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(
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
python数学建模模板工具使用模板部分算法模板 工具使用模板# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/9/5 15:03
# @Author : hzh
# @File : good_tools.py
# @Software : PyCharm
import matplotlib.pyplot as plt
import math
import numpy
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2023-06-09 14:57:24
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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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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
问题(1)如何使用PyTorch构建基本的神经网络模型?解决方案在PyTorch中构建基本神经网络模型需要6个步骤:准备训练数据，初始化权值，创建基本网络模型，计算损失函数，选择学习率，优化模型参数对应的损失函数。实操让我们循序渐进的来创建一个基本的神经网络模型。import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
def pre_data(
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2023-08-11 14:25:23
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秒懂神经网络---震惊！！！神经网络原来可以这么简单！一、总结一句话总结：神经网络代码编写很容易：class+方法神经网络的思路也很容易：由输入到输出，只不过这个过程经过了一些优化 1、神经网络解决实际问题步骤？1、【搭建】神经网络模型：比如搭建神经网络基础模块 神经元2、【训练(优化)】神经网络模型：用大量数据训练，减少神经网络损失，提高精确度 2、神经网络中的 基本模块 神
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
文章目录栗子1：按规律直接建立方程栗子2：微元分析法栗子3：模拟近似法 #数学建模-几个微分方程建模并用python求解的栗子 建立微分方程模型一般分为以下三步根据实际要求确定研究的量（自变量、未知函数、必要的函数等），并确定坐标系找出这些量所满足的基本规律运用这些规律列出方程和定解条件下面直接上三种情况的例题叭：栗子1：按规律直接建立方程将某物体放置于空气中，在时刻t=0测量得它得温度为u0
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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数学工具类：Math，高精度计算和数字格式化数学工具类：Math常用方法：随机数类：Random高精度计算类：DigDecimal构造方法常用方法关于小数的舍入模式数字格式化：NumberFormat构造方法常用方法自定义数字格式化类：DecimalFormat构造方法数字转字符串：format（）字符串转数字：parse() 数学工具类：MathMath 类包含基本的数字操作，如指数、对数、平
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2023-09-22 23:48:52
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项目简介设计一个计算器，其能够：
1)由用户输入一个简单的四则运算表达式，求出其计算结果后显示。
2)特殊数学函数，如：绝对值、取整、三角函数、倒数、平方根、平方、立方等。
3）对一定范围内的数字将其转换成中文货币。项目采用技术GUI及java功能需求分析功能：
1、计算简单四则运算
2、特殊函数计算
3、中文转换主要功能截图1、特殊函数计算：2、四则表达式运算：3、中文转换：主要代码计算四则表达
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
# Java如何通过足够多的数据建立数学模型
## 引言
在现实世界中，我们时常需要通过收集和分析大量的数据来解决各种问题。数学模型是一种通过数学方法和公式来描述和解释现象的工具。Java是一种功能强大的编程语言，可以帮助我们通过足够多的数据来建立数学模型。本文将通过一个具体的问题来介绍如何使用Java建立数学模型，并提供代码示例。
## 问题描述
假设我们要解决一个旅行规划问题。我们打算
原创
2023-08-19 03:43:21
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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
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
数学模型与python基础（3.1）第一章讲了什么是数学模型，介绍了传染病学的sir模型。那么我们就趁热打铁从微分方程相关的数学模型以及相关的数学计算过程开始介绍。微分方程数学模型因为有很多系统虽然很难直接描述变量之间的关系，但是很容易描述变量和其微小增量或变化率的关系式，因此可以通过微分方程构件系统的数学模型。建模时，我们需要根据建模目的和问题分析做出简化假设，并且按照内在规律或类比法建立微分方
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2023-09-29 07:05:09
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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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1、BP神经网络是一种前馈型网络（各神经元接受前一层的输入，并输出给下一层，没有反馈），分为input层，hide层，output层2、BP神经网络的步骤:1）创建一个神经网络：newffa.训练样本：归一化（premnmx ，postmnmx ，tramnmx）b.确定节点数：输出层的节点数可直接获得c.确定各层神经元的激活函数常见的激活函数：purelin:线性/logsig:对数S型/tan
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2023-06-07 15:23:39
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