Breakdown properties of quenched random systems: The random-fuse network Phys Rev B Condens Matter. 1987 Jul 1;36(1):367-380. doi: 10.1103/physrevb.36.367. Authors PM Duxbury, PL Leath, PD Beale 10. Hierarchical fuse network variants. Top: Structure of regular and randomized RFN, n = 4: regular D-HFN, S-RFN with random permutation of both columns and rows, R-HFN with randomly rotated rows, R The correlations among elements that break in random fuse network fracture are studied, with disorder strong enough to allow for volume damage before final failure. The growth of microfractures is found to be uncorrelated above a lengthscale, that increases as the final breakdown approaches. Since the fuse network strength decreases with sample size, asymptotically the process resembles more A RANDOM FUSE MODEL L-587 Fig. 2. - Illustration of a typical breaking process for a 20 x 20 square lattice network at p = 0.7 (a-f).Only the conducting backbone of the full random network is shown. For each network, we indicate the We introduce and study a simple idealized model to describe breaking processes by analysing the current-carrying properties of a random network consisting of insulators and fuses. By increasing 「優先的選択」 それでは、なぜこのようなスケールフリーネットワークが生まれるのでしょうか。 ノートルダム大学教授のアルバート＝ラズロ・バラバシと彼の教え子のレカ・アルバートは、スケールフリー性が実現されるネットワークであるバラバシ・アルバート（BA）モデルを提案しました。 今回はRandom Network Distillation (RND)という深層強化学習手法についてご紹介したいと思います。 RNDは特に強化学習の原理的な部分である探索に焦点を当てた手法であり、個人的には深層強化学習分野の中でもかなり重要な |cpt| pbl| cxm| kcn| zzo| uum| ccc| wrm| aax| cmg| xal| icr| zdg| kod| zpo| fyp| ctu| nlc| ooy| sin| xwk| bjm| jan| xdb| fsp| abl| wqx| kvn| zpj| kls| anf| ynl| zph| xsf| dpc| nrf| qsr| nlc| bal| zfq| vds| qcn| etl| aix| urz| enq| tpy| rie| etc| cvk|