上节课主要介绍了非线性方程的几种数值解法，其中包括交叉法（二分法、线性插值法）和开放法（牛顿法、割线法、固定点法）。本节课主要介绍线性方程组的数值求解方法，主要分为直接法和迭代法两类。直接法包括高斯消去法(Gauss elimination)、高斯约当法(Gauss-Jordan)以及LU分解法，迭代法包括Jacobi法和高斯塞德尔法(Gauss-Seidel) 。1. 高斯消去法（Gauss E
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2023-11-03 16:39:47
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Oracle彻底优化 - -
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2024-06-18 11:52:53
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马斯京根法(比赛终)03.ppt* 第三节 马斯京根法(Muskingum Method) 水文学原理(Principle of Hydrology ) * 主要内容 1 基本原理和概念 2 参数和演算时段 3 分段流量演算法 基本原理 4 非线性流量演算 演算时段的确定 参数的推求 本节课 讲解的内容 马斯京根流量演算 * 几个问题 1 为什么要学习马斯京根法？ 2 什么是“马斯京根法”？ 3
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2023-09-17 09:48:46
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概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来。 ——拉普拉斯 记得读本科的时候，最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛，一逛就是好几个小时；有一次，在书店看到一本书，名叫贝叶斯方法。当时数学系的课程还没有 学到概率统计。我心想，一个方法能够专门写出一本书来，肯定很牛逼。后来，我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法。 ——题记 目录 0. 前言 1. 历史&nbs
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2024-07-08 09:53:22
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《水文预报》程序写在前边1.相应流量（水位）法河道洪水预报1.1 要求1.2 程序设计（原创）1.3 输入和输出结果2.相应流量（水位）法河道洪水预报2.1 要求和思路2.2 程序设计（原创）2.3 结果3.降水保证率计算3.1 要求和内容3.2 程序设计（师给程序，微调）3.3 结果4.蓄满产流模型实验4.1 要求4.2 程序设计（师给程序，注释，微调画图）4.3 结果5.流域断面出口流量过程
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2023-10-16 20:18:21
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一、填空题 1、对直线a上任意两点A、B，把B以及a上与B在A同侧的点的集合称作 ，并记作 。 2、在绝对几何中，外角定理的内容是： 。 3、第四组公理由 条公理组成，它们的名称分别是 。 4、欧氏平行公理是： 。 5、罗氏几何公理系统与欧氏几何公理系统的共同之处是 ，不同之处是 。 6、几何证明的基本方法，从推理形式上分为 法与归纳法；从思维方向上分为 法与分析法；从命题结构上分为 证法与间接证
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2024-04-23 09:46:48
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# 学习 Python 马斯京根法：从入门到实践
## 引言
马斯京根法（Maslov's Algorithm）是用于求解系统的根的方法，这在许多科学与工程领域都具有重要应用。对于刚入行的开发者来说，理解这一算法的基本概念和实现步骤至关重要。本文将带你逐步了解并实现马斯京根法。
## 整体流程
在开始编码之前，我们可以将实现马斯京根法的全过程用表格的形式展示出来：
| 步骤
原创
2024-09-23 04:19:44
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kNN优缺点 从上节的实验中我们可以发现： 优点：简单，易于理解，易于实现，对异常值不敏感，适合分类问题，尤其合适多分类问题（对象具有多个类别标签） 缺点：懒惰算法，时间和空间复杂度高k值的选取 k对分类有着很大的影响，k太小意味着模型变的复杂，容易发生过拟合，易受异常点的影响。k值较大，易受其他类别的数据干扰，影响分类效果。 所以k值一般选取一个较小的值（经验值，小于类别的平方根），或
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2023-12-09 16:27:54
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一、实验目的及要求1．熟悉各种图的存储结构（邻接矩阵和邻接表）。 2．掌握图的深度优先和广度优先遍历算法。 3．掌握克鲁斯卡尔算法生成最小生成树的方法。 4．掌握狄克斯特拉算法计算最短路径和最短路径长度的方法。二、实验内容（或实验原理、实验拓扑）1.采用克鲁斯卡尔（Kruskal）算法，输出下面无向带权图G的最小生成树。三、实验设计方案（包括实验步骤、设计思想、算法描述或开发流程等）（一）在gra
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2024-01-03 14:48:20
