计算机绘制T-lnP图及稳定度指数计算：便捷与准确性分析

自然科学

论文

需积分: 50 30 浏览量更新于2024-08-12 1 收藏 258KB PDF 举报

身份认证购VIP最低享 7 折!

30元优惠券

资源推荐

以下这段代码的反向传播代码是啥 xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss)

dR += np.dot(dbts[t], ats[t-1].T) dT += np.dot(dbts[t], bts[t-1].T) ds2 = np.dot(V.T, dbts[t]) * (1 - np.square(bts[t])) dU += np.dot(ds2, xs[t].T) dats[t-1] = np.dot(W.T, ds2) + dats_next ds1 +...

这段前向计算的代码的反向传播代码是什么def forwardprop(inputs, targets, a_prev, b_prev): # Since the RNN receives the sequence, the weights are not updated during one sequence. xs, ats, bts, ots = {}, {}, {}, {} # dictionary ats[-1] = np.copy(a_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. bts[-1] = np.copy(b_prev) # Copy previous hidden state vector to -1 key value. loss = 0 # loss initialization for t in range(len(inputs)-use_len+1): # t is a "time step" and is used as a key(dic). xs[t] = one_hot_encode_sequence(inputs[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) ats[t] = np.tanh(np.dot(U, xs[t]) + np.dot(W, ats[t-1]) + s1) bts[t] = np.tanh(np.dot(V, ats[t]) + np.dot(R, ats[t-1]) + np.dot(T, bts[t-1]) + s2) ots[t] = np.dot(Q, bts[t]) + s3 pts[t] = np.exp(ots[t]) / np.sum(np.exp(ots[t])) # 交叉熵计算loss函数 y_class = one_hot_encode_sequence(targets[t:t+use_len], vocab_size).reshape(-1, 1) loss += np.sum(y_class*(-np.log(ps[t]))) # softmax (cross-entropy loss) return loss, pts, ats, bts, xs

dR += np.dot(db, ats[t-1-1].T) dT += np.dot(db, bts[t-1-1].T) db_next = np.dot(parameters['R'].T, db) da = np.dot(parameters['W'].T, db) * (1 - np.square(ats[t])) da += da_next dW += np.dot(da,...

def train ( inputs , targets , hprev ): # inputs , outputs , controller states xs, hs, ys, ps ={}, {}, {}, {} #初始化 hs[-1]= np.copy(hprev) loss =0 #正向传播 for t in range (len(inputs)): #循环遍历 xs[t]= np.zeros(( M , B ))# one - hot 编码 for b in range(0, B): xs[t][:, b][inputs[t][b]]=1 hs[t]= np.tanh(np.dot( Wxh , xs [ t ])+ np . dot ( Whh , hs [ t -1])+ bh ) ys[ t ]= np . dot ( Why , hs [ t ])+ by #未正则化的下一个词的概率 mx = np . max ( ys [ t ], axis =0) ys[ t ]-= mx #正则化 ps[ t ]= np . exp ( ys [ t ])/ np . sum ( np . exp ( ys [ t ]), axis =0)#下一个词的概率 for b in range (0, B ): if ps [ t ][ targets [ t , b ], b ]>0: loss += -np . log ( ps[t][targets[t,b],b])给这段代码加上详细注释

hs[t] = np.tanh(np.dot(Wxh, xs[t]) + np.dot(Whh, hs[t-1]) + bh) ys[t] = np.dot(Why, hs[t]) + by # 正则化输出得到下一个词的概率分布 mx = np.max(ys[t], axis=0) ys[t] -= mx ps[t] = np.exp(ys[t]) /...

python中怎么用shift函数，计算T日和T-1日数据的乘积

在Python中，可以使用numpy库中的shift函数来实现计算T日和T-1日数据的乘积。具体步骤如下： 1. 导入numpy库。 ```python import numpy as np ``` 2. 定义数据数组。 ```python data = np.array([1, 2, 3, 4, 5]...

