🕒 It’s not analog, it’s not digital... what is it? It’s our mathematical clock! Who said math can’t be fun? #mathematicalclock #class #fun #LAAS 🇮🇹 🕒 Non è analogico, non è digitale... cos'è? È il nostro orologio matematico! Chi ha detto che la matematica non può essere divertente? #orologiomatematico #classe #divertimento #LAAS
Post di LAAS Lonati Anglo-American School
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How do we differentiate from first principles? #alevel #ocr #maths #differentiation #firstprinciples #calculus #gradient #STEM #ioteach
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Algoritmi moltiplicativi: il metodo egiziano. Esistono dei metodi per calcolare la moltiplicazione basati sulla scomposizione dei numeri attraverso le potenze di 2. Uno di questi arriva proprio dall'antico Egitto, sintomo di una matematica raffinata e una profonda consapevolezza dei numeri. https://lnkd.in/ds7MvCtj
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Matematica alternativa. Un’insegnate di matematica scopre che 2 +2 non fa 4 ma 22. Se ti opponi, e sostieni che la matematica ha delle regole e che 2 +2 non può che fare 4, vieni accusata di essere una nazista, una comunista, ti schiaffeggiano, diventi una reietta della società. Leggi Il Novelliere: https://lnkd.in/dHvVYyzw Leggi la segnalazione di Daniele Sesti: https://lnkd.in/d_TVRrVT #ilnovelliere #matematicaalternativa #matematica #cinema #magazine https://lnkd.in/d_TVRrVT
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I am happy to share our Asparagus suit recently published in Computer Physics Communications (https://lnkd.in/ds4VvhuQ). This work aims to simplify the construction of machine learning potential energy surfaces as much as possible by combining all the different steps into a simple package. We expect to lower the bar for new users of the MLPES and also help document the process to make it more reproducible. We expect this to be a community effort, so we are open to extensions and comments. The code can be found at https://lnkd.in/dRgt93UF The documentation at https://lnkd.in/dxDyQmK6 Nice work with Kai Töpfer I will be happy to hear your thoughts and suggestions!
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Ti spiego il MACHINE LEARNING su YouTube! | AI Engineer & Project Manager | M. Sc. Bionics Engineering | Social Content Creator | Signal Processing & Cognitive Computing
👉🏻 La stima di Massima Verosimiglianza (Maximum Likelihood) necessita spesso la risoluzione di un sistema di equazioni note come "Likelihood Equations" in cui tendenzialmente si va a massimizzare la Likelihood Function rispetto al vettore di parametri che vogliamo stimare. ❌️ Questo processo non è sempre possibile, ad esempio se la funzione non è differenziabile nell'intervallo di interesse! 🧠 In questo video vediamo come aggirare la questione andando per "ispezione", vedendo il caso di stima della ampiezza di della pdf di una variabile aleatoria uniforme! #machinelearning #ingegneria #Deeplearning #stima #statistica https://lnkd.in/dWQpdQsP
Statistica per MACHINE LEARNING - Stima Maximum Likelihood, metodo della CDF per una V.A. Uniforme
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