Python现有10个质量都为1的粒子，初始在一个10x10的二维方形范围 内随机分布，各粒子初始速度的方向随机，大小为0-1之间的随机 值。粒子在二维平面内运动，所受到的力为其他粒子的引力。设时 间，质量，长度单位都为1，G也设为1；粒子运动可超出原始范围。 考虑绪论中介绍的办法，模拟粒子们的运动：时间步长为0.01，模 拟运行1000步。将粒子在初始和最终时刻的位置存储到文本文件 中。

我可以回答这个问题。根据题目所述，我们可以使用牛顿万有引力定律来计算粒子之间的引力，然后根据牛顿第二定律计算粒子的加速度，最后使用欧拉方法模拟粒子的运动。具体实现可以参考绪论中介绍的方法。在模拟运行100步后，将粒子在初始和最终时刻的位置存储到文本文件中。

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在python中初始化一个大小为7*1的一维卷积核，使用神经网络来实现。

在Python中初始化一个大小为7*1的一维卷积核，可以使用以下代码：

import torch.nn as nn

conv1d = nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=1, kernel_size=7, stride=1, padding=0, bias=False)

这个代码使用了PyTorch库中的`nn.Conv1d`类，用于构建一维卷积核。这个卷积核有`in_channels`个输入通道，`out_channels`个输出通道，大小为`kernel_size`，步幅为`stride`，填充为`padding`，没有偏置项。在这个例子中，我们使用了1个输入通道和1个输出通道，大小为7，步幅为1，填充为0，没有偏置项，即初始化了一个大小为7*1的一维卷积核。

python初始化一个二维矩阵

在 Python 中，初始化一个二维矩阵可以使用嵌套列表的方式来实现。以下是一个示例代码：

matrix = [[0 for i in range(cols)] for j in range(rows)]

其中，cols 表示矩阵的列数，rows 表示矩阵的行数。这段代码会创建一个值全为 0 的二维矩阵。如果你想要创建其它初始值，只需要将 0 替换成你所需的值即可。