dwxh,dwhh,dwhy = np.zeros_like(wxh), np.zeros_like(Whh),np.zeros_like(Why) dbh, dby = np.zeros_like(bh),np.zeros_like(by) dhnext = np.zeros_like(hs[0]) for t in reversed(range(len(inputs))) : dy = np.copy(ps[t]) for b in range(0,B): dy[targets[t][b],b] -= 1 dwhy += np.dot(dy, hs[t].T) dby += np.expand_dims(np.sum(dy,axis=1),axis=1) dh = np.dot(Why.T, dy）+ dhnext dh = dh * (1-hs[t]*hs[t] ) dbh += np.expand_dims(np.sum(dh,axis=1),axis=1) dWxh += np.dot(dh,xs[t].T) dWhh += np.dot(dh,hs[t - 1].T) dhnext = np.dot(Whh.T,dh) return loss,dWxh,dWhh,dwhy,dbh,dby, hs[len(inputs) - 1] 给这段代码加上注释

dWhh += np.dot(dh, hs[t - 1].T) dhnext = np.dot(Whh.T, dh) # 返回损失函数值以及各个参数的梯度和最后一个时刻的隐藏状态 return loss, dwxh, dwhh, dwhy, dbh, dby, hs[len(inputs) - 1] ```

为以下代码添加注释131.y0 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t1 - t, t1 - t0)), np.sin(theta)) 132. y1 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t - t0, t1 - t0)), np.sin(theta)) 133. qt = y0 * q0 + y1 * q1

# 以下代码用于计算在时间区间[t0, t1]内t时刻的插值 # theta是插值参数，通常为0.5，q0和q1是两个时间节点的量 # t0和t1是时间节点，t为插值时间 # 先计算插值参数对应的权重 y0 = np.true_divide(np.sin(theta * ...

import numpy as np def mlwf(alpha, beta, t_i, t_j): g = abs(int(t_i) - int(t_j)) a = -alpha * (g - beta) exp = math.exp(a) omaga = 1 / (1 + exp) return omaga def dtw_mahalanobis(s1, s2): s1, s2 = np.array(s1), np.array(s2) n1, n2 = len(s1), len(s2) d = np.zeros((n1 + 1, n2 + 1)) d[1:, 0] = np.inf d[0, 1:] = np.inf # 计算样本的协方差矩阵 X = np.vstack([s1, s2]) S = np.cov(X.T) S_inv = np.linalg.inv(S) for i in range(1, n1 + 1): for j in range(1, n2 + 1): cost = mahalanobis(s1[i - 1], s2[j - 1], S_inv) d[i, j] = cost + min(d[i - 1, j], d[i, j - 1], d[i - 1, j - 1]) return d[n1, n2] def mahalanobis(x, y, S_inv): diff = x - y return np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, S_inv), diff.T)) s1=[[7,9,11,12,8],[6,8,9,11,13],[7,10,13,10,7]] s2 = [[7,8,11,10,9],[9,8,7,14,13],[8,10,8,10,9]] s3 = [[7,9,15,14,9],[9,8,8,14,3],[8,11,8,15,9]] result1 = dtw_mahalanobis(s1, s2) result2 = dtw_mahalanobis(s1, s3) print(result1) print(result2)如何将代码时间权重融入其中

cost *= w1[i-1] * w2[j-1] d[i, j] = cost + min(d[i - 1, j], d[i, j - 1], d[i - 1, j - 1]) return d[n1, n2] def mahalanobis(x, y, S_inv): diff = x - y return np.sqrt(np.dot(np.dot(diff, S_inv),...

lamd,u=np.linalg.eigh(A) v=np.dot(ssta.T,u)/np.tile(np.sqrt(np.abs(lamd)),(ssta.shape[1],1)) v=v[:,::-1]什么意思

