离散系统的时域分析在学习这一章的时候，读者要时刻将离散系统与连续系统进行对照类比，很多求解的思路与方法是相类同的，只需要进行连续量到离散量的转换即可。离散系统与差分方程差分方程的建立1. 差分的定义（1）移位序列 设有一个序列f(k)，则…,f(k+2),f(k+1),…,f(k-1),f(k-2),…这些被称作是f(k)的移位序列。（2）差分运算 ①一阶差分的定义我们主要使用【后向差分】是因为，
输入一个 n 行 m 列的整数矩阵，再输入 q 个操作，每个操作包含五个整数 x1,y1,x2,y2,c，其中 (x1,y1) 和 (x2,y2) 表示一个子矩阵的左上角坐标和右下角坐标。每个操作都要将选中的子矩阵中的每个元素的值加上 c。请你将进行完所有操作后的矩阵输出。输入格
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2023-08-23 18:29:01
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一、单项选择题(本大题共 15 小题，每小题 2 分，共 30 分)在每小题列出的四个备选项中只有一个选项是符合题目要求的，请将其代码填写在题后的括号内。错选.多选或未选均无分。1.MTTR 是衡量计算机性能指标中的( )A.运算速度B.存储容量C.可靠性D.可维护性2.设异或非门的输入端为 A 和 B，其输出端为 F。若输出端的逻辑值为 F=0，则输入端 A 和B 的逻辑值可能是( )A.(A=
目录 先看几个例子：>>> df
a b
0 21 54
1 53 28
2 18 87
3 56 40
4 62 34
# 横向一阶差分，当前列减去左边的列
>>> df.diff(axis=1)
a b
0 NaN 33.0
1 NaN -25.0
2 NaN 69.0
# 纵向一阶差分，当前行减去上一行
>&
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2023-05-26 11:27:46
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松方程有很多现成的工具可以用，这里主要是为了加深对算法的理解。题目如下 题目的要点在于找到泊松方程的系数矩阵。在五点法里面，系数矩阵一共五条对角线，一条主对角线，四条副对角线。碰到边界的时候有的对角线上的值会变。 这里采用了五点差分法 具体算法见https://wenku.baidu.com/view/bd04203a376baf1ffc4fadce.html?sxts=1548419750056
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2023-11-06 16:58:27
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离散系统的解析描述--建立差分方程1. 差分的定义移位序列：设有序列f(k), 则… , f(k+2), f(k+1), f(k-1)，f(k-2)，… 等称为f(k)的移位序列。差分运算：一阶前向差分定义：一阶后向差分定义：我们主要用后向差分，简称为差分差分的线性性质：二阶差分定义：m阶差分：2. 差分方程差分方程：由未知输出序列项与输入序列项构成的方程。差分方程的一般形式：方程的阶数：未知变量
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2023-11-24 10:16:26
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分数阶累加的Python实现分数阶累加是分数阶差分的逆运算，它不仅可用于分数阶差分方程的分析 ，也可以用于建立分数阶灰色模型。然而许多初学者在动手实现分数阶灰色模型时经常发现非常困难，究其原因其实是对定义公式的分析不够，对相应程序语言的特性不熟悉。本文将从分数阶累加的定义出发，深入分析其计算过程，结合Python语言的特性，详细讲解其实现过程。1、 分数阶累加的定义对任意原始序列 ，其分数阶累加定
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2023-12-12 23:02:00
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基础的二分查找from typing import List
def binary_search(arr: List, target: int, left, right) -> int:
"""
二分查找递归实现
:param arr: 原数组
:param target: 查询目标元素
:param left: 左边界
:param ri
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2023-10-11 10:26:13
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# 如何实现一阶差分：解决时间序列平稳性问题
时间序列分析是数据科学中的一个重要领域。在很多情况下，我们需要对时间序列数据进行处理，以便进行更高级的分析或建模。例如，很多算法假设时间序列是平稳的（其统计特性如均值和方差不随时间变化）。然而，事实上，原始时间序列往往是非平稳的。为了解决这个问题，我们可以使用一阶差分技术来使序列平稳。
## 什么是一阶差分？
一阶差分是指计算相邻数据点之间的差值
原创
2024-09-06 04:17:17
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01 差分方程一、题目简介在第三次作业中最后一道选择题应该是出题人特别不厚道， 给一个二阶离散时间系统输入单位阶跃序列， 得到对应的输出序列， 假定系统为零状态，也就是说 y[n] 是系统的单位阶跃序列， 要求确定系统的二阶差分方程。 在此基础上， 当输入信号为一个长度为 10 的矩形序列， 求此时系统的输出 y[n]。 这个题目本质是根据系统的输入输出求解系统差分方程， 是系统分析的逆问题
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2024-08-28 10:56:20
