自己原创智能合约，有作业需求可加下面的图片中的裙1、在Remix中，以Account1完成“众筹项目”合约的编译和部署。（显示合约、函数、状态变量、结构体、事件的命名）2、在Remix中，以Account2完成“参与众筹”合约的编译和部署。3、显示合约中的众筹项目数量。4、Account2 对Account1 众筹项目进行捐款（操作成功，获得 1个代币）5、Account3 对Account1 众筹项目进行附议（操作成功，获得1个代币）6、Account2 对Account1 众筹项目进行附议（众筹已达上限，操作失败）7、Account4 对Account1 众筹项目进行附议（费用不足，操作失

目录3.4、漫反射项的重要性采样计算3.4.1、漫反射项的二重积分形式极其近似预积分计算3.4.2、漫反射辐照度积分项的直接积分计算3.4.3、漫反射辐照度积分项的蒙特卡洛积分重要性采样计算3.4、漫反射项的重要性采样计算3.4.1、漫反射项的二重积分形式极其近似预积分计算  进一步来说，因为对漫反射项积分来说κd、c、π\kappa_d、c、\piκd​、c、π等参数对于指定的一点p⃗\vec{p}p​来说是常数，可以提到积分外面，所以其中第一个积分可以进一步推导为：Lod(p⃗,ωo⃗)=κdcπ∫ΩLi(p⃗,ωi⃗)n⃗⋅ωi⃗dωi⃗∵dω=sin⁡(θ)dθdϕ,n⃗⋅ωi⃗=co

铛铛！小秘籍来咯！小秘籍希望大家都能轻松建模呀，数维杯也会持续给大家放送思路滴~抓紧小秘籍，我们出发吧~来看看数维杯国际大学生数学建模挑战赛的B题！完整版内容在文末领取噢~问题重述问题一：针对催化剂（脱硫灰）在棉秆（cottonstalk）和模型化合物（CE和LG）的催化热解实验，通过数学建模分析，探讨催化剂在不同混合比例下对产物（焦油、水、焦渣、合成气）产量的影响，并判断脱硫灰是否在催化棉秆、纤维素和木质素的热解过程中发挥显著作用。问题二：基于实验数据，对三种热解组合（脱硫灰-棉秆、脱硫灰-CE、脱硫灰-LG）进行深入分析，关注混合比例对热解气体产物（H2、CO、CO2、CH4等）产量的影响

论文本质上是一种解答数模竞赛论文评阅标准页数限制是刚性！假设假设要具有合理性，同时简化问题，比如：绕行星转的时候将行星看作球体，如果下落且行星很大，则下落时行星表面可视为平面地面。先算出结果，判断是否能接受，接受的话再去保留原始假设。假设的理由！！！假设的合理性，要有解释！注意点数模比赛：合理时间合理资源内达到一定效果，不要朝一个方面拉满，既要一部分贴近实际，也要一定简化。在训练中多注意，能挖创新点就多挖。准备过程中一定注意创新性思考，从更多的角度考虑。必须自己说明得到的解合理，要说自己的解是合理的。任何人所能评判的东西都是他能理解的东西。数学建模竞赛论文的结构注意点好事多磨，目标不是25页，

第1关：图的概念5阶无向完全图的边数为：10设图G有n个结点，m条边，且G中每个结点的度数不是k，就是k+1，则G中度数为k的节点数是：n(k+1)-2m若一个图有5个顶点，8条边，则该图所有顶点的度数和为多少？16第2关：图的表示他让输出关联矩阵和邻接矩阵这不简单么？#coding=utf-8importsympyassym#使用关联矩阵A1表示图1。#*****Begin*****#A1=sym.Matrix([[1,0,0,1,0],[1,1,0,0,1],[0,1,1,0,0],[0,0,1,1,1]])print("""⎡10010⎤⎢⎥⎢11001⎥⎢⎥⎢01100⎥⎢⎥⎣0011

在计算时总是遇到需要计算平均值，但是对于均方根和标准差选择还是不明确。标题里面的括号为matlab函数可以直接运行。1、均方根（rms）均方根误差用于衡量观测值同真值之间的偏差。 2、标准差（std）    标准差是方差的算术平方根。在概率统计中最常使用作为统计分布程度上的测量。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。3、平均绝对误差（mae）   平均绝对误差是所有单个观测值与算术平均值的偏差的绝对值的平均。平均绝对误差可以避免误差相互抵消的问题，因而可以准确反映实际预测误差的大小。 observedi为观测值，predictedi为真实值。4、方差（var/std*st

2018年第七届数学建模国际赛小美赛B题世界杯足球赛的赛制安排原题再现：  有32支球队参加国际足联世界杯决赛阶段的比赛。但从2026年开始，球队的数量将增加到48支。由于时间有限，一支球队不能打太多比赛。因此，国际足联提议改变比赛形式。每组将从4支球队改为3支球队，前两支球队有资格进入第二轮。为了保持比赛的激情，我们不希望有太多的比赛结果不影响球队的出线。为了比赛的公平性，我们不希望有太多的游戏认为串通对双方都有利。我们也希望比赛的最终结果不要过于包含运气因素。请分析这个问题，并给出最佳的竞争安排体系。最终结果需要包括以下问题的答案：  1.每组球队的数量以及谁可以进入第二轮。  2.预先安

聚类模型引言“物以类聚，人以群分”，所谓的聚类，就是将样本划分为由类似的对象组成的多个类的过程。聚类后，我们可以更加准确的在每个类中单独使用统计模型进行估计、分析或预测；也可以探究不同类之间的相关性和主要差异。聚类和分类的区别：分类是已知类别的，聚类未知。K均值聚类算法算法流程一、指定需要划分的簇[cù]的个数K值（类的个数）;二、随机地选择K个数据对象作为初始的聚类中心（不一定要是我们的样本点）;三、计算其余的各个数据对象到这K个初始聚类中心的距离，把数据对象划归到距离它最近的那个中心所处在的簇类中;四、调整新类并且重新计算出新类的中心;五、循环步骤三和四，看中心是否收敛（不变），如果收敛或

存储论存贮论（一）：基本概念、无约束的确定型存贮模型_存储论模型_wamg潇潇的博客-CSDN博客（有例题lingo代码）存储论（二）：有约束的确定型存贮模型、单周期随机库存模型_存储论四个模型公式_wamg潇潇的博客-CSDN博客（有例题matlab和lingo代码）存贮论（或称为库存论）研究存贮系统的性质、运行规律以及如何寻找最优存贮策略。所谓存贮实质上是将供应与需求两个环节以存贮中心联结起来，起到协调与缓和供需之间矛盾的作用。1存贮模型中的基本概念1．存贮问题的基本要素            2．存贮模型的基本费用3．存贮策略2无约束的确定型存贮模型2.1模型一：不允许缺货，补充时间极短

在数学建模中，我们常常会更青睐于紧凑的形式，以下有一些常见的方法来提升目标、约束、变量的范围。针对问题的特定信息来收紧边界：尽管求解器常常会有自己的预处理策略，其中包括推导约束的隐藏关系来对变量边界做收紧处理，但这些方法是从模型本身出发进行预处理；如果建模者能够针对问题，凭经验增加一些信息，来收紧模型边界，往往能够加快模型的优化过程；选择合适的单位（量级）来表示变量和约束：前面的文章提到，同一个模型当中的量级相差过大，往往会导致求解出现数值问题，另一方面问题是，如果模型量级与问题的容忍误差的差距过大，那么问题收敛到容忍误差范围内的难度将更大，例如，模型的可行解容忍误差为1e-6，则模型当中出现