2021年全国研究生数学建模竞赛华为杯A题相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模原题再现：  一、问题背景  计算机视觉、相控阵雷达、声呐、射电天文、无线通信等领域的信号通常呈现为矩阵的形式，这一系列的矩阵间通常在某些维度存在一定的关联性，因此数学上可用相关矩阵组表示。例如，视频信号中的单帧图像可视为一个矩阵，连续的多帧图像组成了相关矩阵组，而相邻图像帧或图像帧内像素间的关联性则反映在矩阵间的相关性上。随着成像传感器数量/雷达阵列/通信阵列的持续扩大，常规处理算法对计算和存储的需求成倍增长，从而对处理器件或算法的实现成本和功耗提出了巨大的挑战。因此，充分挖掘矩阵间关联性，以实现低复杂度的计算和存储

🔆文章首发于我的个人博客：欢迎大佬们来逛逛数学建模：线性与非线性优化算法优化算法是指在满足一定条件下,在众多方案中或者参数中最优方案,或者参数值,以使得某个或者多个功能指标达到最优,或使得系统的某些性能指标达到最大值或者最小值优化的两个关键点：1.明确优化的目标函数2.明确优化变量之间需要满足的约束线性优化使用函数：linprog函数原型：[x,fval]=linprog(f,A,b,Aeq,Beq,LB,UB)x：求得最优情况下变量的解fval：求得最优目标值f：目标函数的系数（符号按最小值标准，若目标是求解机大值可以通过添加负号改成求极小值）A：不等式约束的变量系数（符合按小于标准，如果是

鲸鱼优化算法（WhaleOptimizaitionAlgorithm,WOA）是近年来新兴的一种群智能优化算法，该算法于2016年由澳大利亚学者Mirjalili等人[36]根据座头鲸的狩方式特点bubble-net觅食策略而提出。其最大特点就是螺旋线来模拟座头鲸的泡泡网攻击机制。该算法含有三种搜索机制，分别为包围猎物、泡泡网攻击模式（局部搜索行为）、座头鲸随机游动捕食（全局搜索行为）。因其算法结构相对简单且收敛性较好，其已被成功应用于很多领域的优化问题之中，如轨迹规划[37]、图像分割[38]、故障检测等[39]。4.1鲸鱼优化算法原理座头鲸由于其自身特点，捕食方式十分巧妙，它通过在水中吹出

我的这个系统由许多不同的阶段组成，通过管道连接在一起。具体来说，我有很多不同的进程通过tcp-ip进行通信；消息被交换通过面向数据包的协议(protocol)(更多的消息可以被塞进一个单一的有线协议(protocol)数据单元中如果满足某些条件)；我也控制流队列-如果我发送失败，套接字是非阻塞的我将消息排队，甚至将它们合并到发送队列中；当然，运行时发生的事情取决于下面的tcpip控制流，所以我也想模拟tcpip队列。所以问题是-任何人都可以分享他们对如何为我的系统进行模拟的想法吗？我想为它制作一个模拟器-即:一个程序，每个队列都有一个队列数据结构我在我的模型中，每次打勾时，我都会根据我

C题母亲身心健康对婴儿成长的影响1.许多研究表明，母亲的身体指标和心理指标对婴儿的行为特征和睡眠质量有影响，请问是否存在这样的规律，根据附件中的数据对此进行研究。首先可以做一个问题的初分析，也即数据可视化，可以按婴儿的行为特征：安静性、中等性、矛盾性进行分类分析，分别对安静性、中等性、矛盾性婴儿的母亲身体指标和心理指标进行画图可视化处理，通过三类母亲的数据对比从而分析母亲的身体指标和心理指标对婴儿的行为特征是否有影响。因为这些数据均为定类数据，且有一定的顺序（心理指标采用打分制），这时我们可以采用斯皮尔曼相关系数对母亲的身体指标和心理指标和婴儿的行为特征进行相关性分析，分析其之间是否存在相关性

数学建模之圈养湖羊的空间利用率D题最新最全思路已出，欢迎后台私信咨询~~~~1.问题：规模化的圈养养殖场通常根据牲畜的性别和生长阶段分群饲养，适应不同种类、不同阶段的牲畜对空间的不同要求，以保障牲畜安全和健康；与此同时，也要尽量减少空间闲置所造成的资源浪费。在实际运营中，还需要考虑市场上饲料价格和产品销售价格的波动以及气候、疾病、种畜淘汰、更新等诸多复杂且关联的因素，但空间利用率是相对独立并影响养殖场经营效益的重要问题。2.解题过程：问题一湖羊养殖场面临一系列的生产约束，包括羊只的不同生长阶段和性别对羊栏的不同需求，以及对资源利用的考虑。目标是确定合理的种公羊和基础母羊的数量，以及是否需要增加

需要本项目的可以私信博主！！！在大数据时代背景下，数据积累导致大数据行业的人才需求快速上升，大量的招聘信息被发布在招聘平台上。深入研究这些信息能帮助相关人士更好地理解行业动态，并对其未来发展进行预测。本文主要通过分析51job网站上的大数据职位招聘信息，进行一次可视化的呈现。本研究首先使用Python爬虫技术，抓取51job网站的所有大数据相关职位信息。接着利用Python的数据清理技术，处理数据的重复项和异常项。然后，我们使用Python的统计排序技术对数据进行分析，并通过Python数据可视化技术将分析结果呈现出来。最后，我们使用机器学习技术预测大数据相关职位的平均薪资。根据51job的大

把一把四只脚的椅子往不平的地面上一放，通常只有三只脚着地，放不稳，然而只要稍挪动几次，就可以四脚着地，放稳了。如何解释这种现象？1模型假设椅子四条腿一样长，椅脚与地面接触可视为一个点，四脚的连线呈长方形。地面高度是连续变化的，沿任何方向都不会出现间断（没有像台阶那样的情况），即地面可视为数学上的连续曲面。对于椅脚的间距和椅脚的长度而言，地面是相对平坦的，使椅子在任何位置至少有三只脚同时着地。 2模型建立为了用数学语言来表示椅子四只脚着地的条件和结论，首先用变量表示椅子的位置，由于椅脚的连线呈矩形，以中心为对称点，矩形形绕中心的旋转正好代表了椅子的位置的改变，于是可以用旋转角度θ这一变量来表示椅

一、评价类算法常见的评价算法 1.层次分析法基本思想        是定性与定量相结合的多准则决策、评价方法。将决策的有关元素分解成目标层、准则层和方案层，并通过人们的判断对决策方案的优劣进行排序，在此基础上进行定性和定量分析。它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、评价、预报和控制提供定量的依据。基本步骤        构建层次结构模型；构建成对比较矩阵；层次单排序及一致性检验（即判断主观构建的成对比较矩阵在整体上是否有较好的一致性）；层次总排序及一致性检验（检验层次之间的一致性）。优点        它完全依靠主观评价做出方案的优劣排序，所需数据量少，决策花费的时间很短。从整

数学建模比赛的最强宝典！！！数学建模需要不断地积累经验，也需要不断地学习代码。作为一个多次获得数学建模一等、二等奖的博主，我总结了数学建模中常用的代码，包括：数据处理类、预测类、分类、图论类、优化类等共几十种代码，通过这些代码的学习，我相信大家可以在数学建模比赛中游刃有余。数据处理类：预测类：图论类：分类优化类：微分方程类：智能算法类：需要的后台私聊哦~