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Quasi-momentum theorem in Riemann-Cartan space
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作者 Yong WANG Chang LIU +1 位作者 Jing XIAO Fengxiang MEI 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 SCIE EI CSCD 2018年第5期733-746,共14页
The geometric formulation of motion of the first-order linear homogenous scleronomous nonholonomic system subjected to active forces is studied with the non- holonomic mapping theory. The quasi-Newton law, the quasi-m... The geometric formulation of motion of the first-order linear homogenous scleronomous nonholonomic system subjected to active forces is studied with the non- holonomic mapping theory. The quasi-Newton law, the quasi-momentum theorem, and the second kind Lagrange equation of dynamical systems are obtained in the Riemann- Cartan configuration spaces. By the nonholonomic mapping, a Euclidean configuration space or a Riemann configuration space of a dynamical system can be mapped into a Riemann-Cartan configuration space with torsion. The differential equations of motion of the dynamical system can be obtained in its Riemann-Cartan configuration space by the quasi-Newton law or the quasi-momentum theorem. For a constrained system~ the differential equations of motion in its Riemann-Cartan configuration space may be sim- pler than the equations in its Euclidean configuration space or its Riemann configuration space. Therefore, the nonholonomic mapping theory can solve some constrained prob- lems, which are difficult to be solved by the traditional analytical mechanics method. Three examples are given to illustrate the effectiveness of the method. 展开更多
关键词 nonholonomic mapping Riemann-Cartan space quasi-momentum theorem nonholonomic system
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Bound States of a System of Two Fermions on Invariant Subspace
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作者 J. I. Abdullaev A. M. Toshturdiev 《Journal of Modern Physics》 2021年第1期35-49,共15页
We consider a Hamiltonian of a system of two fermions on a three-dimensional lattice Z<sup>3</sup> with special potential <img alt="" src="Edit_56564354-6d65-4104-9126-d4657fa750af.png&qu... We consider a Hamiltonian of a system of two fermions on a three-dimensional lattice Z<sup>3</sup> with special potential <img alt="" src="Edit_56564354-6d65-4104-9126-d4657fa750af.png" />. The corresponding Shr&ouml;dinger operator <em>H</em>(<strong>k</strong>) of the system has an invariant subspac <span style="white-space:nowrap;"><span><em>L</em></span><sup>-</sup><sub style="margin-left:-10px;">123</sub>(T<sup>3</sup>)</span> , where we study the eigenvalues and eigenfunctions of its restriction <span style="white-space:nowrap;"><span><em>H</em></span><sup>-</sup><sub style="margin-left:-10px;">123</sub></span><span style="white-space:nowrap;">(<strong>k</strong>)</span>. Moreover, there are shown that <span style="white-space:nowrap;"><span><em>H</em></span><sup>-</sup><sub style="margin-left:-10px;">123</sub>(<em>k</em><sub>1</sub>, <em>k</em><sub>2</sub>, π)</span> has also infinitely many invariant subspaces <img alt="" src="Edit_4955ffad-4b18-434a-8c99-ff14779f2812.bmp" />, where the eigenvalues and eigenfunctions of eigenvalue problem <img alt="" src="Edit_01b218d2-fa3e-4f39-bc2d-ce736205db93.bmp" />are explicitly found. 展开更多
关键词 HAMILTONIAN FERMION Bound State Shrödinger Operator Invariant Subspace Total quasi-momentum Eigenvalue Birman-Schwinger Principle
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基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法 被引量:9
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作者 邹军华 段晔鑫 +3 位作者 任传伦 邱俊洋 周星宇 潘志松 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期207-216,共10页
深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对... 深度神经网络在多种模式识别任务上都取得了巨大突破,但相关研究表明深度神经网络存在脆弱性,容易被精心设计的对抗样本攻击.本文以分类任务为着手点,研究对抗样本的迁移性,提出基于噪声初始化、Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法的对抗样本生成方法.本文提出一种对抗噪声的初始化方法,通过像素偏移方法来预先增强干净样本的攻击性能.同时,本文使用Adam-Nesterov方法和准双曲动量方法来改进现有方法中的Nesterov方法和动量方法,实现更高的黑盒攻击成功率.在不需要额外运行时间和运算资源的情况下,本文方法可以和其他的攻击方法组合,并显著提高了对抗样本的黑盒攻击成功率.实验表明,本文的最强攻击组合为ANI-TI-DIQHM*(其中*代表噪声初始化),其对经典防御方法的平均黑盒攻击成功率达到88.68%,对较为先进的防御方法的平均黑盒攻击成功率达到82.77%,均超过现有最高水平. 展开更多
关键词 对抗样本 Adam-Nesterov方法 准双曲动量方法 噪声初始化 迁移性能
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基于动量迭代快速梯度符号的SAR-ATR深度神经网络黑盒攻击算法
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作者 万烜申 刘伟 +1 位作者 牛朝阳 卢万杰 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期714-729,共16页
合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法... 合成孔径雷达自动目标识别(SAR-ATR)领域缺乏有效的黑盒攻击算法,为此,该文结合动量迭代快速梯度符号(MI-FGSM)思想提出了一种基于迁移的黑盒攻击算法。首先结合SAR图像特性进行随机斑点噪声变换,缓解模型对斑点噪声的过拟合,提高算法的泛化性能;然后设计了能够快速寻找最优梯度下降方向的ABN寻优器,通过模型梯度快速收敛提升算法攻击有效性;最后引入拟双曲动量算子获得稳定的模型梯度下降方向,使梯度在快速收敛过程中避免陷入局部最优,进一步增强对抗样本的黑盒攻击成功率。通过仿真实验表明,与现有的对抗攻击算法相比,该文算法在MSTAR和FUSAR-Ship数据集上对主流的SAR-ATR深度神经网络的集成模型黑盒攻击成功率分别提高了3%~55%和6.0%~57.5%,而且生成的对抗样本具有高度的隐蔽性。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 目标识别 黑盒攻击 拟双曲动量算子 斑点噪声变换
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拟双曲动量梯度的对抗深度强化学习研究 被引量:1
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作者 马志豪 朱响斌 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第24期90-99,共10页
在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中,智能体(agent)通过观察通道来观察环境状态。该观察可能包含对抗性攻击的干扰,也即对抗样本,使智能体选择了错误动作。生成对抗样本常用方法是采用随机梯度下降方法。提出使用拟双... 在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)中,智能体(agent)通过观察通道来观察环境状态。该观察可能包含对抗性攻击的干扰,也即对抗样本,使智能体选择了错误动作。生成对抗样本常用方法是采用随机梯度下降方法。提出使用拟双曲动量梯度算法(QHM)来生成对抗干扰,该方法能够充分利用以前的梯度动量来修正梯度下降方向,因而比采用随机梯度下降方法(SGD)在生成对抗样本上具有更高效率。同时借助这种攻击方法在鲁棒控制框架内训练了DRL鲁棒性。实验效果表明基于QHM训练方法的DRL在进行对抗性训练后,面对攻击和环境参数变化时的鲁棒性显著提高。 展开更多
关键词 深度强化学习 对抗性攻击 拟双曲动量梯度 损失函数
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