【總結(jié)】數(shù)學(xué)建模與Matlab譚璐數(shù)學(xué)建模與matlab主要內(nèi)容?一、數(shù)學(xué)建模與數(shù)據(jù)分析?二、數(shù)學(xué)問(wèn)題計(jì)算機(jī)求解概述?三、計(jì)算機(jī)數(shù)學(xué)語(yǔ)言概述?四、Matlab簡(jiǎn)介數(shù)學(xué)建模與matlab一、數(shù)學(xué)建模與數(shù)據(jù)分析?數(shù)學(xué)建模:使用數(shù)學(xué)工具描述、刻畫實(shí)際問(wèn)題的過(guò)程。?數(shù)學(xué)模型:是關(guān)于以部分現(xiàn)實(shí)世界為一定目
2025-05-04 00:43
【總結(jié)】灰色理論1、灰關(guān)聯(lián)理論2、灰色預(yù)測(cè)模型、灰關(guān)聯(lián)分析方法概述?灰色系統(tǒng)是既含有已知信息,又含有未知信息或非確知信息的系統(tǒng)?;谊P(guān)聯(lián)分析是依據(jù)灰數(shù)列間幾何相似的序化分析與關(guān)聯(lián)測(cè)度,來(lái)量化不同層次中多個(gè)序列相對(duì)某一級(jí)別的關(guān)聯(lián)性,其實(shí)質(zhì)為灰色系統(tǒng)中多個(gè)序列之間接近度的序列分析,這種接近度稱為數(shù)據(jù)間的關(guān)聯(lián)度。、灰關(guān)聯(lián)分析方法概述
2025-05-01 08:55
【總結(jié)】*主講人:侯致武Email:現(xiàn)實(shí)世界的變化受著眾多因素的影響,包括確定的和隨機(jī)的。如果從建模的背景、目的和手段看,主要因素是確定的,隨機(jī)因素可以忽略,或者隨機(jī)因素的影響可以簡(jiǎn)單地以平均值的作用出現(xiàn),那么就能夠建立確定性模型。如果隨機(jī)因素對(duì)研究對(duì)象的影響必須考慮,就應(yīng)建立隨機(jī)模型。本章討論如何用隨機(jī)變量和概率分布描述隨機(jī)因素的影響,
2025-04-30 18:24
【總結(jié)】灰色系統(tǒng)及在建模中的應(yīng)用一、灰色系統(tǒng)介紹■華中科技大學(xué)的鄧聚龍教授80年代初創(chuàng)立的灰色系統(tǒng)是新興的橫斷學(xué)科。在短短的二十年里已得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。■目前,已經(jīng)成為社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、科教、技術(shù)等很多領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)測(cè)、決策、評(píng)估、規(guī)劃、控制、系統(tǒng)分析和建模的重要方法之一?!鎏貏e是它對(duì)時(shí)間序列短、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)少、信息不完全系統(tǒng)的建模與分析,具
2025-01-04 20:25
【總結(jié)】復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)建模概述一、網(wǎng)絡(luò)圖的基本概念?節(jié)點(diǎn)、邊?關(guān)聯(lián)與鄰接?度k、平均度?節(jié)點(diǎn)的度分布p(k)?最短路徑與平均路徑長(zhǎng)度(Dijkstra算法)?集聚系數(shù)C_laedcb有向圖、無(wú)向圖、不連通圖?節(jié)點(diǎn)的度分布是指網(wǎng)絡(luò)(圖)中度為的
2025-04-28 22:57
【總結(jié)】數(shù)學(xué)建?;貧w分析一元線性回歸多元線性回歸回歸分析數(shù)學(xué)模型及定義*模型參數(shù)估計(jì)*檢驗(yàn)可線性化的一元非線性回歸(曲線回歸)數(shù)學(xué)模型及定義*模型參數(shù)估計(jì)逐
2025-01-04 20:34
【總結(jié)】離散模型§1離散回歸模型 一、離散變量如果我們用0,1,2,3,4,…說(shuō)明企業(yè)每年的專利申請(qǐng)數(shù),申請(qǐng)數(shù)是一個(gè)離散的變量,但是它是間隔尺度變量,該變量類型不在本章的討論的被解釋變量中。但離散變量0和1可以用來(lái)說(shuō)明企業(yè)每年是否申請(qǐng)專利的事項(xiàng),類似表示狀態(tài)的變量才在本章的討論中。在專利申請(qǐng)數(shù)的問(wèn)題中,離散變量0,1,2,3和4等數(shù)字具有具體的經(jīng)濟(jì)含義,不能隨意更改;而
2025-04-04 04:27
