• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX скачать в хорошем качестве

Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX 10 месяцев назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Full Lyapunov Spectrum of Chaotic Lorenz System using JAX

The largest Lyapunov exponent indicates the presence of deterministic chaos in a dynamical system. Additionally, more interesting properties of a system can be deduced from an entire Lyapunov spectrum, e.g., the Kaplan-Yorke dimension describing the fractal structure. Let's approximate the full spectrum via pushing orthonormal matrix variations through the integration on the chaotic attractor. We will derive the integrator's Jacobian using JAX's automatic differentiation engine. Here is the code: https://github.com/Ceyron/machine-lea... --- 👉 This educational series is supported by the world-leaders in integrating machine learning and artificial intelligence with simulation and scientific computing, Pasteur Labs and Institute for Simulation Intelligence. Check out https://simulation.science/ for more on their pursuit of 'Nobel-Turing' technologies (https://arxiv.org/abs/2112.03235 ), and for partnership or career opportunities. ------- 📝 : Check out the GitHub Repository of the channel, where I upload all the handwritten notes and source-code files: https://github.com/Ceyron/machine-lea... 📢 : Follow me on LinkedIn or Twitter for updates on the channel and other cool Machine Learning & Simulation stuff:   / felix-koehler   and   / felix_m_koehler   💸 : If you want to support my work on the channel, you can become a Patreon here:   / mlsim   🪙: Or you can make a one-time donation via PayPal: https://www.paypal.com/paypalme/Felix... --- Timestamps: 00:00 Intro 00:33 Deterministic Chaos (& largest Lyapunov exponent) 00:57 The Lyapunov Spectrum 01:49 Algorithm Overview 05:29 Simulator Recap 06:26 Implement Orthonormal Matrix Integrator 12:20 Initial perturbation matrix 12:57 Produce growth trajectory 13:46 Approximate Lyapunov Spectrum from growth trajectory 14:44 Rescale to correct dt 15:30 Discussing the Lyapunov Spectrum 17:23 Improved Jacobian multiplication via JAX tricks 21:34 Outro

Comments
  • Largest Lyapunov Exponent using Autodiff in JAX/Python 1 год назад
    Largest Lyapunov Exponent using Autodiff in JAX/Python
    Опубликовано: 1 год назад
  • Показатели Ляпунова - Динамические системы | Лекция 31 2 года назад
    Показатели Ляпунова - Динамические системы | Лекция 31
    Опубликовано: 2 года назад
  • Lyapunov Exponent in NumPy 1 год назад
    Lyapunov Exponent in NumPy
    Опубликовано: 1 год назад
  • Rössler Attractor 1 год назад
    Rössler Attractor
    Опубликовано: 1 год назад
  • Прекрати связывать заметки! Почему твой Второй Мозг не работает 1 месяц назад
    Прекрати связывать заметки! Почему твой Второй Мозг не работает
    Опубликовано: 1 месяц назад
  • Теория хаоса: язык (не)стабильности 4 года назад
    Теория хаоса: язык (не)стабильности
    Опубликовано: 4 года назад
  • Почему «Трансформеры» заменяют CNN? 2 месяца назад
    Почему «Трансформеры» заменяют CNN?
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Intro to Kolmogorov Complexity 1 год назад
    Intro to Kolmogorov Complexity
    Опубликовано: 1 год назад
  • Autoregressive ResNet for Kuramoto-Sivashinsky (KS) in JAX 1 год назад
    Autoregressive ResNet for Kuramoto-Sivashinsky (KS) in JAX
    Опубликовано: 1 год назад
  • Lorenz Simulator in NumPy 1 год назад
    Lorenz Simulator in NumPy
    Опубликовано: 1 год назад
  • Physics Simulation Just Crossed A Line 1 день назад
    Physics Simulation Just Crossed A Line
    Опубликовано: 1 день назад
  • Объяснение тензорных процессоров (TPU) 4 месяца назад
    Объяснение тензорных процессоров (TPU)
    Опубликовано: 4 месяца назад
  • ChatGPT продает ваши чаты, Anthropic создает цифровых существ, а Маск как всегда… 10 дней назад
    ChatGPT продает ваши чаты, Anthropic создает цифровых существ, а Маск как всегда…
    Опубликовано: 10 дней назад
  • Machine Learning for Computational Fluid Dynamics 4 года назад
    Machine Learning for Computational Fluid Dynamics
    Опубликовано: 4 года назад
  • Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA] 2 месяца назад
    Как внимание стало настолько эффективным [GQA/MLA/DSA]
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • The Lorenz Equations - Dynamical Systems | Lecture 27 2 года назад
    The Lorenz Equations - Dynamical Systems | Lecture 27
    Опубликовано: 2 года назад
  • Как антивирус находит твой код? Разбираем сигнатуры на практике! 3 недели назад
    Как антивирус находит твой код? Разбираем сигнатуры на практике!
    Опубликовано: 3 недели назад
  • DeepONet Tutorial in JAX 1 год назад
    DeepONet Tutorial in JAX
    Опубликовано: 1 год назад
  • Reverse Mode Autodiff in Python (general compute graph) 1 год назад
    Reverse Mode Autodiff in Python (general compute graph)
    Опубликовано: 1 год назад
  • Все, что вам нужно знать о теории управления 3 года назад
    Все, что вам нужно знать о теории управления
    Опубликовано: 3 года назад

Контактный email для правообладателей: u2beadvert@gmail.com © 2017 - 2026

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5