降維
關注創建者：320科技工作室 創建時間：2023-04-15
降維的視頻教程
遺傳算法優化BP神經網絡與神經網絡遺傳算法程序視頻
分鐘，有程序) 88、GB19_7用降維數據再GA優化BP建模仿真與結果對比分析(10分鐘，有程序) 89、GB19_8gaot加入路徑及程序留意之處注釋(8分鐘，有程序) 90、GB19_9新數據集提取與程序自己使用事項(5分鐘，有程序) 91、GB19_10為什么與怎樣降維及降維方法介紹和模型名稱(10分鐘，有程序) 92、GB19_11實際問題再分析及兩個算法對比指標(6分鐘，有程序
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BP神經網絡算法與MATLAB程序詳解視頻手寫數字識別腫瘤診斷股票預測
主要內容包括：神經網絡基本概念，BP神經網絡進行音樂信號識別分類及程序詳解(用語句型的程序同時用工具箱函數對比分析)，標準BP算法程序對比分析附加動量BP算法與變學習率BP算法，BP神經網絡算法的理論推導，BP神經網絡算法的MATLAB工具箱函數介紹及訓練窗口解讀，BP神經網絡作建模擬合預測，BP回歸預測分析未來幾天上證指數，BP神經網絡篩選主元空間降維，乳腺腫瘤診斷的建模及篩選主要影響因素，利用BP
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犀牛GH桁架建模導入Abaqus腳本計算(進階部分-數值積分(二))
三、 數值積分（第二部分）：高斯積分的降維打擊 在第一課基礎上，從代數基礎推演被積函數的嚴謹分解。詳細對比牛頓-科特斯固定采樣點的局限性，重點揭秘高斯法如何巧妙利用勒讓德多項式的根作為位置信息，通過正交消除大幅提升積分精度，并引申至二維、三維乃至多維積分的快速推演。 課程內設有找錯練習（涵蓋GH邏輯錯與Python代碼錯），實戰屬性極高。
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降維的實例教程
四、基于降維采樣
靜水阻力用shipflow計算，連接完成后，提取出優化目標Rt。點擊Optimize>Sobol，進行采樣。
設置采樣數200，應用dimensionalityReduction1，設置優化目標Rt，點擊綠色按鈕開始。
基于降維后的6個主參數sobol采樣點的分布與基于17個設計變量采樣點分布有明顯區別。下圖為基于17個變量的樣本點分布情況，可以看出200個樣本點在設計空間均勻分布。
Sobol樣本點分布（降維前）
降維后，200個樣本點分布更集中，可以理解為采樣更集中在變形的高效區。
Sobol樣本點分布（降維后）
采樣結果如下圖所示，降維前最優Rt=83.2188N，較母型船優化2.5%，降維后最優Rt=81.3979N，優化4.7%。
降維前（左）與降維后（右）Rt采樣結果對比
五、基于降維優化
基于采樣的最優結果進行50次基于TSearch算法的優化，優化歷程如下圖：
降維前（左）與降維后（右）Rt優化歷程對比
由圖可知，基于降維后的6個主參數的優化收斂效果明顯更好。最終的優化結果為：降維前Rt=82.2869N，優化3.6%，降維后Rt=80.708N，優化5.5%。
六、結論
利用參數化降維方法允許用戶在設計階段選擇更多的設計變量，并在優化階段通過降維減少設計變量的個數，有效降低優化成本，減少優化項目的時間，并取得更好的優化效果。具體比較見下表：
注：采用CFD軟件為SHIPFLOW 7. 1 。單個算例仿真時長為40分鐘。
展開 降維超導
在歷史悠久、歷久彌新的過渡金屬二硫化物領域，黃富強們更是如魚得水、收獲頗豐。過渡金屬二硫化物，乍一看只有兩個元素組成而且組分固定，能玩出什么花頭來？事實上，這還真是一個扮豬吃虎之輩。僅以晶體結構而言，就可變換出2H、3R、1T、1T’、1T’’、1T’’’等不同花樣。這些物相所表現出來的物性，均是包括超導、電荷密度波、熱電等量子材料界爭相追逐的對象。