【總結(jié)】動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法簡(jiǎn)介動(dòng)態(tài)規(guī)劃是解決多階段決策過(guò)程最優(yōu)化問(wèn)題的一種方法。由美國(guó)數(shù)學(xué)家貝爾曼(Ballman)等人在20世紀(jì)50年代提出。他們針對(duì)多階段決策問(wèn)題的特點(diǎn),提出了解決這類問(wèn)題的“最優(yōu)化原理”,并成功地解決了生產(chǎn)管理、工程技術(shù)等方面的許多實(shí)際問(wèn)題。動(dòng)態(tài)規(guī)劃是現(xiàn)代企業(yè)管理中的一種重要決策方法,可用于最
2025-04-21 08:10
【總結(jié)】第九章離散優(yōu)化模型及算法設(shè)計(jì)浙江大學(xué)數(shù)學(xué)建?;亍炷承㏄問(wèn)題及其算法在上一章中,我們介紹了與計(jì)算復(fù)雜性有關(guān)的一些基本概念.人們發(fā)現(xiàn),在離散問(wèn)題中存在著兩個(gè)互不相交的類:P類與NP完全類(若P≠NP)。前者具有求解的有效算法而后者不可能有這種算法。從這一點(diǎn)上講,P問(wèn)題可以看成是一類具有良好性質(zhì)而又較容易求解的問(wèn)題,
2025-01-05 01:51
【總結(jié)】博弈模型第一部分、博弈論基本概念宇宙間處處存在矛盾、沖突、爭(zhēng)斗、合作、共生等現(xiàn)象,這些現(xiàn)象很很早就引起各類學(xué)者的重視。數(shù)學(xué)被認(rèn)為是科學(xué)的語(yǔ)言,能否用數(shù)學(xué)語(yǔ)言描述各種帶有矛盾因素的模型或現(xiàn)象?博弈論便是這樣一種處理各類帶有矛盾因素的模型的數(shù)學(xué)工具,現(xiàn)在已被數(shù)學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、軍事學(xué)、生物學(xué)等專家廣泛應(yīng)用于討論各類帶有沖突、矛盾、合作、競(jìng)爭(zhēng)、進(jìn)化
2025-05-12 13:21
【總結(jié)】SPSS統(tǒng)計(jì)軟件應(yīng)用基礎(chǔ)第七章方差分析?一、什么是方差分析?常用語(yǔ)言:檢驗(yàn)一個(gè)或多個(gè)因素對(duì)試驗(yàn)結(jié)果的影響是否顯著。統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言:檢驗(yàn)多個(gè)方差相等的正態(tài)總體的均值是否相等。二、幾個(gè)術(shù)語(yǔ)1、試驗(yàn)指標(biāo)--衡量試驗(yàn)結(jié)果的量(定量、定性)(必須是數(shù)量)。
2025-05-12 12:13
【總結(jié)】第六章第六章參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)華東師范大學(xué)華東師范大學(xué)*第第1頁(yè)頁(yè)第六章參數(shù)估計(jì)§點(diǎn)估計(jì)的幾種方法§點(diǎn)估計(jì)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)§最小方差無(wú)偏估計(jì)§貝葉斯估計(jì)§區(qū)間估計(jì)第六章第六章參數(shù)估計(jì)參數(shù)估計(jì)華東師范大學(xué)華東師范大學(xué)*第第2頁(yè)頁(yè)?一般常用?
【總結(jié)】數(shù)學(xué)建模中的灰色方法在數(shù)學(xué)建模的過(guò)程中,常常遇到一些諸如:人口模型、全國(guó)的物資調(diào)運(yùn)、運(yùn)輸、生產(chǎn)銷售等問(wèn)題,其中有許多信息都無(wú)法確定,要建立這樣的模型很困難?,F(xiàn)有的系統(tǒng)分析方法—量化分析方法,大都是數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法但這種方法多用于少因素的、線性的情形。對(duì)于多因素的、非線性的則難以處理。針對(duì)這些不足,鄧
【總結(jié)】2022/8/27離散數(shù)學(xué)1離散數(shù)學(xué)2022/8/27離散數(shù)學(xué)2第一部分?jǐn)?shù)理邏輯第四章一階邏輯基本概念2022/8/27離散數(shù)學(xué)3復(fù)習(xí)——命題演算命題演算形式系統(tǒng):?語(yǔ)法:?語(yǔ)義:
2025-08-16 00:01
【總結(jié)】第四部分圖論SchoolofInformationScienceandEngineering圖論實(shí)例1:多用戶操作系統(tǒng)中的進(jìn)程狀態(tài)變換I/O完成請(qǐng)求I/O就緒r執(zhí)行e等待w進(jìn)程調(diào)度rewSchoolofInformationScienc
2025-01-16 20:45