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Numerical demonstration of three-dimensional terahertz metamaterials based on the causality principle
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作者 Saeid Jamilan Javad Nourinia Mohammad Naghi Azarmanesh 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2014年第2期518-523,共6页
A parameter retrieval algorithm based on the causality principle and Kramers-Kronig (KK) relations is employed to calculate the effective parameters of three-dimensional (3D) metamaterials. Using KK relations, the... A parameter retrieval algorithm based on the causality principle and Kramers-Kronig (KK) relations is employed to calculate the effective parameters of three-dimensional (3D) metamaterials. Using KK relations, the branch selecting problem, which is the challenge of effective parameter retrieval method, can be removed. To reveal the validity of the proposed algorithm, the constitutive refractive index of a homogeneous polymide cube is extracted. The result is in excellent agreement with the intrinsic refractive index of the polymide. Finally, the two terahertz metamaterials with 3D structures are designed and their effective parameters are then retrieved using the proposed algorithm. Numerical simulations are performed using the fuiI-wave electromagnetic solver, CST Microwave Studio. 展开更多
关键词 METAMATERIAL THREE-dimensionAL causality principle Kramers-Kronig relations
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Modified Lorentz Transformations and Space-Time Splitting According to the Inverse Relativity Model
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作者 Michael Girgis 《Journal of Applied Mathematics and Physics》 2024年第7期2467-2489,共23页
Analysis of a four-dimensional displacement vector on the fabric of space-time in the special or general case into two Four-dimensional vectors, according to specific conditions leads to the splitting of the total fab... Analysis of a four-dimensional displacement vector on the fabric of space-time in the special or general case into two Four-dimensional vectors, according to specific conditions leads to the splitting of the total fabric of space-time into a positive subspace-time that represents the space of causality and a negative subspace-time which represents a space without causality, thus, in the special case, we have new transformations for the coordinates of space and time modified from Lorentz transformations specific to each subspace, where the contraction of length disappears and the speed of light is no longer a universal constant. In the general case, we have new types of matric tensor, one for positive subspace-time and the other for negative subspace-time. We also find that the speed of the photon decreases in positive subspace-time until it reaches zero and increases in negative subspace-time until it reaches the speed of light when the photon reaches the Schwarzschild radius. 展开更多
关键词 Four-dimensional Vector Analysis Four-dimensional Subspace causal Space Analysis of the Speed of Light Inverse Theory of Relativity
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基于递归分解的因果结构学习算法
3
作者 蔡瑞初 张文辉 +1 位作者 乔杰 郝志峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期87-94,共8页
