lm算法原理介绍
lm加密算法的缺点是可能对无限通信网络安全造成威胁。存在着漏洞，在使用优先等效保密规则的无线网络中，在特定的情况下，不法分子可以钻算法的加密过程，获取密钥，这样意味着该算法有可能对无限通信网络安全造成威胁，这些风险是可以接受的。
2. 求牛人讲解一下光束平差法的原理，包括里面的黑塞矩阵是怎么用的。。。
使用的是非线性最小二乘法，再具体就是LM算法等。一种最优化和迭代的思想。至于塞黑矩阵，其实是在x，y两个方向求导形成的矩阵，所以你可以想象成一个爬山的过程，选择最优的上山路线。
3. lm358工作原理
lm358工作原理是两路输入为模拟信号，输出则为二进制信号0或1，当输入电压的差值增大或减小且正负符号不变时，其输出保持恒定。
LM358内部包括有两个独立的、高增益、内部频率补偿的运算放大器，适合于电源电压范围很宽的单电源使用，也适用于双电源工作模式，在推荐的工作条件下，电源电流与电源电压无关。它的使用范围包括传感放大器、直流增益模块和其他所有可用单电源供电的使用运算放大器的场合。
该装置采用9－12V直流电源供电，由T 降压，全桥U整流，C10 滤波，检测电路采用IC5 78L06供电。本装置交直流两用，自动无间断转换。
(3)lm算法原理介绍扩展阅读
在普通的运算放大器中，输出电压的最大值一般仅几十伏，输出电流仅几十毫安。若要提高输出电压或增大输出电流，集成运放外部必须要加辅助电路。
高压大电流集成运算放大器外部不需附加任何电路，即可输出高电压和大电流。例如D41集成运放的电源电压可达±150V，μA791集成运放的输出电流可达1A。
在仪器仪表得使用过程中都会涉及到量程得问题，为了得到固定电压得输出，就必须改变运算放大器得放大倍数。例如：有一运算放大器得放大倍数为10倍，输入信号为1mv时，输出电压为10mv，当输入电压为0.1mv时，输出就只有1mv，为了得到10mv就必须改变放大倍数为100。
程控运放就是为了解决这一问题而产生的。例如PGA103A，通过控制1，2脚的电平来改变放大的倍数。
4. 关于神经网络LM训练算法的一些问题
1.初始权值不一样，如果一样，每次训练结果是相同的 2.是 3.在train之前修改权值，IW,LW,b，使之相同 4.取多次实验的均值 一点浅见，仅供参考
5. lm加密算法的缺点
产生密钥麻烦。根据查询lm加密算法简介信息可知lm加密算法的缺点是产生密钥麻烦。缺点是一个汉语词汇，指的是人的短处、欠缺之处，其与优点相对。
6. IS-LM-BP模型中，LM比BP陡峭的经济含义是什么
BP曲线比LM曲线更陡峭，就说明资本流动对国内利率变化不敏感，资本流动程度较低。产品市场上所决定的国民收入又会影响货币需求，从而影响利率，这又是产品市场对货币市场的影响，可见，产品市场和货币市场是相互联系的，相互作用的，而收入和利率也只有在这种相互系，相互作用中才能决定。描述和分析这两个市场相互联系的理论结构，就称为IS—LM。该模型要求同时达到下面的两个条件：(1) I(i)=S(Y) IS，InvestmentSaving(2)M/P=L1(i)+L2(Y） 即LM，Liquidity preference - Money Supply其中，I为投资，S为储蓄，M为名义货币量，P为物价水平，M/P为实际货币量，Y为总产出，i为利率。两条曲线交点处表示产品市场和货币市场同时达到均衡。IS-LM模型是宏观经济分析的一个重要工具，是描述产品市场和货币市场之间相互联系的理论结构。反向传播算法(BP算法)是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。BP算法由两个环节（激励传播、权重更新）反复循环迭代，直到网络对输入的响应大到预定的目标范围为止。
激励传播包含：（向前传播阶段）将训练输入送入网络以获得激励响应啊；（反向传播阶段）将激励响应同训练输入对应的目标输入求差（t-a），从而获得隐层和输出层的响应误差。
权重更新包括：首先将输入激励和响应误差相乘(sm*(a(m-1)))，从而获得权重的梯度；然后，将这个梯度乘上一个比例(_*sm*(a(m-1)))并去反后加到权重上。
核心思想：用雅可比矩阵（易计算）代替Hessian矩阵的计算，使得优化效率得到提升。
LMBP是加速收敛BP算法的其中一种标准的数值优化方法。
优点：由于需要求解矩阵的逆，所以在每次迭代中需要更多的计算。但是既便如此，在网络参数个数适中的情况下，LMBP算法依然是最快的神经网络训练算法。
缺点：存储需求大。所需存储近似Hessian矩阵JTJ（n*n的矩阵，其中n是神经网络中参数（权值与偏置值）的个数）。因此当参数的数量非常大时，LMBP算法是不实用的。
7. 什么是Levenberg-Marquart算法
中文译文：列文伯格-马夸尔特法，是最优化算法中的一种。
最优化算法是寻找使得函数值最小的参数向量。它的应用领域非常广泛，如：经济学、管理优化、网络分析、最优设计、机械或电子设计等等。
根据求导数的方法，可分为2大类。
第一类，若f具有解析函数形式，知道x后求导数速度快。
第二类，使用数值差分来求导数。
根据使用模型不同，分为非约束最优化、约束最优化、最小二乘最优化。
附LM算法例子：
在LM算法中，每次迭代是寻找一个合适的阻尼因子λ，当λ很小时，算法就变成了GAuss-Newton法的最优步长计算式，λ很大时，蜕化为梯度下降法的最优步长计算式。
8. LM324原理
【LM324原理】LM324是四运放集成电路,它采用14脚双列直插塑料封装,外形如图所示。它的内部包含四组形式完全相同的运算放大器, 除电源共用外,四组运放相互独立。每一组运算放大器可用图1所示的符号来表示,它有5个引出脚,其中“+”、“-”为两个信号输入端,“V+”、“V-”为正、负电源端,“Vo”为输出端。两个信号输入端中,Vi-（-）为反相输入端,表示运放输出端Vo的信号与该输入端的位相反;Vi+（+）为同相输入端,表示运放输出端Vo的信号与该输入端的相位相同。LM324的 引脚排列见图2 ：
图2
由于LM324四运放电路具有电源电压范围宽,静态功耗小,可单电源使用,价格低廉等优点,因此被广泛应用在各种电路中。
【LM324】M324系列是低成本的四路运算放大器，具有真正的差分输入。在单电源应用中，它们与标准运算放大器类型相比具有几个明显的优势。该四路放大器可以工作于低至3.0 V或高达32 V的电源电压，静态电流是MC1741的五分之一左右（每个放大器）。共模输入范围包括负电源，因此在众多应用中无需外部偏置元器件。输出电压范围也包括负电源电压。