2024上半年数模人必打的数学建模竞赛：数维杯全国大学生数学建模挑战赛已经开始报名。赛题难度：四颗星含金量：国家级二类参赛对象：在校专科、本科、研究生推荐理由：获奖率高，赛题难度比国赛略微简单，适合国赛前热身、评奖评优加分。数维杯大学生数学建模挑战赛每年分为两场，每年上半年为数维杯国赛（5月，俗称小国赛），下半年为数维杯国际赛(11月)，2023年第八届数维杯大学生数学建模挑战赛共有近1.4万名学生参赛，参赛队伍来自国内外728所高校，39所985院校以及104所211院校。目前竞赛具有较高的国际影响力，在国内高校中是作为国赛大型热身、保研、综合测评、创新奖学金等评定竞赛之一。一、主办单位内蒙

球面谐波（SH）因为其良好的性质活跃在NeRF、Plenoxels、3DGS等显隐式场景表示的方法中。问：球面谐波是什么？答：一组基函数。可以理解为傅里叶分解的一种特殊形式，即“任何函数都可以用这组基的算术组合来近似”。先描述一种通用情况：假设我们有一组基数为3的完备基函数：[e1(x),e2(x),e3(x)][e_1(x),e_2(x),e_3(x)][e1​(x),e2​(x),e3​(x)]我们存在一个目标函数f(x)f(x)f(x)，那么f(x)f(x)f(x)可以用这组基函数来表达：f(x)=a1e1(x)+a2e2(x)+a3e3(x)(1)f(x)=a_1e_1(x)+a_2e

1.往年各赛题的优秀论文    可以用来参考一下论文是怎么写的。参考论文的结构，格式，思路等等。链接：https://pan.baidu.com/s/1WG2t4-x9MjtaSgkq4ue5AQ?pwd=nlzx 提取码：nlzx --来自百度网盘超级会员V4的分享2.论文模板链接：https://pan.baidu.com/s/1ij-aM4nAQKvVs1A1zYOz4w?pwd=hiux 提取码：hiux --来自百度网盘超级会员V4的分享链接：https://pan.baidu.com/s/1CJfbTA539sPe6ezYutgj2A?pwd=btoj 提取码：btoj --来自百

目录书接上回logistics增长模型龙羊生态系统模型七鳃鳗-湖鳟生态系统模型代码书接上回在上一篇，我们得出了思路，利用logistics增长模型，来建立七鳃鳗性别比例对生态系统的影响模型。那我们就要先知道logistics模型长什么样的，是干什么用的。我这里简单介绍一下，如果想深入了解，你们可以自己去搜索了解。2024MCM数学建模美赛2024年A题复盘，思路与经验分享：资源可用性与性别比例|审题与选题（一）-CSDN博客logistics增长模型logistics模型是一个微分方程，这是logistics模型的最基础形态，N(t)是种群数量，r是种群的自然增长率，t是时间。公式左边dN/d

各种算法数学建模算法群体智能算法数组字符串链表树图桶森林《算法导论》第三版中算法的C++实现剑指Offer——名企面试官精讲典型编程题浙大PAT甲级、乙级c/c++源码算法周知LeetCode,HackRank,剑指offer,classicalgorithmimplementationLeetcode_Solutionsc++/python/java动态规划的思考艺术寻路背包问题学习中的算法笔记，面向面试算法与数据结构-课程官方代码仓!!!推荐UriZwick’shomepage算法大师常用算法排序哈希树队列…类封装图解算法！！！！！算法分析算法/深度学习/NLP面试笔记soccer机器学习

赛题目的赛题目的：问题描述：解题的关键：问题一.问题分析问题解答问题二.问题分析问题解答问题三.问题分析问题解答问题四.问题分析问题解答问题五.问题分析问题解答

原理  当K-means聚类的k值不被指定时，可以通过手肘法来估计聚类数量。  在聚类的过程中，随着聚类数的增大，样本划分会变得更加精细，每个类别的聚合程度更高，那么误差平方和（SSE）会逐渐变小，误差平方和即该类重心与其内部成员位置距离的平方和。SSE是手肘法的核心指标，其公式为：SSE=∑i=1k∑p∈C∣p−mi∣2SSE=\sum_{i=1}^{k}\sum_{p\inC}|p-m_i|^2SSE=i=1∑k​p∈C∑​∣p−mi​∣2  其中，cic_ici​是第i个簇，ppp是cic_ici​中的样本点，mim_imi​是cic_ici​的质心（cic_ici​中所有样本均值），代

前言：数模排版通常面临两个选择：Word、latex，但是许多人对latex并不熟悉，就算下载了别人分享的模板，还有一些小细节不会。在此，我分享latex排版时常用语法。本人还是觉得latex会用了是很方便的，节约排版的时间，尤其是图、表、公式比较多的时候，latex可以自动标号。推荐小白使用overleafhttps://www.overleaf.com/。数学建模latex速成入门1.引入包库2.基础知识3.大标题+段行标号大标题标号4.插入图片5.表格6.公式7.引用参考文献1.引入包库就像Python、C语言一样，latex使用某些语法函数时也需要导包\usepackage{geome

注：本文源于数学建模学习交流相关公众号观看学习视频后所作        奇异值分解（SingularValueDecomposition）是线性代数中一种重要的矩阵分解，其在图形学、统计学、推荐系统、信号处理等领域有重要应用。本讲我们将介绍奇异值分解在图形压缩中的运用，并将简单介绍下Matlab对于图形和视频的处理。目录线性代数基础知识回顾奇异值分解三个引理例子U的计算V的计算Σ的计算SVD的证明思路利用SVD对数据进行"降维"​编辑保留原矩阵的特征比例Matlab进行奇异值分解：[U,S,V]=svd(A)定义我们自己的mysvd函数Matlab图形的处理RGB模式图片压缩的函数SVD压缩后

第一部分---子图和补图1.生成子图：点集合不变，边集合是原图的边集合的子集2.导出子图：点集合是原图点集合的非空子集V，然后再在原图的边集合中找到两个端点均在点集合V中的边元素，并将这些边元素称成一个新的边集合，得到的这个边集合就是导出子图的边集合（点集合V和得到的新的边集合组成的新图是原图G的子图，被称为V导出的原图的子图，简称为V的导出子图）1.一个图G可以是自身的子图，生成子图和导出子图2.判断一个原图的子图是否是导出子图的方法：将子图中缺少的点在原图中删去，然后再将由于删去了点后少掉了一个端点的线给去掉，如果子图和这个修改后的原图相等的话，则这个子图就是原图的导出子图，否则就不是3.