令人稱道的是，這類化合物一般具有層狀結構，很適合對其進行“降維操控”，從而探究二維下的物理特性。因此，她們也深得專注于二維材料研究的人士所喜愛。所謂“降維”，即通過剝離技術將層狀結構一層一層剝離，直到盡頭。所謂“操控”，即對二維體系進行加工、處理與調控。最近幾年，黃富強們也發展出剝離高溫固相合成的LiMS2 (M 為過渡金屬元素) 晶體的方法，獲得了高純度的MS2 納米片、甚至單晶 (如圖1 所示)。他們成功運用這一技術制備了 NbS2、TaS2、TiS2、MoS2、WS2 等材料。當然，黃富強們也多與國內外同行，包括筆者所在的中科院上海微系統所(謝曉明、牟剛)合作，表征與調控其中的超導性能。結果還真看到了一些新的、不同于常規體系超導電性的現象與物理。有興趣的看君，可關注針對 TaS2 的工作 [JACS 139, 4623 (2017)]、針對 MoS2 的工作 [Angew. Chem. 130, 1246 (2018)]、以及針對WS2 的工作 (arXiv:1808.05324)。
本文將主要看看 TaS2 為主角的表演。
圖2. (a) 重堆疊 TaS2 納米片的結構示意圖。(b) 重堆疊 TaS2 納米片的 XRD 圖譜。(c) 重堆疊 TaS2 納米片的磁化數據。(d) 重堆疊 TaS2 納米片的電阻-溫度曲線。
展開 課程名稱：智能實時CAE仿真在汽車行業的應用之“模型降維”
直播時間：2020-10-21 (星期三) 14:00-15:00
立即報名：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020-10-21CADLMPrattMiller_LP-Registration.html
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直播主題與時間
智能實時CAE仿真在汽車行業應用之：模型降維
2020年10月21日（星期三）14：00~15：00
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您所期待的內容
智能實時仿真軟件之模型降維模塊功能及基本原理：
如何定義樣本空間、DOE方法
如何運行很少但很明智的選擇樣本點
是否能夠自適應學習 (在學習中進步)
如何智能實時的進行參數化研究和優化
標致雪鐵龍集團（PSA）機器學習案例：
側面碰撞 & 動剛度
奧迪汽車（AUDI）機器學習案例：
底盤力虛擬調校 & 兼顧全頻段舒適性
豐田汽車（TOYOTA）機器學習案例 ：
前部碰撞/CFD
Pratt & Miller工程和制造公司機器學習案例
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適合誰來參加
各行業想要轉型/兼職機器學習的CAE部門主管、工程師
仿真/試驗數據管理的IT部門主管&工程師
已經正在進行優化，尤其是多學科優化的工程師
對機器學習技術在CAE行業最新應用和案例，感興趣的人員
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參會方式
掃描下方二維碼注冊
或點擊注冊：https://mpages.mscsoftware.com/WBNCH-ALL2020
展開 這個案例說明，軟件許可優化不僅節省成本，還能提升效率，這就是所謂的“降維打擊”——你可能還在抱怨成本高，但競爭對手已經用更聰明的方式管理資源。
五、學習技巧：如何引導企業進行許可優化？
對于政策制定者或決策者軟件許可優化可能不是一個你親身參與的過程，但你以下幾點來引導企業走向更智能的資源管理方式。
1. 從數據出發
不要試圖“靠感覺”判斷軟件使用情況，而是引導企業建立數據驅動的許可管理機制。這包括軟件使用日志、用戶行為分析、設備利用率等因素。
2. 引入第三方工具
像gofarlic這樣的工具，大大提高許可管理的效率。決策者考慮引入這類軟件許可優化平臺，幫助企業在不降低服務質量的前提下，實現成本壓縮。
3. 培養“許可意識”
很多時候，員工和管理層并不理解軟件許可背后的成本邏輯。內部培訓和案例分享，提高全員對軟件授權的理解，這樣你在實施優化策略時，就會得到更多支持。
4. 設立專項小組
設立一個“軟件許可優化”專項小組，專門負責分析數據、制定策略和跟蹤執行效果。團隊成員包括IT、財務、法務等多個部門，確保優化方案既合法又高效。
