لینک پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations)

مشخصات فایل عنوان: پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations) قالب بندی: پاورپوینت تعداد اسلاید: 25     محتویات تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations) Rabbits Numbers - Leonardo Pisano رابطه های بازگشتی مثال: مسئله برج هانوی فصل هفتم: تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.2 حل روابط بازگشتی خطی (Solving Linear Recurrence Relations) رابطه بازگشتی همگن خطی ازدرجه k Linear Homogeneous Recurrence Relation of Degree k حل رابطه های بازگشتی همگن خطی با درجه k با ضرایب ثابت مثال: رابطه فیبوناچی کنجکاوی – خارج از بحث کتاب حل رابطه های بازگشتی غیر همگن خطی با درجه k با ضرایب ثابت Linear Nonhomogeneous Recurrence Relations with Constant Coefficients                   قسمتی از پاورپوینت رابطه های بازگشتی nیک رابطه بازگشتی برای دنباله {an} معادله ای است که an را بر پایه ی یک عبارت یا عبارات بیشتر قبلی دنباله  a0, a1,…, an-1 ، برای همه اعداد صحی ...

پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7,1 روابط بازگشتی ,رابطه های بازگشتی,Recurrence Relations برای پشتیبانی و خرید فایل به سایت فروشنده مراجعه بفرمائید

لینک فایل پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations)

مشخصات فایل

عنوان: پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations)

قالب بندی: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 25

محتویات

تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی (Recurrence Relations)

Rabbits Numbers - Leonardo Pisano

رابطه های بازگشتی

مثال: مسئله برج هانوی

فصل هفتم: تکنیک های پیشرفته شمارش

بخش 7.2
حل روابط بازگشتی خطی
(Solving Linear Recurrence Relations)

رابطه بازگشتی همگن خطی ازدرجه k
Linear Homogeneous Recurrence Relation of Degree k

حل رابطه های بازگشتی همگن خطی با درجه k با ضرایب ثابت

مثال: رابطه فیبوناچی

کنجکاوی – خارج از بحث کتاب

حل رابطه های بازگشتی غیر همگن خطی با درجه k با ضرایب ثابت
Linear Nonhomogeneous Recurrence Relations with Constant Coefficients

قسمتی از پاورپوینت

رابطه های بازگشتی

nیک رابطه بازگشتی برای دنباله {an} معادله ای است که an را بر پایه ی یک عبارت یا عبارات بیشتر قبلی دنباله  a0, a1,…, an-1 ، برای همه اعداد صحیح n با شرط n≥n0   که n0  عددی صحیح و نامنفی است ، بیان می کند. یک دنباله جواب یک رابطه بازگشتی  است اگر عباراتش در رابطه بازگشتی صادق باشند.

 

 

 

 

 

 

رابطه های بازگشتی

nرابطه‌ای را بازگشتی می‌نامیم که در آن برای محاسبه هر عنصر نیاز به مقادیر تعدادی از عناصر قبلی آن داشته باشیم و براساس آنها بیان شده باشد.

nنقطه مقابل رابطه بازگشتی رابطه صریح می‌باشد که در آن با دانستن شماره عنصر مستقیماً مقدار آن توسط تابع صریح آن پیدا می‌گردد.

nرابطه بازگشتی را به صورت زیر می توان بیان نمود (ui عنصر iام از دنباله است)

 

 

 

و . . .

 

کلمات کلیدی : پاورپوینت درمرود تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7,1 روابط بازگشتی ,رابطه های بازگشتی,Recurrence Relations
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت درمورد تکنیک های پیشرفته شمارش بخش 7.1 روابط بازگشتی

مشخصات فایل:

پاورپوینت تکنیک های پیشرفته شمارش

قالب بندی: پاورپوینت

تعداد اسلاید: 25

 

 

بخشی از پاورپوینت:

رابطه های بازگشتی

یک رابطه بازگشتی برای دنباله {an} معادله ای است که an را بر پایه ی یک عبارت یا عبارات بیشتر قبلی دنباله  a0, a1,…, an-1 ، برای همه اعداد صحیح n با شرط n≥n0   که n0  عددی صحیح و نامنفی است ، بیان می کند. یک دنباله جواب یک رابطه بازگشتی  است اگر عباراتش در رابطه بازگشتی صادق باشند.
رابطه‌ای را بازگشتی می‌نامیم که در آن برای محاسبه هر عنصر نیاز به مقادیر تعدادی از عناصر قبلی آن داشته باشیم و براساس آنها بیان شده باشد.
نقطه مقابل رابطه بازگشتی رابطه صریح می‌باشد که در آن با دانستن شماره عنصر مستقیماً مقدار آن توسط تابع صریح آن پیدا می‌گردد.
رابطه بازگشتی را به صورت زیر می توان بیان نمود (ui عنصر iام از دنباله است)
و . . .

