n，l，m，ms是什么？n，l，m，ms之间是什么关系？有哪些算法让你大吃一惊？第二种是扩展的欧几里德算法，这是数题中最常用的算法。求乘法的逆元，一次解不定方程，超级容易，代码很短，很好记，因此，对于特定的n和l，m的值的个数为2l ^ 1，组合方式的规律如下:对于给定的n和l，m的取值范围是l到l的整数，这个分量的大小用m来表示，m的可能取值都是整数m0，正负1，正负2，正负3，正负L 4。ms是自旋量子数。
在量子力学中，n、l、m是描述原子或分子中电子的量子数。1.n(主量子数):它决定了电子的主要能级或壳层。它的取值范围是正整数(1，2，3...).主量子数越大，对应的能级越高，电子离原子核越远。2.l(角量子数):它决定了原子中电子的轨道形状。它的取值范围是从0到n1的整数。当角量子数为0时，对应的轨道称为S轨道；当它为1时，对应的轨道称为p轨道；当它为2时，对应的轨道称为d轨道；当为3时，对应的轨道称为F轨道，以此类推。
它的取值范围是从l到l的整数，包括0。磁量子数描述了轨道中电子的空间取向。组合方式的规律如下:对于给定的n和l，m的取值范围是从l到l的整数，因此，对于特定的n和l，m的取值个数为2l ^ 1。比如对于l0的s轨道，m只能取0，所以只有一个值；对于l1的p轨道，m可以取1，0，1，所以有三个值。综上所述，n决定能级，l决定轨道形状，m决定轨道的空间方位。
2、matlab神经网络工具箱训练出来的函数,怎么输出得到函数代码段像这样:清晰；%输入数据矩阵p1zeros(1，1000)；p2zeros(11000)；1:1000p1(i)rand的填充数据百分比；p2(i)兰特；有两个end%输入层，样本数为1000 p)；%每10个周期显示一次结果net . train param . show 10；%最大训练次数net . train param . epochs 5000；%网络的学习率为net . train param . lr 0.05；%训练网络达到net.trainParam.goal10^(8目标的误差(8分)；%网络误差如果连续6次迭代没有变化，matlab将默认终止训练。
p1;p2];%目标（输出）数据矩阵，待拟合的关系为简单的三角函数tcos(pi*p1) sin(pi*p2);%对训练集中的输入数据矩阵和目标数据矩阵进行归一化处理[pn,
outputStr]mapminmax(t);%建立BP神经网络netnewff(pn,tn,[200 1。梯度下降法和雅可比矩阵计算正如2010年关于LK和AAM的博客中提到的，模板匹配公式的一阶泰勒展开式δTJ *δp，其中J是用于梯度下降的雅可比矩阵，是高维向量函数值Tf(p)随参数向量p变化时的增量(导数)..如果P是N维向量，T是M维向量，那么J是在MTA ALB环境下实现遗传算法的算子的程序，并给出十个简单的例子说明程序在函数全局优化中的应用=关键词:遗传算法(a)ALBG；MTA圈分类号:T316P0文献识别码:A文号:1139(01o . 00∞. 6520)80-3 antgrtmnmatgeialhoclu-Ohabicu-U，AOn，1NCahog。we-Ho1(