文章目录⚪总变差(TotalVariation)⚪[Wasserstein距离](https://0809zheng.github.io/2022/05/16/Wasserstein.html)⚪均值和协方差特征匹配(1)均值特征匹配MeanFeatureMatching(2)协方差特征匹配CovarianceFeatureMatching(3)均值和协方差特征匹配⚪最大平均差异⚪Fisher差异IntegralProbabilityMetric.积分概率度量(integralprobabilitymetrics,IPM)用于衡量两个概率分布p(
文章目录一、随机变量的数学期望1.1概念1.一维离散型随机变量的数学期望2.一维连续型随机变量的数学期望3.二维离散型随机变量的数学期望4.二维连续型随机变量的数学期望1.2数学期望的性质二、随机变量的方差2.1概念2.2计算公式2.3方差的性质2.4常见随机变量的数学期望与方差1.常见离散型随机变量的数学期望与方差2.常见连续型随机变量的数学期望与方差三、随机变量的协方差与相关系数3.1概念3.2协方差的计算公式3.3协方差与相关系数的性质一、随机变量的数学期望1.1概念1.一维离散型随机变量的数学期望设XXX为离散型随机变量，其分布律为P{X=xi}=pi(i=1,2,⋯ ),P\{X=x
案例一:一百个和尚分一百个馒头，大和尚一人分三个，小和尚三人分一个，正好分完。问大、小和尚各几人？varnum=100;varpeople=100;varbig,small;for(big=0;big案例二：案例：鸡翁一值钱五，鸡母一值钱三，鸡雏三值钱一。百钱买百鸡，问鸡翁、鸡母、鸡雏各几何？varmoney=100;varnum=100;varman,wuman,child;for(man=0;man')}}}案例三：小明单位发了100元的购物卡，小明到超市买三类洗化用品，洗发水（15元），香皂（2元），牙刷（5元）。要把100元整好花掉，可如有哪些购买结合？for(vara=15;a')}
我有一个mongo聚合查询，它使用$project:创建了一些计算字段。我发现计算字段无法用于mongoshell的进一步计算，因为它开始提示无法将字符串转换为数字。有解决办法吗？该查询在不使用计算字段的情况下工作，但它要求我为我想要执行的每个数学运算重新计算所有内容，从而极大地减慢了查询速度。更新:以下查询返回此错误:"errmsg":"exception:$modonlysupportsnumerictypes,notStringandNumberDouble","code":16611,"ok":0诚然，查询示例在其用例中是无意义的，但对其执行数学运算的期望是相同的:db.boo
开发环境搭建：安装命令：pipinstallmatplotlib检验：importmatplotlib.pyplot如果没有出现错误，就说明安装成功。基础知识：一元二次函数图像：importmatplotlib.pyplotasplt#as将这个库重命名为pltX=range(-100,101)#将此范围所有的数字均包含在内Y=[x**2forxinX]#列表推导式，plt.plot(X,Y)#绘制函数图像plt.savefig('result1.jpg')#保存生成图片plt.show()#将图片展示出来运行效果：解释：as：重命名，将长串的函数库改一个容易书写的名字range函数：生成范围
2023妈妈杯数学建模B题完整版思路、模型代码已出！！！云顶数模最新完整版解题思路、模型代码，供大家参考~~B题目解题思路详细模型解析：
目录一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.大湾区杯常用算法之主成分分析法(PCA)三.MATLAB代码四.国赛建模思路获取见此一.思路模型见文末名片，比赛开始第一时间更新二.大湾区杯常用算法之主成分分析法(PCA)主成分分析法(PCA)是一种高效处理多维数据的多元统计分析方法，将主成分分析用于多指标（变量）的综合评价较为普遍。笔者自从本科学习数学建模就开始接触该方法，但是一直没有系统地整理过，借这个机会总结一下，以备不时之需。该方法的基本思想是运用较少的变量去解释原始数据中的大部分变异，通过对原始数据相关矩阵内部结构关系的分析和计算，产生一系列互不相关的新变量。根据需要从中选取比原始
文章目录引言一、二次型的基本概念及其标准型1.2基本定理1.3二次型标准化方法1.配方法2.正交变换法写在最后引言了解了关于二次型的基本概念以及梳理了矩阵三大关系后，我们继续往后学习二次型的内容。一、二次型的基本概念及其标准型1.2基本定理定理1——（标准型定理）任何二次型XTAX\pmb{X}^T\pmb{AX}XTAX总可以经过可逆的线性变换X=PY\pmb{X=PY}X=PY，即P\pmb{P}P为可逆矩阵，把二次型f(X)f(\pmb{X})f(X)化为标准型，即f(X)=YT(PTAP)Y=l1y12+l2y22+⋯+lmym2,f(\pmb{X})=\pmb{Y}^T(\pmb{P
文章目录闭区间套定理描述闭区间套定理理解闭区间套定理证明业余爱好者学习温故数学知识，做个记录。闭区间套定理描述如果数列{an},{bn}\{a_n\},\{b_n\}{an},{bn}满足：(1)an−1≤an≤bn≤bn−1, ∀na_{n-1}\leqa_n\leqb_n\leqb_{n-1},\\\\\forallnan−1≤an≤bn≤bn−1, ∀n(2)limn→∞(bn−an)=0\lim_{n\to\infty}(b_n-a_n)=0limn→∞(bn−an)=0则有:(1).数列{an},{bn}\{a_n\},\{b_n\}{an},{bn
电商平台存在着上千个商家，他们会将商品货物放在电商配套的仓库，电商平台会对这些货物进行统一管理。通过科学的管理手段和智能决策，大数据智能驱动的供应链可以显著降低库存成本，同时保证商品的按时履约。一般来说，以上供应链优化问题会包含以下方面：需求预测预测往往是智能供应链的决策基础，它可以让管理者提前预知各地的需求，从而将库存提前放在靠近需求的仓库中，此时的预测任务为：根据历史一段时间的需求量，预测各仓库中各商品未来需求，“预测维度”即为不同商家在各仓库中存放的各种商品每天的数量。一般来说，企业会首先根据数据的历史情况，分析出需求量序列的数理特征，对相似的需求量序列进行归类，并根据分类结果做到更加精
