《數(shù)學(xué)建模與matlab》ppt課件-文庫吧
2025-04-19 00:43 本頁面
【正文】 2 0 2 2 0 2 2 0 1 3 3 2 2 1 0 1 ………… ） 基因數(shù)據(jù) D=50000000 數(shù)學(xué)建模與 matlab 在過去二十多年里，出現(xiàn)了高頻金融數(shù)據(jù)；自 1990年代初期到中期，又出現(xiàn)了用于追蹤個(gè)人交易活動(dòng)的個(gè)人現(xiàn)金交易數(shù)據(jù)。而目前，隨著諸如 之類的新交易市場的出現(xiàn)，個(gè)人可以獲取個(gè)體投標(biāo)人的身份來進(jìn)行買賣，并可以完全轉(zhuǎn)讓這種身份。 金融數(shù)據(jù) 數(shù)學(xué)建模與 matlab 衛(wèi)星圖像供應(yīng)商擁有一個(gè)巨大的數(shù)據(jù)庫來存儲(chǔ)這類圖像，單個(gè)用戶所需要的內(nèi)容在其中只是滄海一粟。目前正在展開的若干項(xiàng)目，都是為了將分辨率為 1米的整個(gè)地球表面圖像存入數(shù)據(jù)庫中。這類圖像的應(yīng)用領(lǐng)域包括自然資源發(fā)現(xiàn)和農(nóng)業(yè)。 衛(wèi)星圖像 數(shù)學(xué)建模與 matlab 現(xiàn)在超譜圖像正變得越來越普通。無論是航空攝影還是衛(wèi)星攝影都可以使用超譜照相機(jī)進(jìn)行拍攝。這種照相機(jī)紀(jì)錄圖像時(shí)，不是使用傳統(tǒng)的紅綠藍(lán)三色頻帶，而是數(shù)千種不同的光譜帶。超譜圖像應(yīng)當(dāng)可以揭示有關(guān)物質(zhì)化學(xué)成分方面的微妙信息，并在測定農(nóng)作物密度以及病害的散布，了解干旱與蟲害的影響等方面有著發(fā)揮巨大作用的潛力。我們可以預(yù)期，超譜圖像還將被應(yīng)用在食品檢查，醫(yī)療檢查等一系列領(lǐng)域中。 超譜圖像 數(shù)學(xué)建模與 matlab 我們在網(wǎng)上的每次交易活動(dòng)，無論是訪問、搜索或購買，都被紀(jì)錄、關(guān)聯(lián)、存入數(shù)據(jù)庫。這些數(shù)據(jù)被反復(fù)出售，廣告商有賴于它們來確定消費(fèi)者的行為和他們對各種商品與服務(wù)的需求之間的關(guān)聯(lián) 。 消費(fèi)者金融數(shù)據(jù) 數(shù)學(xué)建模與 matlab 數(shù)據(jù)處理：數(shù)據(jù) 信息 知識 數(shù)據(jù)處理、分析方法統(tǒng)稱為：計(jì)算！ 因此，計(jì)算將成為二十一世紀(jì)最普遍的時(shí)代特征！ 海量數(shù)據(jù)首先需求：數(shù)據(jù)處理 —— 目的是獲取信息與知識。 數(shù)據(jù) ≠ 信息 ≠ 知識： 數(shù)據(jù) +結(jié)構(gòu) → 信息， 信息 +結(jié)構(gòu) → 知識。 高維數(shù)據(jù)分析 — 21世紀(jì)的數(shù)學(xué)挑戰(zhàn) 數(shù)學(xué)建模與 matlab 以應(yīng)用問題為核心的計(jì)算 —— 傳統(tǒng)的計(jì)算，應(yīng)用問題求解：數(shù)學(xué)模型 —— 計(jì)算。 多因素關(guān)系模型： 線性方程組，線性擬合，線性逼近；非線性和隨機(jī)分布等等。 動(dòng)態(tài)模型： 微分方程組，離散動(dòng)力系統(tǒng)，迭代格式和隨機(jī)過程等等。 多因素綜合評估與分類模型： 模糊數(shù)學(xué)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，層次分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等等。 優(yōu)化問題模型： 有約束與無約束數(shù)學(xué)規(guī)劃，遺傳算法和蟻群算法，分類與聚類，隨機(jī)模擬等等。 計(jì)算的變遷 數(shù)學(xué)建模與 matlab 微軟亞洲研究院 “ 二十一世紀(jì)的計(jì)算 ” 大型國際學(xué)術(shù)研討會(huì)在一年一次的例會(huì)上，明確提出了二十一世紀(jì)的計(jì)算將從以應(yīng)用為核心的計(jì)算理念轉(zhuǎn)變?yōu)橐詳?shù)據(jù)為核心的計(jì)算。 從海量數(shù)據(jù)中發(fā)掘數(shù)據(jù)的應(yīng)用價(jià)值和應(yīng)用方法 —— 以數(shù)據(jù)為核心的計(jì)算，即沒有或不清楚數(shù)據(jù)中隱含的信息與知識，通過計(jì)算與建模發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的應(yīng)用 —— 數(shù)據(jù)挖掘。 計(jì)算 —— 應(yīng)用 —— 建模 —— 計(jì)算 以數(shù)據(jù)為核心的計(jì)算 數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵗? 數(shù)學(xué)建模與 matlab 二、數(shù)學(xué)問題計(jì)算機(jī)求解概述 ? ? ? 數(shù)學(xué)建模與 matlab ？ ?數(shù)學(xué)問題求解 ? 手工推導(dǎo) ? 借助計(jì)算機(jī) ? 用數(shù)值分析技術(shù)，從底層編寫起 ? 應(yīng)用現(xiàn)成軟件進(jìn)行計(jì)算機(jī)求解 ? 解析解與數(shù)值解 數(shù)學(xué)建模與 matlab 先考慮下面一些例子 【 例 】 高等數(shù)學(xué)問題：已知函數(shù)，如何 求導(dǎo)及高階導(dǎo)數(shù)？ 思路： ① 由分式求導(dǎo)公式，得出 ② 逐次求導(dǎo)則可以得出 問題： 求導(dǎo)過程很繁雜，容易出錯(cuò) 數(shù)學(xué)建模與 matlab 計(jì)算機(jī)求解結(jié)果 不是最簡 數(shù)學(xué)建模與 matlab 基于計(jì)算機(jī)的化簡結(jié)果 ? 靠手工推導(dǎo)的方法難以準(zhǔn)確得出 手工無從推導(dǎo)，計(jì)算機(jī)能， 1秒 數(shù)學(xué)建模與 matlab ?古典方法 ? 一、二、三、四階：直接方法 ? 五階或以上 Abel定理，認(rèn)為無解 ?現(xiàn)代數(shù)值方法 ? 林士諤 Bairstrow 算法，又稱為劈因子法 ?具體實(shí)例 代數(shù)方程求根 數(shù)學(xué)建模與 matlab ?雙精度變量的數(shù)值方法 ?代入方程后的誤差 ?精確解 Ma
教學(xué)課件相關(guān)推薦
鄂ICP備17016276號-1