六、結語：降維打擊的本質是“理性決策”
競爭對手的成本比你低，也許不是因為他們更便宜，而是因為他們更聰明、更理性。gofarlic軟件許可優化正是一種“降維打擊”的策略，它幫助企業從粗放式的授權管理，轉向精細化、動態化的資源配置模式。
在2025年，企業信息化程度的加深，軟件授權優化已經成為一項必須掌握的技能。如果你是政策制定者，希望在不增加預算的前提下提高企業運作效率，那么gofarlic可能是一個值得嘗試的工具。
別再讓軟件許可成為你成本控制的“拖油瓶”，而是讓它成為你優化資源配置、提高企業競爭力的利器。
展開 一六年以后，無人機測量技術慢慢普及，這門技術不需要人跑桿了，也不需要人用全站儀了，甚至不需要人畫圖了，飛機一過啥都有了，我的工作還有沒有和我以前多么努力的立桿已經沒有關系了，哪怕現在松手后棱鏡桿能十秒不倒，一切都沒有用了，也許這就是降維打擊吧。
降維的最新內容
微觀織構的“高保真降維打擊”傳統的取向分布函數（ODF）維度極高，難以直接輸入機器學習模型 。研究巧妙地采用廣義球諧函數（GSH）結合主成分分析（PCA），將復雜的織構空間精準壓縮至僅需5到10個核心參數 。這種參數化方法不僅大幅降低了訓練負擔，更具備極其強大的“雙向映射”能力：工程師可以隨時利用這些降維后的少數參數，反向完美重構出原始的織構極圖 ！
mid=a2b4e4dfe8dc229ae3d72f6c59dd775b&overTime=60&precoder=false&protocol=v2&retryCount=3&sampling=false&sceneCode=editor_copy_outbound&source=bfcaadb1"> 任虎先生指出，在降維建模時的
報告同時指出，五維傳感芯片一旦在國外率先完成全維度集成與消費級量產，將對國內光電產業構成代際更迭式的降維打擊——當前基于RGB傳感器的規模優勢將被系統性替代，產業鏈話語權將進一步向掌握核心芯片的海外企業集中。避免這一局面的唯一路徑，是在五維傳感產業成熟期到來之前，完成從IP到工藝、從人才到生態的系統性能力建設。
傳統線性壓縮感知技術雖在光源單變量優化中實現了降維高效求解，但面對SMO場景中掩模-成像的強非線性映射關系，其線性假設難以精準刻畫優化變量與成像質量的關聯，導致優化精度與可制造性失衡。在此背景下，非線性壓縮感知（NCS）理論與SMO技術的融合成為突破瓶頸的關鍵，而數學模型的構建則是該融合技術落地的核心前提。
其中，壓縮感知（CS）技術憑借稀疏性約束降維的核心優勢，在光源優化（SO）中實現了高效的參數尋優，大幅降低了計算復雜度。
壓縮感知技術憑借“稀疏性約束降維”的核心邏輯，為光源優化提供了突破口——通過將光源在稀疏基（如2D-DCT）下表示為少量非零系數，大幅削減優化變量維度。
這種模型的細節紋理與真實世界高度貼合，使得整個仿真過程兼具高效性與逼真度，對傳統三維建模技術形成了降維打擊。
圖片來源：視頻號-扎克力
所以，你看出來了嗎？3DGS與世界模型屬于兩條截然不同的技術路線。
- 核心學習內容：
- 機器學習和Python編程基礎
- 數據預處理和特征工程
- 有監督學習：回歸和分類模型
- 無監督學習：聚類和降維
- 模型評估、優化和性能指標
- 使用Python構建真實世界的AI項目
- 理解機器學習從頭到尾的完整工作流程
- 推薦理由：
- 結合真實世界案例和項目的實踐式學習
六、結語：降維打擊的本質是“理性決策”
競爭對手的成本比你低，也許不是因為他們更便宜，而是因為他們更聰明、更理性。gofarlic軟件許可優化正是一種“降維打擊”的策略，它幫助企業從粗放式的授權管理，轉向精細化、動態化的資源配置模式。
在2025年，企業信息化程度的加深，軟件授權優化已經成為一項必須掌握的技能。
</p><p>數據降維與降噪：濾波、平滑、局部擬合、小波變換、降維方法（POD、ICA、DMD 等的可選實現）。</p><p><strong>4.時間與動畫能力</strong></p><p>時間步的逐幀查看、時間線滑塊、時間重采樣/插值、動態更改參數的可視化。</p><p>動畫導出（視頻、序列圖像）與時間軸標記。
