拉普拉斯噪声的非参数贝叶斯字典学习方法，对灰度图像数据中的椒盐噪声进行去噪。本文对图像数据进行字典学习建模，并假设噪声部分服从拉普拉斯分布，采样非参数贝叶斯方法对模型进行概率分布假设；通过最大似然估计法获得模型的目标函数；采用吉布斯采样法对目标函数中所有随机变量采样；通过EM算法反复迭代更新得到各变量的最优解。使用最优解构造输出数据，即输出图片，从而获得干净数据，去除噪声。本方法对灰度图像数据的噪声部分进行了拉普拉斯假设，有效去除了椒盐噪声，对高斯噪声也有一定的去噪能力，此外还能够很好的去除高斯和椒盐的混合噪声。

摘要： 本发明公开了一种具有拉普拉斯噪声的非参数贝叶斯字典学习方法，对灰度图像数据中的椒盐噪声进行去噪。本文对图像数据进行字典学习建模，并假设噪声部分服从拉普拉斯分布，采样非参数贝叶斯方法对模型进行概率分布假设；通过最大似然估计法获得模型的目标函数；采用吉布斯采样法对目标函数中所有随机变量采样；通过EM算法反复迭代更新得到各变量的最优解。使用最优解构造输出数据，即输出图片，从而获得干净数据，去除噪声。本方法对灰度图像数据的噪声部分进行了拉普拉斯假设，有效去除了椒盐噪声，对高斯噪声也有一定的去噪能力，此外还能够很好的去除高斯和椒盐的混合噪声。

摘要： 本发明公开了一种基于拉普拉斯强化金字塔的织物图像瑕疵检测方法。方法包括：建立扩展织物图像数据集；得到先验框；搭建TRL‑YOLO模型；选取训练，输出训练预测特征图；将先验框分布并调整，选取训练候选框；计算模型整体损失值并更新参数；选取验证候选框；计算织物类别的平均精确度值；获得训练完成的TRL‑YOLO模型；待检测织物图像输入，保留最终预测框；映射至待检测织物图像中进行织物瑕疵的检测定位；输入EfficientNetv2网络实现织物瑕疵后分类。本发明方法进行织物图像的瑕疵检测，相较于现有的先进检测模型在检测精度和效率上都具有较大的优势，很好地满足了实际场景中的实时性要求。

摘要： 本发明提供一种基于L2,1范数和拉普拉斯流形的RLSDSPCA降维方法，对基因表达数据进行特征基因选择和癌症样本分类。通过降维方法对基因表达数据进行数据降维，对降维后的数据进行特征基因选择和癌症样本分类。本发明有效地提高了基因表达数据特征基因的选择水平和癌症样本的分类效果。

摘要： 本发明属于信息安全技术领域，公开了一种拉普拉斯机制的移动终端传感器数据加扰方法及系统，所述拉普拉斯机制的移动终端传感器数据加扰方法包括：原始数据处理阶段，获取原始传感器数据，并按照标准三轴坐标系分离出三个方向的数据；同时记录智能终端传感器在数据采集时的频率；噪声去除与记录阶段对原始数据进行包括人声在内的高频噪声去除，并计算不同方向上去除的噪声平均值与极差；数据重采样阶段，数据加噪阶段，通过数据输出阶段将数据输出。本发明在实现智能终端传感器原始数据的保护同时具有更低的计算复杂度，更低的资源消耗，实现了数据保护程度的可定制化与高拟真，实现了在保护原始传感器数据的同时对实用性的保证。

摘要： 本发明设计了一种基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测与识别方法，适用于存在多数循环平稳信号且接收样本数量较小、循环平稳信号阶数未知、信噪比较低等问题。结合了多天线传感器技术进行系统模型建立，使基于拉普拉斯矩阵的循环平稳信号检测器的检测性能得到相应的提升。通过Matlab对多种循环平稳信号进行仿真分析，提供了一种准确可行的方法。利用图形将多天线所接收到的循环平稳信号进行表征，对接收到的信号进行快速傅里叶计算及功率谱检测量的统计，并根据信号功率谱的统计量判断被检测信号的数量及调制阶数。本发明可用于认知无线电中信号识别，信号检测及检测性能的分析。

摘要： 本发明公开了一种基于拉普拉斯滤波器的自适应量化方法，方法包括：在编码器对每一帧图像进行编码时，将图像帧划分为多个图像片；将每个所述图像片划分成多个编码树单元；将每个所述编码树单元划分成多个编码单元；对每个所述编码单元进行拉普拉斯滤波处理，得到每个所述编码单元的活动性参数；根据每个所述编码单元的活动性参数，确定每个编码单元的量化参数；其中，所述量化参数用于表征编码量化过程的量化误差。本发明通过确定编码过程中的量化参数，对于平坦区域设置更小的量化参数值，进行细量化，而对于复杂区域设置较大的量化参数值，进行粗量化，能够达到更好的主观效果，可广泛应用于图像处理技术领域。

摘要： 本发明公开了一种加权混合图拉普拉斯的多维视觉数据修复方法，包括计算每个像素点与其周围四个邻接像素点的相似度，构建一阶局部的拉普拉斯算子，计算其中单个像素点与非局部邻接像素点的相似度，构建一阶非局部拉普拉斯算子，由一阶局部拉普拉斯算子和一阶非局部拉普拉斯算子联合相加得到一阶拉普拉斯算子，将一阶拉普拉斯算子泛化至二阶形式得到二阶拉普拉斯算子，分别对一阶拉普拉斯算子和二阶拉普拉斯算子进行加权联合相加，得到混合图拉普拉斯算子，采用混合图拉普拉斯算子构建多维视觉数据的修复模型。本发明对多维视觉数据进行缺失数据修复，通过对传统图拉普拉斯正则项的改进。

摘要： 本发明公开了一种基于拉普拉斯降维的水产养殖水质异常检测方法。属于水产养殖技术领域，具体步骤：数据降维、确定异常检测数据维度、构建DSVDD异常检测模型、输出水质异常检测数据。本发明涉及到水产养殖过程中养殖水体的6个监测指标，将这6个指标作为检测模型的输入量，利用拉普拉斯特征映射对传感器采集的水质数据进行降维，将样本输入维度从6维降到3维，确定DSVDD异常检测方法的数据维度，训练好的DSVDD检测模型进行异常检测测试，将DSVDD模型异常检测测试结果与传统的SVDD模型的异常检测结果相比，DSVDD算法有更好的检测精度，可进行高维度的水质异常检测，提高了针对水产养殖业的水体异常检测的精度。