1) boltzmann formula
Boltzmann公式
2) Incremental Boltzmann learning
渐进式Boltzmann学习
3) Boltzmann machines
Boltzmann机
1.
In order to solve linear quadratic(LQ) optimal control problem of discrete-time system, the authors present a promising alternative based on random neural network-Boltzmann machines.
为了求解线性二次型的动态优化控制问题,提出了一种基于随机神经网络Boltzmann机求解线性二次型动态优化控制问题的方法,将系统的性能指标转化成Boltzmann机的能量函数,将控制序列与网络的神经元相对应,Boltzmann机的稳态对应的就是最优的控制序列。
2.
Based on dynamic neural network-Boltzmann machines, a new optimal forecast control method of penicillin fermentation processes is proposed.
本文提出了一种基于动态神经网络Boltzmann机实现青霉素发酵过程的最优预测控制方法。
4) Boltzmann machine
Boltzmann机
1.
Realization of image restoration by improved Paik's Boltzmann machine
用改进的Paik型Boltzmann机实现图像复原
5) Boltzmann entropy
Boltzmann熵
1.
With the introduction of the entropy of thermodynamics, which has long been familiar to physicists and chemists, this paper gives a mathematical description to classic Boltzmann entropy, and furthers its discussion on the concepts of Shannon entropy, developed to meet the demand of information theory.
这里,首先介绍物理学家、化学家早已熟悉的热力学熵,并对古典的Boltzmann熵作数学描述,进而对随着信息理论的需要而出现的Shannon熵作一番论述。
6) Boltzmann weight
Boltzmann权
补充资料：Boltzmann方程
Boltzmann方程
Bottzmann equation
(*)的解的整体存在.压日切”恤方程IBdt口11~equa柱阅a曰叨M粗)p田困e-“”e」 气体动理论中L..Boltzmann建议用来决定理想单原子气体的单个粒子分布函数的方程任11)在尼量纲变量中该方程具有形式: 器州二v、、(。·犷厂)一浪一乙、曰一).。·)这里f(x，。，0是相空间x⑧曰户粒户数的分布函数密度，x为泛维空间坐标，。为速度t为时间，厂为外力的场强，}衍。为一无量纲参数(‘已正比于相邻碰撞间粒子走过的平均趾离幸万所讨沦现象的典型尺度之间的比值).在最简单的情况卜碰撞算f共有形式: L以一户一{口(。)户。卜一刀。八卜川U一卫(“。价，·其中。’歹。为碰撞前分子的速度，叭与。’为碰撞后分子的速度，而汪.为向量v一，，方向上的主体角兀 在推导Boftzmann方程时假设函数.f(、，。八的演变由其在给定时刻t时的值及气体分子间的成对碰撞所决定，并假设碰撞期间两个分子间的相互作用时间l一匕起它们耳不依赖地运动时的时间要短的多从数学观点看Bol比mann方程的推廿基十一定的算法规则，以构成与两个互相碰撞的气休分子的已知运动法则相一致的算子乙. 方程(*)中t变量的变化区域为半直线t)O，:·的变化范围为整个R‘空间;而义的变化范围是R3中的亚空间Q(O也可以与R，相重合1，根据其物理意义，函数f价卜、t)应是不负的}而巨 i/‘一‘“·):、，、一二户。上的最简单的边界条件具有形式f(。一Zn(n‘门，、，t，一/(。，、才)，xe矛0。6R，、其中刀为刀“的法向.方程(*)有Cauchy问题的几‘种准确提法，但对其中的任何一种提法，在对算子L的从物理上看来很自然的假设条件下却没有证明方程
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