Александр Скуснов

Если порядок не важен, то это задача кластеризации. Задача - найти 8 центров групп. Один из методов - kNN.

Для начала надо посмотреть на формулу суммы взвешенных входов нейрона. Линейная алгебра это представление в виде произведения матриц.
Далее ознакомиться с функциями активации (сигмоиды и другие).
Дальше составить слой из нейронов, а из слоёв сеть.
А для обучения сети немного почитать, что такое оптимизация (экстремум, градиент).

Примеры CUDA на MatLab.

Линия это y = ax+b, где параметры находятся из минимизации суммы квадратов разностей (y - Yi).

Пример кода на CUDA.

Для комплексных чисел квадратный корень (степень 1/2) неоднозначная функция, так как аргумент (угол) тоже неоднозначен. Напр., для -1 есть угол pi, тогда (-1)^(1/2) будет иметь угол pi/2, но это также угол -pi, тогда квадратный корень даст угол -pi/2.

Вставьте в поле поиска.

При чём тут язык? Алгоритмы пишут обычно на псевдоязыке (что-то типа Паскаля или Питона).
Если вам интересен функциональный подход, почитайте Haskell или F#.

Что именно нужно получить? Можете привести пример? При чём тут двоичный вид, если внутри компьютера числа всегда в этом виде?
Если вы имеете в виду дробное число с фиксированной запятой (точкой), то умножаете на 10 в степени N (напр., 2) и преобразуете в целый тип.

У любого временного ряда есть экстраполяция. Только каким критерием будете оценивать?

Кроме мат. статистики есть идея - выделить характерные особенности (features) и модель расчёта - нейронные сети.

Если ток переменный, то надо считать интеграл под кривой U * I * (cos phi), т.е. после перемножений мгновенных значений с учётом сдвига фаз (это будет мгновенная активная мощность) ещё умножаете на интервал времени (1/100 сек) и всё суммируете - это будет потребляемая энергия.

1) мне помогают рисунки (схемки) (с короткими названиями)
2) без структурирования не обойтись. Я люблю луковичные диаграммы.

Прикольный ролик "разделы математики". (хотя я не со всем согласен. Похоже, российская наука более академична, а зарубежная более прикладная)

Если видно, что фунция уходит в бесконечность, то, конечно, касательная будет стремиться к вертикальной оси.

Если функция кусочная, то производная не будет существовать в точках соединения кусков, но будут левосторонний и правосторонний пределы.

1) в арифметическом сопроцессоре длина дробных чисел 10 байт, а не 8(double), так что точность повыше.

2) ряды Фурье применять тяжело, т.к. факториал (в знаменателе каждой дроби) быстро растёт.

3) есть метод CORDIC, который по небольшой таблице может рассчитать любую точность.

4) слышал на видеосеминаре, что скорее всего используются многочлены Чебышёва (знай наших!)