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在多目标优化中，许多实际问题都是由很多目标（超过三个）所组成，但是目前提出的大多数算法却只有在三维以下时高效。由于超过三维的情况无法用欧式空间来表示，而且在处理高维问题时，算法的时间复杂度通常很高，因

旋转高维爱因斯坦-杨-米尔斯黑洞

我们通过纽曼-詹尼斯建议的复杂变换，从高维（HD）爱因斯坦-杨-米尔斯黑洞开始构建类似于Kerr-Newman的时空。 新的度量标准是对Kerr–Newman时空的HD概括，其几何形状恰好是4D的Ke

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高维Reissner-Nordstrom-de Sitter黑洞中Dirac场的强宇宙检查

我们研究了高维Reissner-Norstrom-de Sitter黑洞中Dirac场的强宇宙检查。 为此，我们首先使用形式变换技巧，在精心选择的正交基础上将Dirac方程按摩为一对耦合方程，并在准标

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一种面向高维数据的DS-ALasso变量选择方法

一种面向高维数据的DS-ALasso变量选择方法，邱建荣，罗汉，变量选择是高维数据分析的重要环节，Laaso方法不具有Oracle性质且存在在处理维数大于样本量的数据结构时只能选取个变量的缺点，为解�

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在许多领域都有用的一系列一般性的想法。从基础开始，这本书阐明了范畴，函子，自然变换和二元性的概念。然后转向伴随函子，它提供了对普遍结构的描述，通过态射集分析函子的表示，以及操纵正极限和逆极限的方法。这

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kNN查询是高维数据库中最重要的操作之一，尽管它在数据库研究中得到了极大的关注，但很少有关于主存数据库kNN查询的工作。充分利用kNN查询自身的特点，基于高效的主存索引Δ-tree设计了一种新的kNN

论文研究-离群数据挖掘综述.pdf

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论文研究-单纯形上校正高斯-勒让德求积公式.pdf

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论文研究-流形学习算法综述.pdf

流形学习算法作为一种新的维数降维方法工具，其目标是发现嵌入在高维数据空间中的低维流形结构，并给出一个有效的低维表示。目前，流形学习已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的研究热点问题。介绍了流形学习的

论文研究-离群点挖掘研究.pdf

随着人们对欺诈检测、网络入侵、故障诊断等问题的关注，离群点挖掘研究日益受到重视。在充分调研国内外离群点挖掘研究成果的基础上，介绍了数据库领域离群点挖掘的研究进展，并概要地总结和比较了已有的各种离群点挖

论文研究-区域性应急物资储备库选址－配给模型与算法.pdf

为整合区域性应急物资储备资源，加强储备物资的协同管理，研究了区域性应急物资储备库的多点选址—配给问题。建立了以储备库建设成本与变动成本、物资运输成本之和最小化，以及物资运输总时间最小化的区域性应急物资

k-means用于高维数据集

该程序实现高维数据的聚类，算法鲁棒性稳定性都不错

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基于高维稀疏数据的k-分桶高效skyline查询算法，徐妍妍，王宏志，针对高维数据的Skyline查询处理已经逐渐成为研究的热点,当前主要采用降维方法和k-分桶skyline查询算法，但这些算法实现是

大维协方差矩阵和高维数据分析-姚郑白等著.pdf

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高维空间中测度聚集现象，包含高维球和高维立方体的测度聚集计算，对于高维几何的学习和研究大有裨益，适合研究深度学习原理等方向的工作者

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CMU 统计学习 关于统计学习中的误差界估计，以及高维统计的基础内容；

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分类介绍了目前具有代表性的数据降维方法，重点阐述了一种新的数据降维方法 － 压缩感 知，在此基础上，分析了各种数据降维算法的优缺点，并对数据降维研究中存在的问题进行了剖析．

高维AdS黑洞时空中Born-Infeld电动力学的全息纠缠熵

我们用Born-Infeld（BI）电动力学研究了高维全息金属/超导体模型中的纠缠熵。 我们注意到，纠缠熵仍然是探测高维AdS时空中的关键相变点和相变顺序的有力工具。 由于BI电磁场的存在，标量冷凝的

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论文研究-高维动态规划的试验选优方法.pdf,  本文提出的求解高维动态规划的试验选优方法，可以使这一系统科学领域国际学术界十分注目的重大学术课题取得一定的进展，可以使高维动态规划问题求解成为可能．

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