众所周知，数学建模不仅需要充足的数学知识，对现实问题有一定的分析和理解能力，还需要一定的编程能力来处理建立的数学模型，那可以用到数学建模中的编程知识与软件有哪些哪？我们一起来看一看吧。0 1PART最常用的软件-MATLAB0
1软件简介
MATLAB和Mathematica、Maple并称为三大数学软件。它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩
子图（Subchart）如同simulink中有”子系统“，stateflow中也有”子图“。先看看几种不同的子图及其外观。以下分别是：状态，子图，原子子图，链接原子子图。 其中，链接子图一定是原子子图。它指向库文件中的chart. 示例示例简介模型文件：sf_atomic_sensor_pair.slxchart内部： 文件：sf_atomic_sensor_lib
1.什么是模型模型就是描述输入与输出关系的东西（公式、方程或别的），也即函数（当然可以理解成数学函数或者程序员写的函数了）。 放之软件设计，就是输入输出的框架。放之数学，就是输入输出的数学关系式，放之函数就是输入输出的函数。模型就是输入输出转换的规则或规律。比如linux的进程的内存模型，说的就是创建一个进程时，进程的内存模型生成的规则是什么样的。 ——输入就是创建进程的接口比如fork或clon
目录一、数据统计1、行列式的最大元素和最小元素2、求向量的平均值和中值 3、对矩阵做排序 二、数据优化（数据残缺值和异常值的处理）1、数据残缺①插值②拟合 ③邻近替换④KNN算法填充2、数据异常①拉依达准则②替换异常值3、数据变换①0-1标准化②z-score标准化③标准化的应用4、数据离散化①等宽法②等频法三、数据降维1、主成分分析①主成分分析简介②主成分分析计算步
商人过河问题1.问题重述三名商人各带一个随从乘船渡河，一只小船只能容纳二人，由他们自己划行。随从们密约，在河的任一岸，一旦随从的人数比商人多，就杀人越货。但是如何乘船渡河的大权掌握在商人们手中，商人们怎样才能安全渡河呢?2.问题分析该问题是一个多步决策的问题，商人的下一步决定方案依赖于此时的状态，同时商人可以选择的方案有多种可能，因此，要想顺利将商人送达到对岸，需要对每一步进行决策和假设，通过一步
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2023-09-06 16:40:30
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前言import cvxpy as cp
import numpy as np
M = 10000
t = np.array([210, 300, 100, 130, 260])
s = np.array([150, 210, 60, 80, 180])
x = cp.Variable(5, integer=True)
obj = cp.Maximize(cp.sum(cp.multiply(
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2023-11-02 22:50:17
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看了黄文坚、唐源的《TensorFlow实战》对mnist分类的cnn教程，然后上网搜了下，发现挺多博主贴了对mnist分类的tensorflow代码，我想在同样框架下测试cifar-10分类效果，折腾了好几天，导入数据、数据预处理等，终于把代码写出来了，写个博客总结下，毕竟也是花了很多精力改了一堆bug的成果。官网上也有cifar-10分类的官方代码，模块化很棒，封装很好，然而。。。一大堆的de
一、预备知识1.1、协方差矩阵1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型2.1、标准差椭圆2.2、高斯混合模型（GMM）2.3、多元高斯混合2.4、应用场景2.5、kmeans应用2.6、基本Jensen不等式应用三、计算流程 一、预备知识1.1、协方差矩阵在高维计算协方差的时候，分母是n-1，而不是n。协方差矩阵的大小与维度相同。1.2、黑塞矩阵1.3、正定矩阵二、高斯混合模型点模式的分
以下是学习《数学模型》边看边做的记录，之后有些想法会有所更新…模型准备模型假设 将具体的问题抽象化，折中地减少复杂因素，抓住主要因素，本来建模就是由简到繁，所以刚开始可以假设多一点，理想化一点；也估计所找的物理公式所要求的前提条件。 格式：具体问题描述+某个变量的设定（这变量就怎么样了）模型构成 尽量用简单的工具模型求解 模型分析 这里设计图像，注意多角度考虑，不要总是多个曲线两个变量，因素的组合
以下是学习《数学模型》边看边做的记录，之后有些想法会有所更新…模型准备模型假设 将具体的问题抽象化，折中地减少复杂因素，抓住主要因素，本来建模就是由简到繁，所以刚开始可以假设多一点，理想化一点；也估计所找的物理公式所要求的前提条件。 格式：具体问题描述+某个变量的设定（这变量就怎么样了）模型构成 尽量用简单的工具模型求解 模型分析 这里设计图像，注意多角度考虑，不要总是多个曲线两个变量，因素的组合
很简单的例子： 已知有五个数，求前四个数与第五个数分 别相乘后的最大当数。给出两个算法分别如下： 以上两个算法基于的数学模型是不同的，一个算法先积再求最大值，另一个算法先求最大值再求积，求从上表可以看出，后一个算法的效率明显要高于前一个算法。 数学建模就是把现实世界中的实际问题加以提炼，抽象为数学模
