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python - 求解非线性方程组
我正在尝试解决这个非线性方程组：
系统给了我一个解决方案，但不是问题的解决方案。求解器给了我这个解决方案：x=2.22015, y=14373.01967, z=14372.9181 但真正的解决方案是x=2.220157, y=45041.83986, z=45041.83986.
似乎问题在于值的初始化。如果我将这些值用于初始化：
系统给了我真正的解决方案：x=2.220157, y=45041.83986, z=45041.83986
在事先不知道的情况下，我该怎么做才能获得好的解决方案？
python - 在 LLE 中选择维数
有没有办法选择降维数 d 其中 d<D 和 D 是原始数据集中的原始维数？我正在尝试通过在 python 中使用此代码来使用 LLE 技术，我想找到一种选择 n_components 的方法：
本文已指示以下“LLE 方法 [2] 基于 d 已知的假设。”
在 PCA 中，我们可以使用 explain_variance_ratio_ 方法和肘部方法来找到最佳分量数。但 LLE 似乎并非如此。有没有办法选择减少的维数？
任何帮助将不胜感激！
python - 为什么在求解非线性方程组时忽略我的一些方程
我正在尝试解决非线性方程组。问题是我的输入值作为有效解决方案返回给我。为了实现这一点，必须忽略一些方程。我都试过了sympy.solvers.nsolve()和scipy.optimize.fsolve()。两者都给出相同的答案。我已经发布了以 scipy 和 sympy 开头的两个代码。最后，我发布了示例结果。
python - 使用 matplotlib 绘制两个耦合微分方程的矢量场
我有兴趣研究布鲁塞尔模型，我从维基百科的这两个耦合微分方程开始
$\frac{d[X]}{dt}=[A]+[X]^2[Y]-[B][X]-[X]$
$\frac{d[Y]}{dt}=[B][X]-[X]^2[Y]$
我尝试使用此 python 代码绘制相平面 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt
我在 Strogats 的书中发现方程速率就像矢量场一样。我可以得到一些向量场图，就像这样
我想要的是蓝色曲线是我的程序曲线。你能帮我解决这个问题吗？
r - R 中“分形”包中具有“确定性”功能的“xypolygon 错误”
我正在使用 R 中的“分形”包来尝试使用“确定性”函数在时间序列中测试确定性。一切都很顺利，但是当我尝试用结果绘制条形图时，出现以下错误。
该函数的手册中使用了相同的代码作为示例，所以我很惊讶它会抛出这个错误：https ://rdrr.io/rforge/fractal/man/determinism.html
我想知道这个问题的原因和解决方案可能是什么。提前谢谢了！
deep-learning - 具有非线性激活函数（比如 ReLU）的神经网络可以用于线性分类任务吗？
我认为答案是肯定的，但我无法对此做出很好的解释。
neural-network - 线性代数和非线性函数如何可公度？
我在思考 AI/机器学习和非线性激活函数之间的关系。我知道很多机器学习算法都使用线性代数，其中线性函数（即一个玩具示例：ax + by + cz = y）被分成一个矩阵，该矩阵由变量和等于 y 的参数向量组成。使用的函数始终是线性的，而线性代数，顾名思义，以线性概念为中心。
这与神经网络中的某些激活函数不是线性的，而是特别是非线性的这一事实有什么可比性？我们是否有必要对非线性激活函数进行推导以使其成为线性（因为对函数进行导数会导致切线/平面必然是线性的），这样这种向线性的转换将使与线性代数相当的激活函数？
正如您可能从上面收集到的那样，我对概念图有一些暗示，尽管我对技术细节没有足够的了解。有什么帮助吗？提前致谢 ：-）