一、层次分析法简介层次分析法（AnalyticHierarchyProcess，AHP）是一种用于多准则决策分析和评估问题的定量方法，常用于数学建模中。它是由数学家托马斯·赛蒂（ThomasSaaty）开发的。层次分析法将复杂的决策问题分解成多个层次，从目标层到准则层和备选方案层。具体步骤如下：1.确定决策目标：明确决策问题的目标，例如选择最佳方案或评估不同选项之间的优先级。2.构建层次结构：将决策问题分解成多个层次，包括目标层、准则层和备选方案层。目标层是最高层，准则层是中间层，包含影响决策的关键准则，备选方案层是最底层，包含可供选择的具体方案。3.建立比较矩阵：对于每个层次的准则和方案，构
一.前言皮尔逊相关系数说白了就是一次函数中的斜率k，反应两个变量之间的关系，与斜率不同的地方在于其数值在1和-1之间，越接近于1，则说明两个变量之间是完全正向的线性关系；越接近于-1，说明两个变量之间是完全负向的线性关系。(本文是作者在学习清风的建模网课后的总结，希望对大家有所帮助，也希望多多支持清风老师)二、计算（1）计算步骤（2）注意事项：so，在计算相关系数时，一定要先画图，看看是否满足线性关系三、统计性描述可以让待处理的数据变得更加可视化(1)matlab:(2)excel如果没有的话，点击文件->选项->加载项->分析工具库(3)spss四、相关系数计算五、美化表格美化前后差的可不是
文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言科学中有许多难以解决的问题，这些问题难以获得确切解答，但却相对容易进行验证。在数学和计算机科学领域，这类问题被称为NP完全优化问题（NP-completeoptimizationproblems）。人们普遍认为不存在能够在“可接受时间”内（即多项式时间内）解决此类问题的算法，但却存在着能够在“可接受时间”内进行验证或评估的过程，用以衡量所给出解的质量。在DeepMind的这篇论文中，科学家重点讨论了允许使用“有效评估函数”的问题，该函数可用于测量候选解的质量。他们的目标
一、图论基础图分为有限图与无限图两类，本课只涉及有限图，即顶点和边都是有限集合（2）有向图：每一条边都是有向的无向图：每一条边都是无向的除外都是混合图 注意：有向图边的描述{1.每一条边都需要描述到 2.（3）邻接点：两个结点之间有一条边连接它们，它们就是彼此的邻接点邻接边：连接同一结点的两条边为邻接边孤立结点：没有任何一条边连接它零图：仅由孤立结点构成平凡图：仅由一个孤立结点构成自回路：边的头和尾连接在同一个节点上度数：连接结点的边数（一个环算2条边），记为deg(v) 定理（1）图中，所有结点的度数和=2*图中的边数和（2）度数是奇数的结点的个数必为偶数个 （4）有向图有入度和出度之分：
评价类问题确定评价指标、形成评价体系评价的目标有哪几种评价的方案评价的标准/指标：题目中的背景资料、常识、网上（知网、万方、百度学术、谷歌学术）搜到的参考资料等结合 虫部落‐快搜：https://search.chongbuluo.com/权重分析分而治之的思想，两个两个指标进行比较，最终根据两两比较的结果推算权重判断矩阵特点：（1）𝑎ij表示的意义是，与指标𝑗相比，𝑖的重要程度。（2）当i=j时，两个指标相同，因此同等重要记为1，这就解释了主对角线元素为1。（3）𝑎ij> 0且满足𝑎ij*aji=1（我们称满足这一条件的矩阵为正互反矩阵)一致矩阵若正互反矩阵满足aij×ajk=aik，则我
🔗 运行环境：Matlab🚩 撰写作者：左手の明天🥇 精选专栏：《python》🔥 推荐专栏：《算法研究》🔐#### 防伪水印——左手の明天 ####🔐💗大家好🤗🤗🤗，我是左手の明天！好久不见💗💗今天分享matlab数学建模算法——模拟退火算法💗
目录一、向量定义二、计算向量三、向量的加法（连续行走）四、向量的长度五、单位向量六、向量的点积1计算2作用七、向量的叉乘1承上启下2叉乘结论3叉乘的计算（这里看不懂就百度叉乘计算）八、欢迎收看Shader专栏一、向量定义向量：从一个点到另一个点的箭头。例：假如现在有两个点，A（0,0）和B点（4,5）。假如从A走向B（如图1），箭头为：图1向量AB假如从B走向A（如图2），箭头为：图2向量BA我们会用A（0,0）表示点A，我们会用B（4,5）表示点B，问题，我们用什么表示和区分这两个箭头？答：如果从A走向B，我们就写成，如果从B走向A，就写成（是不是很形象）。字母确定了，可数字怎么办？答：因为
关于程序员，网络上流传着这样的段子，戏说程序员的等级：一流程序员靠数学，二流靠算法，三流靠逻辑，四流靠SDK，五流靠Google和StackOverFlow，六流靠百度和CSDN，低端的看高端的就是黑魔法！在幽默的玩笑中，其实也暗藏着残忍的现实。在管理学中有一个著名的“木桶理论”，是指用一个木桶装水，如果组成木桶的木板参差不齐，那这个木桶能装多少水则取决于最短的那根木板，这也是我们经常说的“短板效应”。那数学不好的人能不能学习编程呢？对于普通的编程来说，只要具备高中的数学水平就可以了。如果你高中的数学成绩还不错，那学习编程是没有问题的。转行程序员需要具备的能力人与人之间是存在差异的，不同性格和
自从LLaMA被提出以来，开源大型语言模型（LLM）的快速发展就引起了广泛研究关注，随后的一些研究就主要集中于训练固定大小和高质量的模型，但这往往忽略了对LLM缩放规律的深入探索。开源LLM的缩放研究可以促使LLM提高性能和拓展应用领域，对于推进自然语言处理和人工智能领域具有重要作用。在缩放规律的指导下，为了解决目前LLM缩放领域中存在的不明确性，由DeepSeek的AI团队发布了全新开源模型LLMDeepSeekLLM。此外，作者还在这个基础模型上进行了监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），从而创建了DeepSeekChat模型。在性能方面，DeepSeekLLM67B在代码、数学和推
数学建模 第一章数学建模与数学思想1何谓数学建模2确定性数学3不确定性数学4数学与现实5数学建模与各学科6数学建模与各行业7变量识别8数学建模的步骤9论文写作要求10《数学建模》课程特色11先修课程教材与网站12培养目标13教学方法1何谓数学建模数学建模思维方式：定量思维探讨对象：自然现象、社会现象工程技术、人类自身日常生活中的实际问题探讨模式：1、寻找因素，即识别变量并创建方法量化这些变量2、建立变量之间的定量关系，这种定量关系统称为数学模型3、然后求解所建立的数学模型，并解释、验证求解结果而应用于实际形成的知识体系：1、解决现实问题的同时形成特定的数学思想和建模方法2、建立该数学模型的理论
