1樓：匿名使用者
非線性：線性系統就是滿足疊加原理和齊次性的系統，通俗地講，就是y=kx這樣的函式關係就是線性，而神經網路是典型的非線性系統，它不滿足這兩個特性，也正因為它是非線性系統，所以才能解決非線性分類等問題。
非局域性：以bp神經網路為例，bp要達到在全域性範圍內找到能使誤差最小的權值，這就是非局域性。
非定常性：定常就是乙個系統的結構引數是固定的常數，而神經網路是可以通過訓練修改權值的，當然具有非定常性。
非凸性：非凸性是指系統的能量函式有多個極值,即系統有多個穩定的平衡態。
凸性和非凸性優化是什麼意思？
2樓：美麗的靜雯
所謂函式圖象在某區間的凸性是指:在該區間函式圖象上的任意兩點所連成的線段,整個地位於函式圖象的下方(或上方).
非凸性：非凸性是指系統的能量函式有多個極值,即系統有多個穩定的平衡態。
經濟學中的非凸性是什麼意思
3樓：松盎領主
是不是函式的凹凸性定義？通俗說，函式上某點x0，如果對這點附近的函式值f（x）都不大於f（x0），則在該點是凸的。反之，是凹的。
對於函式f（x），如果f'(x)>0則是凸的，否則是凹的。
神經網路做函式逼近，會做了，但是函式逼近到底有什麼用處呢？
4樓：匿名使用者
針對你前兩個問題:
在系統建模、辨識和**中，對於線性系統，在頻域，傳遞函式矩陣可以很好地表達系統的黑箱式輸入輸出模型；在時域，box-jenkins方法、回歸分析方法、arma模型等，通過各種引數估計方法也可以給出描述。對於非線性時間序列**系統，雙線性模型、門限自回歸模型、arch模型都需要在對資料的內在規律知道不多的情況下對序列間關係進行假定。
可以說傳統的非線性系統**，在理論研究和實際應用方面，都存在極大的困難。相比之下，神經網路可以在不了解輸入或輸出變數間關係的前提下完成非線性建模。神經元、神經網路都有非線性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，與各種**方法有機結合具有很好的發展前景，也給**系統帶來了新的方向與突破。
建模演算法和**系統的穩定性、動態性等研究成為當今熱點問題。目前在系統建模與**中，應用最多的是靜態的多層前向神經網路，這主要是因為這種網路具有通過學習逼近任意非線性對映的能力。利用靜態的多層前向神經網路建立系統的輸入/輸出模型，本質上就是基於網路逼近能力，通過學習獲知系統差分方程中的非線性函式。
但在實際應用中，需要建模和**的多為非線性動態系統，利用靜態的多層前向神經網路必須事先給定模型的階次，即預先確定系統的模型。
針對你第三個問題:
**是利用數理統計的原理作出假設，給出**區間，準不准也只是從統計的角度來講，也就是說準確度實際上是相對的，**區間越不精確可信度就越大，**區間越精確可信度就越小，也就是說你想要精確一點的話，就要犧牲一點可信度
5樓：匿名使用者
函式逼近:用乙個簡單容易計算的函式近似代替某個函式稱為函式逼近,容易計算的函式通常在代數多項式(僅含加減乘運算)或三角多項式中選取,函式逼近有個誤差估計問題,或逼近優劣問題,設f(x)定義在區間[a,b],稱為被逼近的函式,近似代替f(x)的g(x)稱為逼近函式,為了達到最佳逼近,在某類函式中選取g(x),使得f(x)-g(x)在某種意義下最小,或在某種意義下整體誤差最小,比如使f(x)-g(x)在[a,b]區間的最大值最小,這稱為車比雪夫逼近或一致逼近,或使f(x)-g(x)的平方在[a,b]區間的積分最小,這稱為平方逼近.函式逼近在函式的近似計算,在數值積分,微分方程的數值解法均有廣泛的應用.
為什麼ghz態是檢驗糾纏態非局域性時常用的態
6樓：匿名使用者
因為ghz態是最基本的bell態演化而來
什麼叫做局域性 物理中涉及到的場的局域性是什麼意思啊？
7樓：匿名使用者
局域性是乙個相對概念，是無法用尺度標準規定的空間定義，通常指某種物理量作用內範圍和影響程度。容比如磁場，如果在兩極附近強度最大，距離遠了，強度就衰減，作用範圍就慢慢失效。如果沒用「局域性」的概念，隨便乙個磁場都可以無限的延伸至全球，只是後來已經衰減到無窮小無窮小了。
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非萎縮性胃炎吃什麼藥好有效,非萎縮性胃炎吃什麼對它最好
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慢性非萎縮性胃炎，吃什麼藥好，慢性非萎縮性胃炎需要吃什麼藥，可以長期吃
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