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数学思维题

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数学建模理论与实践国防科大版

目录1.数学建模概论2.生活中的数学建模2.1.行走步长问题2.2.雨中行走问题2.3.抽奖策略2.4.《非诚勿扰》女生的“最优选择”3.集体决策模型3.1.简单多数规则3.2.Borda数规则3.3.群体决策模型公理和阿罗定理1.数学建模概论1.数学模型的概念2.数学建模的概念3.数学建模的一般过程自然界是按照数学原则设计的,自然界的真正规律必然能够通过数学来探索和表达。几个数学建模的问题知了鸣叫问题网络犯罪信息的甄别(犯罪克星)树叶形状问题哥尼斯堡七桥问题传球游戏问题1.概率解法:2.蒙特卡洛解法:计算机模拟传球N回合,每回合传10次,记录下N回合传球中求最终回到A手中的次数L,则:P=L

java - 使用正则表达式的数学集验证

我需要验证给定字符串的用户并验证它是一个有效的集合,可能是一个包含内部集合的集合。示例:1){1,2,3,4}=valid2){1,2,{3,4},5}=valid3)1,2,3,4=invalid(missingbrackets)4){1,2,{3,4,5}=invalid(missinginnerbracket)这是我正在使用的正则表达式(为了便于阅读而分解):StringelementSeparator="(,\\s)?";StringvalidElement="(\\{?[A-Za-z0-9]*\\}?"+elementSeparator+")*";Stringregex="^

数学建模-动态规划&遗传算法(美赛运用)

动态规划模型的要素是对问题解决的抽象,其可分为:阶段。指对问题进行解决的自然划分。例如:在最短线路问题中,每进行走一步的决策就是一个阶段。状态。指一个阶段开始时的自然状况。例如:在最短线路问题中,每进行走一步后,对所走的点进行标注。决策。当一个阶段的状态确定后,作出选择从而演变到下一阶段的某个状态的选择手段称为决策,在优控制问题中也称为控制。策略。由决策组成的序列称为策略。由第k到第j阶段的策略可记作下面以我在建模美赛中的题目实列来阐述:背景美国和加拿大的五大湖是世界上最大的淡水湖群。这五个湖泊和相连的水道构成了一个巨大的流域,其中包含了这两个国家的许多大城市,气候和当地的天气条件各不相同。湖

java - 2D 游戏中跳跃的数学运算

我在J2ME工作,我的游戏循环执行以下操作:publicvoidrun(){Graphicsg=this.getGraphics();while(running){longdiff=System.currentTimeMillis()-lastLoop;lastLoop=System.currentTimeMillis();input();this.level.doLogic();render(g,diff);try{Thread.sleep(10);}catch(InterruptedExceptione){stop(e);}}}所以这只是一个基本的游戏循环,doLogic()函数调

编程界的圣经:从Scheme到JavaScript构建你的计算思维

文章目录适读人群目 录《计算机程序的构造和解释》(StructureandInterpretationofComputerPrograms,简记为SICP)是MIT的基础课教材,出版后引起计算机教育界的广泛关注,对推动全世界大学计算机科学技术教育的发展和成熟产生了很大影响。这本书的第1版于1984年出版,第2版于1996年出版,至今已被全世界100多所大学采用为教材,其中包括斯坦福大学、普林斯顿大学、牛津大学等。书号:9787111630548书号:9787111630548书号:9787111630548出版时间:2019.07.01出版时间:2019.07.01出版时间:2019.07.0

数学与科学的交叉领域:推动科学发展的引擎

1.背景介绍数学和科学一直是相互交织的领域,它们的发展历程相互影响,相互促进。在计算机科学领域,数学更是扮演着重要的角色。从最基础的算法和数据结构,到机器学习和人工智能,数学都是不可或缺的一部分。本文将探讨数学与科学的交叉领域,以及它们如何推动科学发展的引擎。2.核心概念与联系数学和科学的交叉领域有很多,其中最重要的是数学建模。数学建模是将现实世界的问题转化为数学问题,并通过数学方法求解的过程。它是数学和科学的交叉领域的核心概念之一。数学建模的过程包括以下几个步骤:确定问题:确定需要解决的问题,并将其转化为数学问题。建立模型:建立数学模型,包括变量、方程和约束条件等。求解模型:使用数学方法求解

数学建模(1)AHP算法

#AHP算法目的:用于解决评价类问题步骤:一.确定评价的目标(Objective)、准则(Criterion)、方案(Plan),建立层次结构图二.构造判断矩阵(结合实际,不要强行构造一致矩阵)三.计算权重:1.判断矩阵一致性是否可接受(一致性判断)判断方法a.计算CI(计算矩阵最大特征根λmax\lambda_{max}λmax​)CI=λmax−nn−1(1)CI=\frac{\lambda_{max}-n}{n-1}\tag{1}CI=n−1λmax​−n​(1)b.根据此n*n矩阵寻找RI值c.计算CR=CI/RI,CR2.根据矩阵类型来计算权重算术平均法:a.对每一列进行归一化处理。

【数学建模】森林求火问题【含GUI Matlab源码 4001期】

⛄一、获取代码方式获取代码方式1:完整代码已上传我的资源:【数学建模】基于matlabGUI森林求火问题【含Matlab源码4001期】点击上面蓝色字体,直接付费下载,即可。获取代码方式2:付费专栏数学建模(初级版)备注:点击上面蓝色字体付费专栏Matlab数学建模(初级版),扫描上面二维码,付费79.9元订阅海神之光博客付费专栏Matlab数学建模(初级版),凭支付凭证,私信博主,可免费获得1份本博客上传CSDN资源代码(有效期为订阅日起,三天内有效);点击CSDN资源下载链接:1份本博客上传CSDN资源代码⛄二、部分源代码functionvarargout=fire(varargin)%F

解密prompt系列26. 人类思考vs模型思考:抽象和发散思维

在ChainofThought出来后,出现过许多的优化方案例如Treeofthought,GraphofThought,AlgorithmofThought等等,不过这些优化的出发点都更加"MachineLike",而非"HumanLike",哈哈不是说机器化不好,仅仅是对AGI的一些个人偏好而已。所以如果我们从人类思考的角度出发,能否把当前模型的思考方式和人类的思考方式进行关联呢?我先问了下PPLX-70B人类思维有哪些分类(这个问题RAG真的不如模型压缩后回答的效果)我们再把之前已经聊过的一些引导模型推理思考的prompt模板,以及工具调用的一些prompt方案和上面的人类思维逻辑进行下不

数学建模常见算法的通俗理解(2)

目录6K-Means(K-均值)聚类算法(无需分割数据即可分类)6.1粗浅理解6.2算法过程6.2.1选定质心6.2.2分配点6.2.3评价7KNN算法(K近邻算法)(K个最近的决定方案)7.1粗浅理解7.2有关距离的介绍7.2.1欧氏距离(EuclideanDistance)7.2.2 曼哈顿距离(ManhattanDistance)7.2.3切比雪夫距离(ChebyshevDistance) 7.2.4闵可夫斯基距离(MinkowskiDistance) 7.2.5 “连续属性”和“离散属性”的距离计算7.3算法过程8SVM(找清最优类别界限)8.1粗浅理解8.2算法过程9灰色关联分析(少