3.1理论基础3.1.1 BP神经网络概述来源BP神经网络：即back propagation神经网络，名字源于在网络训练的过程当中，调整网络权值的算法是 误差的反向传播（back propagation）的学习算法。地位BP网络是前向网络的核心部分，是人工神经网络中应用最广泛的算法，但同时也存在着一些缺陷，例如学习收敛速度太慢、不能保证收敛倒全局最小点，网络结构不易确定。另外，网络结构、初始连接

当概率成为复数——量子概率我们都知道，现实世界所处的概率体系是经典概率体系，就像你玩原神抽卡，每次能抽中金色的概率总是0.06%，这都是固定好了的数值，而在量子力学中我们为什么又要弃经典概率体系而引入量子概率体系呢？接下来我们将探索这个问题。首先，我们了解到复数的形式：a+bi,其中a、b都是实数，而i则是虚数单位（imaginary number），表示根号-1。然后，我们使用一个抛硬币的实验来

量子力学初入门（一）量子力学基本概念双缝干涉实验：功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入量子力学基本概念薛定谔

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JDBC概念JDBC就是使用Java操作关系型数据库的一套API全称（Java DataBase Connectivity ）Java数据库连接步骤:0、创建工程，导入驱动jar包1、注册驱动Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver")2、获取连接Connection conn =DriverManager.getConnection(url,username,pa

1 什么是随机游走random walk？随机游走是由一系列随机步骤组成的随机过程。随机游走SN=每个连续随机步骤Xi的和。也就是说在N次游走时的位置SN是由第一次、第二次…第N-1次游走之后再加上此次游走之后的位置得到的。也可以写成：这意味着，下一个状态SN只依赖于当前状态SN-1与过渡XN，这也是马尔可夫链的主要性质。2 随机游走与布朗运动的区别是什么？随机游走的步长可以是固定的，也可以是变化

蝙蝠算法蝙蝠的生物习性蝙蝠的回声定位：蝙蝠通过发射非常响亮的声音脉冲并倾听周围物体发出的回声，以此来确定猎物的大小和自己与猎物之间的距离，来决定自己说加速/减速并向着猎物/远离猎物飞行。蝙蝠发出的脉冲具有回声频率和回声响度，回声频率与相对距离决定蝙蝠的速度，而速度与当前位置决定了蝙蝠下一刻的位置。回声频率会随着接近猎物而逐渐增大（因为需要更快确定猎物的位置），回声响度会随着接近猎物而逐渐减小（为了

萤火虫算法1.1 萤火虫的生物现象在热带的夏夜中，萤火虫会聚集在一起产生短暂而有节奏的光，不同种类的萤火虫的闪光模式往往是不同的。这种闪光的基本功能有三个：①是吸引交配的异性伙伴 ②则是吸引潜在的猎物 ③保护性的警告机制，告诉捕猎者其毒性或苦味在光源远处r距离的光强服从平方反比定律: 光强I随着距离r的增加而减小，I∝1/r^2并且，空气也会吸收光，随着距离增大，光会变得越来越弱。这两个综合的因素

优化问题的分类①按照目标函数图像的模态分：多模态问题和单峰态问题多模态函数：有多个甚至无数个极值，这种函数的优化问题很容易陷入局部最优且难以跳出。如：Griewank函数单模态函数：也就是只有一个极值的函数。②按照目标函数图像的确定性分：确定性问题与随机优化问题如果公式中没有任何随机性，这个问题就称为确定性问题 deterministic optimization。如果公式中有随机性，则称为随机优