编者按：运动规划作为一种具有多个非线性约束的高维优化问题，需要消耗大量的计算资源，并且由于场景的复杂性和实时性，不是总能快捷简单的得到最优轨迹，这对规划算法的鲁棒性和实用性有着较高的要求。本文提出了一种轨迹监控策略，同时进行换道轨迹规划和监控轨迹规划，在前者未能规划出轨迹或者规划超时，系统将以监控轨迹作为输出，保证车辆换道的稳定性和可行性。为满足车辆运动约束以及实时性要求，将采用基于B样条的方法来
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2023-12-21 17:42:03
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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
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2024-02-05 17:49:44
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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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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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什么是内存模型JMM（Java内存模型）规定了JVM必须遵循一组最小保证，这组保证规定了对变量的写入操作在何时将对其他线程可见。JMM为程序中所有的操作定义了一个偏序关系，称为Happens-Before。两个操作缺乏Happens-Before关系，则Jvm会对它们进行任意的重排序。Happends-Before的规则包括：1. 程序顺序规则。若程序中操作A在操作B之前，则线程中操作A在操作B之
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
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2024-02-04 02:56:01
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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
原创
2024-09-18 03:44:08
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## 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 |
|------|--------------------------
原创
2024-09-18 05:01:13
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## 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
# 排课问题数学模型与Python实现
排课问题是教学管理中的一个重要课题，涉及到如何合理安排课堂时间和教师、学生的资源，以达到最佳的教学效果。本文将介绍一种解决排课问题的数学模型，并用Python实现，帮助读者了解这一过程。
## 1. 排课问题的定义
排课问题通常涉及以下变量：
- 课程
- 教师
- 教室
- 学生
我们的目标是为每一门课程安排合适的教师和教室，同时避免时间冲突，并尽
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
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2024-01-14 16:13:45
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百度地图开发常用网站1、百度地图开放平台百度地图开放平台 | 百度地图API SDK | 地图开发2、百度地图 Javascript APIJavaScript API v3.0 http://lbsyun.baidu.com/index.php?title=jspopular3.0JavaScript API v2.0 http://lbsyun.bai
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2023-12-12 15:43:02
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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
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2024-10-29 11:52:29
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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
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2024-10-02 22:32:20
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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
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2024-10-17 18:30:57
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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
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2024-01-03 17:10:16
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模糊逻辑学习笔记注意，笔者水平有限，有错请指出。背景模糊逻辑是一个名叫卢菲特. 泽德(Lotfi Zadeh)的人在20世纪60年代中期发明的，它能让电脑以一种类似人的方法去推理语言术语和规则。计算机能够通过模糊集合把一个输入的精确值（或普通值）模糊化，然后使用模糊规则得出模糊输出，最后去模糊得到精确的输出值。这就是众所周知的基于规则的模糊推理，如下图：普通集合这个概念很常见，比如一个普通集合A=
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2024-01-01 15:49:34
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# 如何创建一个Python数学模型函数包
作为一名刚入行的开发者，学习如何创建自己的Python数学模型函数包是一项重要的技能。本文将带您逐步完成这一过程，并提供示例代码和详细注释。我们会首先概述整个流程，然后详细解释每一步的实现。
## 整体流程
下面是创建一个Python数学模型函数包的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 设定项目结构
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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