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差分方程简介适用对象事物发展有明显阶段性。如：生物周期、环境周期、经济周期差分的形态一阶前向差分 一阶后向差分 二阶差分 =差分方程的形态一阶差分方程 二阶差分方程 更一般的形态 差分方程的解若向量 x=(x(0),x(1),…x(n)) 让上面的方程成立，则次向量称为差分方程的一个解一阶线性常系数差分方程 若a≠-1,0,则其通解为=C+二阶线性常系数差分方程 若 r=0，有特解 =0若 r≠0
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2024-04-10 12:45:29
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三阶魔方的公式记录在 ，这是只需要记7个公式就可以三阶魔方还原法，本文为二阶魔方“傻瓜还原法”，即不需要另外再记公式，只需要会上述三阶魔方中的2个公式就可以还原的方法。奇数阶（如三阶、五阶、七阶）和 偶数阶 两种，其中奇数阶的特点是每个面有一个中心块不会变，每个面的位置关系从一个开始就很明确；而偶数阶中心块在一开始不能直接看出，必须小心谨慎地看好面与面之间的位置关系才行。 二阶魔方也没有中心块
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2024-07-23 20:32:00
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# 二阶差分：理解时间序列分析中的一种关键技术
在数据分析和统计学中，时间序列分析是一个重要的研究方向。时间序列数据是按时间顺序收集的数值数据，为各类应用提供了重要的背景信息。在此背景下，二阶差分是一种用于消除时间序列非平稳性的重要技术。本文将详细探讨二阶差分的概念、原理及其在Python中的实现，辅助以代码示例和可视化工具。
## 一、什么是差分？
在时间序列分析中，差分是对时间序列进行处
原创
2024-10-15 04:12:11
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# 二阶差分 Python 实现
## 介绍
在本文中，我将教会你如何使用 Python 实现二阶差分。首先，我们将讨论整个流程，并使用表格展示每个步骤。然后，我将详细解释每个步骤要做的事情，并提供相应的代码和注释。
## 流程概述
下面是实现二阶差分的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 加载数据 |
| 3 | 计算一阶
原创
2023-08-30 03:24:00
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# Python做k阶差分
## 引言
在数据分析和时间序列分析中，我们经常需要对数据进行平滑处理、去除趋势、消除季节性变化等。差分是一种常见的数据处理方法，可以将原始数据序列转化为平稳的数据序列。
Python作为一种广泛使用的编程语言，提供了丰富的数据分析工具和库。在Python中，我们可以使用numpy和pandas库来实现k阶差分操作。本文将介绍差分的概念和原理，并通过代码示例演示如
原创
2023-08-17 11:58:32
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# Python二阶差分
在数据处理和时间序列分析中，二阶差分是一种常见的数据预处理方法，用于消除时间序列数据中的趋势和季节性，并使数据更平稳。通过对数据进行两次差分运算，可以得到更加平稳的时间序列，方便后续的建模和分析。在Python中，我们可以使用numpy库来实现二阶差分操作。
## 二阶差分的原理
二阶差分即对原始序列进行两次差分操作，其原理可以用数学公式表示为：
$$
\Del
原创
2024-03-01 04:39:04
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# Python 二阶差分实现教程
在数据分析和时间序列分析中，差分是一种常用的技术，用于消除数据中的趋势和季节性波动。本文将教你如何在 Python 中实现二阶差分，适合刚入行的小白。
## 一、流程概述
首先，我们将整体流程分为几个步骤，并以表格的形式呈现出来，以便于你理解每一步的任务。
| 步骤 | 任务 | 描述
原创
2024-10-20 05:39:03
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一文整理了方差分析的全部内容，包括方差分析的定义（基本思想、检验统计量的计算、前提条件）、方差分析分类（单因素、双因素、多因素、事后多重比较、协方差分析、重复测量方差分析）、方差分析流程（数据格式、前提条件检验、进行方差分析、结果解读）、方差分析的应用（回归模型整体显著性检验、回归模型筛选变量、方差齐检验、正交试验选择最优组合）、参数检验与非参数检验（基本说明、对比、常用方法对比、差异性分析的其他
例：给区间[L,R]加首项为s，公差为d的等差数列 a[ ]表示原数组，b[ ]表示a的差分数组，c[ ]表示b的差分数组 a[i] = a[i]+s+(i-L)*d , L<=i<=R b[L] = a[L]+s-a[L-1] = b[L]+s b[i] = a[i]+d-a[i-1] = b[i
原创
2021-08-05 09:46:15
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基本概念一阶差分：时间序列在t 与t-1 时刻函数值的差值，提升时序数据的平稳性（ARIMA算法对数据平稳性有要求） 二阶差分：在一阶差分的基础上再做一次（一般时序数据最多做两阶，再多则预测意义不大） 自回归模型：已知历史数据，预测 。用变量自身的历史数据对自身进行预测 自回归模型必须满足平稳性的要求 ARIMA：全称“自回归移动平均模型”。记作ARIMA(p,d,q)，用于时序预测的模型，通常适
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2023-10-11 10:13:56
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