کلمات کلیدی : پاورپوینت درمورد تکنیک های پیشرفته شمارش,پیشرفته شمارش بخش,پاورپوینت تکنیک های پیشرفته شمارش
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت مدلسازی سیستم های بیولوژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی

توضیحات:

دانلود پاورپوینت با موضوع مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی،
در قالب ppt و در 42 اسلاید، قابل ویرایش.

 

 

بخشی از متن پاورپوینت:

آشنایی با شبکه های عصبی  زیستی :
این شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس هااطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند.
این شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.
یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.
و . .  .

 

 

فهرست مطالب:

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)
مبانی شبکه های عصبی مصنوعی
ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
معایب شبکه های عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
فرآیند یادگیری شبکه
توپولوژی شبکه

توجه: چیزی که این فایل را با بقیه فایل ها متمایز کرده است قابل ویرایش بودن و و آماده پرینت و ارائه بودن آن می باشد تا خریدار از خرید خود کاملا راضی باشد.

کلمات کلیدی : مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی,معرفی شبکه های عصبی مصنوعی,مبانی شبکه های عصبی مصنوعی,ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنو
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید:

لینک فایل پاورپوینت مدلسازی سیستم های بیولوژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی

توضیحات:

دانلود پاورپوینت با موضوع مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی،
در قالب ppt و در 42 اسلاید، قابل ویرایش.

 

 

بخشی از متن پاورپوینت:

آشنایی با شبکه های عصبی  زیستی :
این شبکه ها مجموعه ای بسیار عظیم از پردازشگرهایی موازی به نام نورون اند که به صورت هماهنگ برای حل مسئله عمل می کنند و توسط سیناپس هااطلاعات را منتقل می کنند.در این شبکه ها اگر یک سلول آسیب ببیند بقیه ی سلولها می توانند نبود آنرا جبران کرده و نیز در بازسازی آن سهیم باشند.
این شبکه ها قادر به یادگیری اند.مثلا با اعمال سوزش به سلولهای عصبی لامسه، سلولها یاد می گیرند که به طرف جسم داغ نروند و با این الگوریتم سیستم می آموزد که خطای خود را اصلاح کند.
یادگیری در این سیستم ها به صورت تطبیقی صورت می گیرد، یعنی با استفاده ازمثال ها وزن سیناپس ها به گونه ای تغییر می کند که در صورت دادن ورودی های جدید سیستم پاسخ درستی تولید کند.
و . .  .

 

 

فهرست مطالب:

آشنایی با شبکه های عصبی زیستی
معرفی شبکه های عصبی مصنوعی(ANNها)
مبانی شبکه های عصبی مصنوعی
ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنوعی
مهم ترین تفاوت حافظه ی انسان و حافظه ی کامپیوتر
شبکه های عصبی در مقابل کامپیوترهای معمولی
معایب شبکه های عصبی مصنوعی
کاربردهای شبکه های عصبی مصنوعی
فرآیند یادگیری شبکه
توپولوژی شبکه

توجه: چیزی که این فایل را با بقیه فایل ها متمایز کرده است قابل ویرایش بودن و و آماده پرینت و ارائه بودن آن می باشد تا خریدار از خرید خود کاملا راضی باشد.

کلمات کلیدی : مدلسازی سیستم های بیولو ژیکی توسط شبکه های عصبی بازگشتی,معرفی شبکه های عصبی مصنوعی,مبانی شبکه های عصبی مصنوعی,ایده ی اصلی شبکه های عصبی مصنو
در این سایت هیچ فایلی برای فروش قرار نمی گیرد. برای پشتیبانی و خرید فایل به مراجعه بفرمائید: