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
马斯法(比赛终)03.ppt* 第三节 马斯法(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 马斯流量演算 * 几个问题 1 为什么要学习马斯法? 2 什么是“马斯法”? 3
转载 2023-09-17 09:48:46
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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
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
# Python实现马斯的指南 马斯(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,展示了实现马斯所需的主要步骤: |
原创 2024-10-25 06:33:33
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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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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
# 学习 Python 马斯法:从入门到实践 ## 引言 马斯法(Maslov's Algorithm)是用于求解系统的的方法,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法。 ## 整体流程 在开始编码之前,我们可以将实现马斯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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# 教你实现 Python 中的马斯模型 在金融领域,马斯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 | |------|---
原创 9月前
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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
# 实现“Java 马斯”的步骤指南 ## 引言 “Java 马斯”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”的基本步骤: | 步骤 | 描述 | |-----
原创 9月前
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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
转载 2023-12-09 16:27:54
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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;(4)收敛速度慢2 简单迭代法核心 构建Xk
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实现马斯马斯法(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,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中实现马斯法。 ## 什么是马斯法? 根据“牛顿迭代法”和“割线法”的思想,马斯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
原创 7月前
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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
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
# Python豆实现 ## 一、流程概述 为了实现"python 豆",我们需要完成以下步骤: ```mermaid gantt title Python 豆实现流程 section 准备工作 安装 Python:2022-01-01, 1d 安装 requests 库:2022-01-02, 1d 获取京东cookies:2022-01-03,
原创 2024-04-27 03:58:22
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