- `v=v[:,::-1]` 是将矩阵 v 的列进行反转。这段代码的作用是对矩阵 A 进行奇异值分解，并将其转换为特征向量和特征值的形式。然后对特征向量进行处理，得到一个新的矩阵 v，用于后续的计算。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置模拟参数 D = 0.12# 热扩散率 L = 20 # 模拟深度 T = 365 * 10 # 模拟时间 h = 0.1 # 栅格大小 dt = 0.01 # 时间步长 N = int(T / dt) # 时间步数 M = int(L / h) + 1 # 深度格点数 K = int(T / 90dt) # 画图次数 # 初始化温度分布 T0 = np.ones(M) 10 T0[0] = 10 + 12 # 表面温度 T0[-1] = 11 # 深度为20米处温度 # 初始化温度矩阵 T = np.zeros((M, N)) T[:, 0] = T0 # 进行数值求解 for n in range(1, N): for i in range(1, M - 1): T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if T.all()!=0: T[0, n] =10 + 12 np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: break # 每隔90天画一次图 if n % int(T / 90dt) == 0: plt.plot(T[:, n], np.linspace(0, L, M), label=f'{ndt/365:.0f} year') plt.legend() # 显示温度轮廓图 plt.xlabel('Temperature (°C)') plt.ylabel('Depth (m)') plt.title('Temperature Profile') plt.gca().invert_yaxis() plt.show()这个代码为什么画不出图，有画布但是图中没有变量

T[i, n] = T[i, n-1] + D * dt / h**2 * (T[i+1, n-1] - 2*T[i, n-1] + T[i-1, n-1]) # 边界条件 if not np.all(T[:, n] == 0): T[0, n] =10 + 12 * np.sin(2 * np.pi * n * dt / T) T[-1, n] =11 else: ...

x(t)=x0e^(r0t-r1t^2/2),据此使用最小二乘法建立指数增长模型，画出图像，给出python代码

根据指数增长模型，我们可以将x(t)表示为： x(t) = x0 * exp(r0 * t - r1 * t^2 / 2) 其中，x0、r0、r1 是常数，t 是时间变量。我们需要用最小二乘法来拟合这个模型，并画出图像。首先，我们需要定义一个函数，...

t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi)什么意思

这是一个 Python 代码片段，其中： - `np.arange(0.0, 2.0, 0.1)` 生成了一个数组，...综合起来，这段代码生成了一个从 0 到 2（不包含 2）的数组 `t`，并计算了该数组中每个元素的正弦值，将结果保存在数组 `s` 中。

C = C0 * np.exp(-kct) np.exp(-xv/D) np.sin(np.pi*x/L)翻译代码

- np.exp 表示自然指数函数，即 e 的幂次方，np.exp(-kc*t) 表示 C 随时间 t 呈指数衰减 - np.exp(-x*v/D) 表示 C 随着位置 x 的增加也呈指数衰减 - np.sin(np.pi*x/L) 表示 C 随着位置 x 的增加呈正弦函数形式的...

大气热稳定度的计算方法如何用python实现

大气热稳定度的计算方法主要有几种其中一种常用的方法是根气温垂直分布的指数来判断。以下是用Python实现这种方法的示例代码： ```python import numpy as np def calculate_lapse_rate(temperature, altitude): ...

针对以下python代码的解释以及实验小结：import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt t = np.linspace(-np.pi, np.pi, 201) k = np.arange(1, 5) k = 2 * k - 1 #k = 99 f = np.zeros_like(t) for i in range(len(t)): f[i] = np.sum(np.sin(k * t[i])/k) f = (4 / np.pi) * f plt.plot(t, f) plt.show()

3. `k = np.arange(1, 5)`：定义 Fourier 系数的 $k$ 值序列，从 1 到 4（不包括 5）。 4. `k = 2 * k - 1`：将 $k$ 序列中的每个元素都乘以 2 再减去 1，得到 $[1,3,5,7]$。这个操作的目的是将 $k$ 序列转换为奇数...

dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T))

- np.square(self.X_train)、np.sum(1)和.reshape([1,-1])的作用与上面类似。 - np.sqrt()：对矩阵中的每个元素进行开方操作。通过这些操作，可以得到一个矩阵，其中第i行第j列的元素表示矩阵X中第i行向量与self.X...

np.fft.fft 计算音频峰值能量

它可以用于分析音频信号的频谱特征，但不能直接计算音频峰值能量。要计算音频峰值能量，可以先对音频信号进行分帧处理，然后对每一帧进行加窗和快速傅里叶变换（FFT），得到每一帧的频谱图。然后在频谱图上找到每...

