遺傳算法、Bootstrap方法、Metropolis–Hastings算法在格點QCD數(shù)值擬合中的應(yīng)用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本文引入人工智能領(lǐng)域的遺傳算法,對遺傳算法應(yīng)用于格點量子色動力學數(shù)據(jù)擬合的可行性進行了探索。采用bootstrap的方法進行標準差估計,改進了遺傳算法不能給出誤差范圍的不足。提出最大密度68%誤差估計方法,從概率密度的新視角看待68%的誤差估計方法。提出外來物種入侵策略提高了并行遺傳算法的計算效率。利用遺傳算法對Metropolis–Hastings算法進行預(yù)處理,縮短了Metropolis–Hastings算法的預(yù)熱過程。
  

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