在高维小样本场景下,针对现有基于约束的因果结构学习方法存在因果结构学习效率低、马尔可夫等价类的问题,以非线性非高斯的高维小样本为研究对象,提出一种基于递归分解的因果结构学习算法CADR。在高维小样本的因果结构学习效率方面,结... 在高维小样本场景下,针对现有基于约束的因果结构学习方法存在因果结构学习效率低、马尔可夫等价类的问题,以非线性非高斯的高维小样本为研究对象,提出一种基于递归分解的因果结构学习算法CADR。在高维小样本的因果结构学习效率方面,结合递归分解的思想,将高维变量集递归分解为多个更小的子集,直到无法再分解或子集的大小达到阈值为止。在该过程中,变量集的减少缩减了条件独立性检验的条件候选集的搜索空间,从而提高学习效率。同时,为进一步识别马尔可夫等价类,根据非线性非高斯模型的因果方向的不可逆性,通过判断拟合噪声项与原因变量是否独立来识别马尔可夫等价类的因果方向。在仿真数据和真实因果结构数据上的实验结果表明,CADR不仅提高条件独立性检验的效率,而且能有效地区分马尔可夫等价类,学习到更精确的因果结构,其中,在真实因果结构实验中,与现有Xie_rec、PC_ANM和Notear_Sob方法相比,F1评分提高5%~12%。 展开更多
关键词 因果关系发现 条件独立性检验 高维小样本 递归分解 马尔可夫等价类
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基于分位数因子模型的高维时间序列因果关系分析 被引量:1
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作者 梁慧玲 刘慧 +2 位作者 刘力维 赵佳 阮怀军 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期550-560,共11页
从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果... 从观察数据中发现变量之间的因果关系是许多科学研究领域的关键问题,传统Granger因果模型受到维度灾难的影响,难以准确地在高维时间序列中发现因果关系.提出一种基于分位数因子模型的Granger因果分析新方法QFMCGC用于高维时间序列因果关系的判定.首先,QFM-CGC采用赤池信息量准则进行模型选择,避免人为干预设置滞后阶数的操作;然后,对向量自回归(Vector Autoregressive,VAR)模型中的条件变量建立分位数因子模型进行降维,减少VAR模型中的待估计系数,对降维后的VAR模型重新进行条件Granger因果分析;最后,使用蒙特卡洛模拟评估不同方法识别底层系统与观测时间序列的连通性结构的能力.在不同维度变量的线性仿真系统和两组现实数据集上与基准方法和经典方法进行了比较,实验结果验证了该方法的有效性. 展开更多
关键词 高维时间序列 分位数因子模型 条件Granger因果分析 数据挖掘
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基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法研究
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作者 吴佳静 张金鹏 +1 位作者 张玉石 魏志强 《电波科学学报》 CSCD 北大核心 2023年第4期665-672,共8页
水平非均匀蒸发波导是一种异常的大气结构,在海上出现的概率高,对海上低空雷达具有较强的电磁捕获能力.然而,海上低空蒸发波导修正折射率剖面反演过程中由于水平方向剖面参数的非均匀变化,导致在实际的海洋环境中产生较大的反演复杂度... 水平非均匀蒸发波导是一种异常的大气结构,在海上出现的概率高,对海上低空雷达具有较强的电磁捕获能力.然而,海上低空蒸发波导修正折射率剖面反演过程中由于水平方向剖面参数的非均匀变化,导致在实际的海洋环境中产生较大的反演复杂度和误差.为解决上述问题,首先提出了一维残差扩张因果卷积自编码器(one-dimensional residual dilated causal convolutional autoencoder,1D-RDCAE)网络实现低自由度的非均匀蒸发波导剖面建模,其次提出了多尺度卷积残差网络(multi-scale convolutional attention residual network,MSCA-ResNet)框架来实现水平非均匀蒸发波导剖面反演.为验证建模模型的有效性,在模拟海杂波功率数据集上验证降维模型的有效性,实验结果表明,基于1D-RDCAE比基于主分量分析法、堆栈自动编码器和一维卷积自动编码器降维重构后更接近原始数据,并且在模型训练过程中收敛速度更快.为了验证反演模型的有效性,在模拟的海杂波和实测海杂波数据上进行了测试,结果表明基于仿真海杂波和实测海杂波数据分别可实现蒸发波导高度反演准确率为96.98%和91.25%,优于目前典型的反演方法.本文提出的基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法具有模型反演效率高、模型复杂度低、反演误差小的特点,为海上反常传播环境实时高精度认知提供了新技术. 展开更多
关键词 海杂波 蒸发波导 水平非均匀 深度学习 反演 主分量分析(PCA)法 一维残差扩张因果卷积自编码器 多尺度卷积残差网络
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二维地表漫流模型在农田水淹损害因果关系中的应用
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作者 杨超铭 米长虹 +1 位作者 杨伟超 郑传星 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期2731-2739,共9页
目前,人工构筑物修建与农田水淹损害因果关系鉴定实践需求多,现有判定方法精度低、可信性弱。二维地表漫流模型可以实现农业环境因果关系模拟计算,提高因果关系判定的精确性。本文通过模拟分析人工构筑物修建前后受淹农田的淹没范围、... 目前,人工构筑物修建与农田水淹损害因果关系鉴定实践需求多,现有判定方法精度低、可信性弱。二维地表漫流模型可以实现农业环境因果关系模拟计算,提高因果关系判定的精确性。本文通过模拟分析人工构筑物修建前后受淹农田的淹没范围、淹没水深、淹没流速以及淹没时长,确定降雨与农田水淹损害之间的因果关系,揭示水淹损害与排涝条件受损之间的关联,并通过时空关联及历史实测数据进行方法验证。结果表明:二维地表漫流模型在农田水淹损害鉴定因果关系分析中具有很好的应用价值,为农田水淹因果关系分析提供了新视角和新方法,具有很好的推广前景。 展开更多
关键词 农田水淹 二维地表漫流模型 农业环境 因果关系判定
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一种快速因果网络骨架学习算法 被引量:3
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作者 洪英汉 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期315-321,共7页
针对传统因果网络结构学习算法难以适用于高维网络的问题,该文提出1种快速且适用于高维网络的因果网络骨架构建算法。采取基于最大依赖性、最小冗余度的互信息加速策略,在2个节点间找出2个因果节点集,在这2个因果节点集的并集内分别对... 针对传统因果网络结构学习算法难以适用于高维网络的问题,该文提出1种快速且适用于高维网络的因果网络骨架构建算法。采取基于最大依赖性、最小冗余度的互信息加速策略,在2个节点间找出2个因果节点集,在这2个因果节点集的并集内分别对节点进行条件独立性测试。真实数据实验表明,在对高维网络进行结构学习时,该文算法的时间复杂度优于传统算法;由于减少了条件独立性测试的次数,提高了网络识别的准确率。 展开更多
关键词 因果网络 骨架 高维网络 因果节点集 条件独立性测试
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基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法
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作者 洪英汉 郝志峰 +1 位作者 麦桂珍 陈平华 《广东工业大学学报》 CAS 2019年第5期14-19,共6页
基于条件约束的方法可从数据集中学习到变量间的因果关系,并构建出因果网络图.但是在高维数据情况下,基于条件约束方法的缺点是准确率较低且耗时多,从而严重影响此类方法在高维数据中的应用推广.因此,本文提出了一种基于低阶条件独立测... 基于条件约束的方法可从数据集中学习到变量间的因果关系,并构建出因果网络图.但是在高维数据情况下,基于条件约束方法的缺点是准确率较低且耗时多,从而严重影响此类方法在高维数据中的应用推广.因此,本文提出了一种基于低阶条件独立测试的因果网络结构学习方法,采用低阶条件独立测试来加速构建因果粗糙骨架;利用分裂?合并策略把高维网络分裂成若干个子网络,并进行因果网络结构学习以提高其准确率;最后整合成完整的因果网络图.实验结果均验证了该方法的可行性. 展开更多
关键词 因果结构学习 高维数据 低阶 条件独立测试
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基于大数据技术的智能旅游数据间的相关性分析及应用研究 被引量:3
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作者 刘燕 《林业调查规划》 2022年第3期181-184,共4页
为提高旅游大数据利用效率,在研究了大数据五维范式基础上,对旅游大数据中天气、温度、周末和公共假期与目的地游客到达量和目的地搜索热度的相关性进行了研究,并探索了目的地实际到达人数与其搜索热度之间的Granger因果关系。通过仿真... 为提高旅游大数据利用效率,在研究了大数据五维范式基础上,对旅游大数据中天气、温度、周末和公共假期与目的地游客到达量和目的地搜索热度的相关性进行了研究,并探索了目的地实际到达人数与其搜索热度之间的Granger因果关系。通过仿真分析,该方法能够有效分析各变量之间的关系。仿真结果进一步验证了该方法的有效性及实用性。 展开更多
关键词 大数据 五维范式 向量自回归模型(VAR) 智能旅游 GRANGER因果关系 网络爬虫
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ChatGPT与大模型将对经济学研究范式产生什么影响? 被引量:5
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作者 洪永淼 汪寿阳 《计量经济学报》 CSSCI CSCD 2024年第1期1-25,共25页
以ChatGPT为代表的大模型是通用生成式人工智能技术的一大突破,不但对人类生产方式、生活方式与思维方式产生深刻影响,也正在推动经济学研究范式的变革.大模型是大数据与人工智能催生的一种新的系统分析方法,适合于研究复杂人类经济社... 以ChatGPT为代表的大模型是通用生成式人工智能技术的一大突破,不但对人类生产方式、生活方式与思维方式产生深刻影响,也正在推动经济学研究范式的变革.大模型是大数据与人工智能催生的一种新的系统分析方法,适合于研究复杂人类经济社会系统.本文首先讨论ChatGPT与大模型的主要特征以及发展范式,特别是大模型如何破解“维数灾难”的方法论原理,然后详细探讨ChatGPT与大模型将如何影响经济学研究范式,包括从理性经济人假设到“人机结合”的人工智能经济人,从孤立经济人假设到其行为可测度的社会经济人,从宏观经济学和微观经济学的分离到两者的融合,从定性分析和定量分析的对立到两者的统一,从长期流行的经济学研究“小模型”范式到“大模型”范式,以及计算机算法作为经济学日益重要的研究范式与研究方法等.最后,指出包括大模型在内的人工智能技术作为经济学乃至社会科学的研究方法的局限性. 展开更多
关键词 大数据 大模型 研究范式 维数灾难 因果关系 实证研究
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基于双重群组套索的高维空间多值处置效应估计
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作者 马键 胡毅 林建浩 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2018年第11期2750-2761,共12页
罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值... 罗宾因果推断模型在非实验数据分析中具有重要地位,但对高维数据分析,古典低维空间处置效应估计量往往表现欠佳.本文结合高维空间下的双重选择估计与群组套索回归,提出一种估计高维稀疏空间下多值处置效应的双重群组套索估计方法.数值模拟发现,对于因果参数估计,双重群组套索估计的经验功效接近理论值,而预测性套索回归则存在较大的功效偏差.对教育生产函数的案例研究发现,该方法可以有效地从多个备选控制变量中选出正确的控制变量,仅有一个噪声变量被错误选择. 展开更多
关键词 罗宾因果推断模型 高维稀疏性 群组套索回归
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理解现代计量经济学 被引量:22
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作者 洪永淼 《计量经济学报》 2021年第2期266-284,共19页
本文基于现代计量经济学的发展历程,介绍了现代计量经济学的思想、理论、主要内容体系、模型、方法与工具.文中首先回顾经典计量经济学中经典线性回归模型的基本假设,并考察通过扬弃这些假设,发展而来的现代计量经济学的历史背景,进而... 本文基于现代计量经济学的发展历程,介绍了现代计量经济学的思想、理论、主要内容体系、模型、方法与工具.文中首先回顾经典计量经济学中经典线性回归模型的基本假设,并考察通过扬弃这些假设,发展而来的现代计量经济学的历史背景,进而阐述现代计量经济学的理论体系与主要内容;同时讨论了在大数据时代,大数据为计量经济学带来的挑战与机遇,以及计量经济学今后发展的若干重要方向与趋势. 展开更多
关键词 非实验性 线性回归模型 非线性模型 模型设定 正态分布 条件异方差 内生性 工具变量 广义矩估计 平稳性 结构变化 模型不确定性 大数据 高维数据 机器学习 预测 因果关系 政策评估
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