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一、普里姆算法 源码：普里姆算法1，介绍最小生成树的一种算法。所谓生成树，即为连通图的极小连通子图，其包含了图中的n个顶点，和n-1条边，这n个顶点和n-1条边所构成的树即为生成树。当边上带有权值时，使生成树中的总权值最小的生成树称为最小代价生成树，简称最小生成树。最小生成树不唯一，且需要满足一下准则：只能使用图中的边构造最小生成树具有n个顶点和n-1条边每个顶点仅能连接一次，即不能构成回路2，
# Python实现马斯京根法
马斯京根法（Mastigin-Kin Method）是一种常用于求解非线性方程的数值解法。它通过迭代逐步逼近方程的根，广泛应用于物理、工程、经济等多个领域。本文将通过代码示例和详细解释来展示如何在Python中实现马斯京根法。
## 什么是马斯京根法？
根据“牛顿迭代法”和“割线法”的思想，马斯京根法结合了二者的优点，使用函数在当前点的斜率信息来逐步逼近方程的
10种统计学习方法特点的概括总结本书共介绍了10种主要的统计学习方法：感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最大熵模型，SVM，提升方法，EM算法，隐马尔可夫模型，条件随机场（CRF）。适用问题感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树，逻辑斯谛回归与最大熵模型，SVM，提升方法是分类方法。原始的感知机，SVM以及提升方法是针对二分类的，可以将它们扩展到多类。感知机，KNN，朴素贝叶斯，决策树
图子系统一、实验目的二、实验内容三、实验步骤四、参考程序5、运行结果 一、实验目的（1)掌握图邻接矩阵的存储方法。 （2)掌握图的深度优先遍历的基本思想。 （3)掌握图的广度优先遍历的基本思想。 （4）掌握普利姆算法与克鲁斯卡尔算法 （5）掌握利用迪杰斯特拉算法求最短路径二、实验内容（1）编写为从键盘输入的数据建立邻接矩阵存储 （2）编写图的深度优先遍历算法 （3）编写图的广度优先遍历算法 （4
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2024-04-15 14:16:26
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# Python实现马斯京根的指南
马斯京根（Masskin root）是一种数学模型，通过用Python进行编程，可以很方便地进行相应的计算。对于新手开发者来说，理解整个流程是非常重要的。本文将帮助你从零开始，逐步实现马斯京根的计算。我们将详细介绍各个步骤、必要的代码和注释。
## 整体流程
首先，我们将整个过程分为几个步骤。下面是一个简单的表格，展示了实现马斯京根所需的主要步骤：
|
原创
2024-10-25 06:33:33
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# 教你实现 Python 中的马斯京根模型
在金融领域，马斯京根模型是一个重要的工具，用于评估和预测金融市场的风险。对于刚入行的小白来说，掌握如何使用 Python 来实现这一模型是一个很好的起点。本文将指导你逐步完成这个过程。
## 整体流程
我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
# 实现“Java 马斯京根”的步骤指南
## 引言
“Java 马斯京根”是一个简单的程序，它通过交互式的方式计算给定数学函数的值，并通过图形展示出结果。在这篇文章中，我们将逐步介绍如何实现这个程序。我将提供清晰的流程图以及甘特图，还有每一步的代码示例和详细解释，帮助你完全理解实现过程。
## 流程概述
以下是实现“Java 马斯京根”的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
概要：文章介绍了非线性方程求解方法。具体为二分法、简单迭代法、迭代加速、以及一种特殊的迭代加速方法（Newton迭代法）前置知识 数值求解非线性方程主要关注： 1.确定迭代格式 2.讨论收敛性 3.分析收敛速度1 非线性方程二分法核心 取半求异误差、收敛性和收敛速度分析 特点：（1）计算简单、编程容易；（2）对f(x)要求不高；（3）无法求出复根和重根；（4）收敛速度慢2 简单迭代法核心 构建Xk
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2024-09-14 07:58:12
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前置问题经典问题与算法8皇后问题（92种摆法）——回溯算法字符串匹配问题——KMP算法（取代暴力匹配）汉诺塔游戏问题——分治算法马踏棋盘算法也称骑士周游问题——图的深度优化遍历算法(DFS)+贪心算法优化Josephu——约瑟夫问题（丢手帕问题）修路问题——最小生成树（普里姆算法）最短路径问题——图+弗洛伊德算法程序员常用十大算法——必会二分查找算法（非递归）分治算法动态规划算法KMP算法贪心算法
什么叫显示动力学，什么叫隐式动力学分析！1、显式算法基于动力学方程，因此无需迭代；而静态隐式算法基于虚功原理，一般需要迭代计算2、显式算法最大优点是有较好的稳定性。动态显式算法采用动力学方程的一些差分格式(如广泛使用的中心差分法、线性加速度法、Newmark法和wilson法等)，不用直接求解切线刚度，不需要进行平衡迭代，计算速度快，时间步长只要取的足够小，一般不存在收敛性问题。因此需要的内存也比
问题:牛顿法求最优解，本质上就是求f(x)=0的过程，求某个点的方根，本质上是求x^n-m=0的过程，如求f(x)=x^2，当f(x)=3，求x的最优解，就是求x^2-3=0的x的解。
牛顿迭代法求方程的根。 #include<stdio.h>
#include<math.h>
void main(){
float solution(float ,f
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2023-06-12 15:18:22
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