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2019-02-15 01:02:00
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用JAVA语言实现离散数学算法 用JAVA语言实现离散数学算法 * 显示离散数学算法的真值表 * 提供将一个中缀合适公式的真值表输出到某一PrintStream流中的功能 * 以单个大写字母表示变量(支持26个变量) * 以字符0或者1表示值 * 以 ~ ^ θ)来更新Y的期望E(Y)，然后用E(Y)代替Y求出新的模型参数θ(1)。如此迭代直到θ趋于稳定。 在HMM问题中，隐含变量自然就是状态变量
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2023-07-20 18:06:43
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1.概念在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，又可将常见的数据模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“ 事实表”上时，整个图解就像星星一样，故将该模型称为星型模型， 星型架构是一种非正规化的结构，多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接，不存在渐变维度，所以数据有一定的冗余。如在地域
[数学建模]数学建模算法和模型（B站视频）（八）线性规划模型线性规划简介线性规划是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支,它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法.在经济管理、交通运输、工农业生产等经济活动中，提高经济效果是人们不可缺少的要求，而提高经济效果一般通过两种途径： 一是技术方面的改进，例如改善生产工艺，使用新设备和新型原材料. 二是生产组织与计划的改进，即合理安排
工序排班问题数学模型当n个零件相同，则无排序问题。但不同移动方式下的加工周期不同三种典型的移动方式顺序移动方式：一批零件全部加工完成后，整批移动到下道工序加工。设零件批量为n（件），工序数目为m，一批零件不计算工序间运输时间，只考虑加工时间，设其加工的周期为T（分钟），零件在i道工序的单件工时为 （分钟/件），i=1.2…m. 则该批零件的加工周期为：平行移动方式：单个零件加工完成后，立即移动
原创
2022-01-23 16:21:51
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# 商人渡河问题的数学模型与Python实现
## 引言
商人渡河问题是一个经典的逻辑推理问题，涉及有限的资源、时间和策略。这个问题通常描述一个商人、一只狼、一只羊，以及一筐白菜需渡河的场景。商人每次只能带一个物品过河，而水中的狼会吃掉羊，而羊又会吃掉白菜。因此，制定一个合理的过河计划是解决问题的关键。在本文中，我们将探讨如何使用Python创建一个简单的数学模型来解决这一问题。
## 问题
1.分层抽样的适用范围分层抽样利用事先掌握的信息，充分考虑了保持样本结构和总体结构的一致性，当总体由差异明显的几部分组成的时候，适合用分层抽样2.LR和线性回归的区别线性回归用来预测，LR用来做分类。线性回归是来拟合函数，LR是来预测函数。线性回归用最小二乘法来计算参数，LR用最大似然估计来计算参数。3.生成模型和判别模型基本形式，有哪些？生成式：朴素贝叶斯、HMM、Gaussians、马尔科夫随
## 火势蔓延数学模型的实现指南
在本文中，我们将通过Python实现一个火势蔓延的数学模型。这个模型可以帮助你理解火势是如何在不同环境下扩散的。为了使这个过程更易于理解，我们将把整个实现过程分为几个步骤，这些步骤将在下表中列出。
### 实现步骤
| 步骤 | 描述 |
|------|--------------------------
## 问题的描述 ##
TSP问题（Travelling Salesman Problem）即旅行商问题，又译为旅行推销员问题、货郎担问题。假设有一个旅行商人要拜访n个城市，他必须选择所要走的路径，路径的限制是每个城市只能拜访一次，而且最后要回到原来出发的城市。路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。
## 算法的描述##
问题按贪心求解，每次选择都是局部最
工序排班问题数学模型当n个零件相同，则无排序问题。但不同移动方式下的加工周期不同三种典型的移动方式顺序移动方式：一批零件全部加工完成后，整批移动到下道工序加工。设零件批量为n（件），工序数目为m，一批零件不计算工序间运输时间，只考虑加工时间，设其加工的周期为T（分钟），零件在i道工序的单件工时为 （分钟/件），i=1.2…m. 则该批零件的加工周期为：平行移动方式：单个零件加工完成后，立即移动
原创
2021-05-17 20:22:14
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