(143,9)的DataFrame与(143.7)的DataFrame在做以下操作时import numpy as np def GM11(x0): # 灰色预测模型 x1 = np.cumsum(x0) z1 = (x1[:len(x1)-1] + x1[1:])/2.0 z1 = z1.reshape((len(z1),1)) B = np.append(-z1, np.ones_like(z1), axis=1) Y = x0[1:].reshape((len(x0)-1, 1)) [[a], [b]] = np.dot(np.dot(np.linalg.inv(np.dot(B.T, B)), B.T), Y) return (a, b) def GM11_predict(x0, a, b): # 预测函数 result = [] for i in range(1, 11): result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a(i-1))) result.append((x0[0]-b/a)(1-np.exp(a))np.exp(-a10)) return result # 计算灰色关联度 def Grey_Relation(x, y): x = np.array(x) y = np.array(y) x0 = x[0] y0 = y[0] x_model = GM11(x) y_model = GM11(y) x_predict = GM11_predict(x, x_model) y_predict = GM11_predict(y, y_model) delta_x = np.abs(x-x_predict)/np.abs(x).max() delta_y = np.abs(y-y_predict)/np.abs(y).max() grey_relation = 0.5np.exp(-0.5((delta_x-delta_y)**2).sum()) return grey_relation # 计算灰色关联度矩阵 def Grey_Relation_Matrix(data1, data2): matrix = [] for i in range(data1.shape[1]): row = [] for j in range(data2.shape[1]): x = data1.iloc[:, i].tolist() y = data2.iloc[:, j].tolist() grey_relation = Grey_Relation(x, y) row.append(grey_relation) matrix.append(row) return np.array(matrix) # 计算人口-经济的灰色关联度矩阵 relation_matrix = Grey_Relation_Matrix(pop_data, eco_data)，发生了以下错误：operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,) ，请写出问题所在，并给出解决代码

因此在计算灰色关联度时，x和y的长度不一致，导致了operands could not be broadcast together with shapes (143,) (11,)的错误。解决方法是将GM11_predict函数中的range(1, 11)修改为range(1, len(x0))，即： ``...

weixin_38693419

粉丝: 6
资源: 931

计算机绘制T-lnP图及稳定度指数计算：便捷与准确性分析

T-LnP热力学图解

气象tlogp绘图

树木伸展指数的计算及NP-困难问题研究 — 电子笔记346（2019）355-367

python中怎么用shift函数，计算T日和T-1日数据的乘积

为以下代码添加注释131.y0 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t1 - t, t1 - t0)), np.sin(theta)) 132. y1 = np.true_divide(np.sin(theta * np.true_divide(t - t0, t1 - t0)), np.sin(theta)) 133. qt = y0 * q0 + y1 * q1

lamd,u=np.linalg.eigh(A) v=np.dot(ssta.T,u)/np.tile(np.sqrt(np.abs(lamd)),(ssta.shape[1],1)) v=v[:,::-1]什么意思

x(t)=x0e^(r0t-r1t^2/2),据此使用最小二乘法建立指数增长模型，画出图像，给出python代码

t=np.arange(0.0,2.0,0.1) s=np.sin(t*np.pi)什么意思

C = C0 * np.exp(-kc*t) * np.exp(-x*v/D) * np.sin(np.pi*x/L)翻译代码

大气热稳定度的计算方法如何用python实现

dists=np.sqrt(np.square(X).sum(1).reshape([-1,1])+np.square(self.X_train).sum(1).reshape([1,-1])-2*X.dot(self.X_train.T))

np.fft.fft 计算音频峰值能量

最新资源

C = C0 * np.exp(-kct) np.exp(-xv/D) np.sin(np.pi*x/L)翻译代码