因为学机器学习的时候发现自己线性代数忘光光了（悲😓，本篇捞一捞当年学线性代数看哔哩哔哩宋浩老师补充记的潦草笔记。目录📚线性代数知识点🐇向量🥕向量的线性组合🥕线性相关无关的性质🥕线性相关无关的定理🥕极大线性无关组🐇方程组🥕线性方程组有解判定🥕方程组解的结构🐇矩阵🥕矩阵的运算🥕逆矩阵🥕矩阵的初等变换：交换，数乘，倍加🥕矩阵的秩🥕伴随矩阵🐇行列式🥕行列式的重要性质🥕行列式的求解🥕行列式应用🐇 二次型🥕二次型的定义🥕标准型🥕规范型🐇 特征值和特征向量🥕特征值和特征向量🥕相似对角化🥕内积🥕正交和正交相似🥕实对称矩阵的对角化（实对称矩阵一定能对角化）🥕正定矩阵🥕最小二乘问题🥕QR分解🐇 知识串联🥕特征值相
目录1.美赛题目类型2023美赛数学建模思路：开赛后第一时间更新，更新见文末2.近3年赛题分析2023年题目分析2022年题目分析2021年题目分析2024美赛数学建模思路代码模型，历年获奖论文获取1.美赛题目类型2023美赛数学建模思路：开赛后第一时间更新，更新见文末2022年起，美赛的E题类型发生了新的变化，由原来的环境科学题，变成了可持续性，其他赛题类型没有发生改变。MCM：对于参赛者的数学模型素养以及建模能力要求较高。ProblemA连续型ProblemB离散型ProblemC大数据分析 ICM：对于参赛者把握问题主线、权衡宏观与微观整体与细节的能力要求较高。ProblemD运筹学/图
2021年数维杯国际大学生数学建模A题新冠肺炎背景下港口资源优化配置策略原题再现： 2020年初，新型冠状病毒（COVID-19）在全球迅速蔓延。根据世界卫生组织2021年7月31日的报告，新冠病毒疫情对人类的影响可能比原先预期的持续时间更长。在这一流行病的影响下，许多国家遭受了不同程度的经济损失，各行各业也面临着许多前所未有的困难，全球贸易的发展也迎来了许多新的挑战。 作为贸易发展中最重要的环节之一，港口和航运业同样难逃厄运。新冠病毒疫情的爆发暴露出全球港口和航运业在运营、管理方面缺乏系统协调。特别是港口和航运的多维度防疫措施，大大降低了全球港口的运营效率，导致航运服务日益短缺，导致整个
目录专题一 《防洪评价报告编制导则解读河道管理范围内建设项目编制导则》（SL/T808-2021）解读编制导则解读专题二 防洪评价相关制度与解析★专题三 案例演练解析专题四 防洪评价地形获取及常用计算实践专题五 HEC-RAS软件原理及应用案例解析专题六 HEC-RAS地形导入专题七 恒定流.非恒定流一维数学模型水流计算专题八 一维构筑物的水动力模型计算及本章内容在报告中编写方法专题九 二维模型数据处理方法与实践专题十 二维水动力模型计算析及结果输出及评价章节报告编写更多随着社会经济的快速发展，我国河道周边土地开发利用率不断增大，临河建筑物与日俱增，部分河道侵占严重，导致防洪压力增大。加之部
占个位置吧，开始在本帖实时更新赛题思路代码，文章末尾获取！下面一些题目是简单分析A题：受干旱破坏的植物群落A题是一个植物群落的环境问题，涉及到预测、评估分析，该题难度较大，我们可以考虑通过微分方程组来求解，将每个种群的变化率描述为时间的函数以及不同种群之间的相互作用。物种可以建模为时间的函数，每个物种的生长和生存都受到气候、资源竞争以及与其他物种的相互作用等因素的影响。要预测植物群落在暴露于各种天气周期时如何随时间变化，我们需要确定影响群落中植物的物种生长和生存的关键因素。比如模拟干旱对植物群落的影响，我们需要考虑以下因素：每种植物在干旱条件下的生存能力，受根系深度、储水能力和水分利用效率等因
2020年第九届数学建模国际赛小美赛C题亚马逊野火原题再现： 野火是指发生在乡村或荒野地区的可燃植被中的任何不受控制的火灾。这样的环境过程对人类生活有着重大的影响。因此，对这一现象进行建模，特别是对其空间发生和扩展进行建模，是支持政府和公共机构控制和风险管理野火季节的相关任务。 火灾数据通常以时空事件的形式提供，即给定研究的地理区域，在特定时间收集一些感兴趣的测量值。在全球范围内，火灾活动主要通过中分辨率成像光谱仪（MODIS）等卫星仪器收集。MODIS在美国国家航空航天局（NASA）运行的Aqua和Terra卫星上运行。请使用这些数据分析亚马逊流域的火灾事件，并确定火灾事件的时空模式。发
1.模型1.1概念模型是客观事物的一种简化的表示和体现1.2特点1：它是客观事物的一种模仿或抽象，可以加深人们对客观事物的理解。为了帮助人们思考，我们需要用一种简化的方式来表现一个复杂的系统或现象。2：模型可以帮助人们解决问题，所以它必须具备研究系统的基本特征和要素。更重要的是要包括决定其原因和效果的各个因素之间的相互关系。1.3分类模型可分为实物（形象）模型和抽象模型抽象模型又可分为模拟模型和数学模型2.数学模型2.1描述对于现实世界的一个特定的对象，为了一个特定的目的，根据特有的内在规律，做一些必要的简化和假设，运用适当的数学工具，得到的一个数学结构。这里的特定对象是:我们具体要研究的某个
文章目录1退火算法原理1.1物理背景1.2背后的数学模型2退火算法实现2.1算法流程2.2算法实现建模资料##0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1退火算法原理1.1物理背景在热力学上，退火（annealing）现象指物体逐渐降温的物理现象，温度愈低，物体的能量状态会低；够低后，液体开始冷凝与结晶，在结晶状态时，系统的能量状态最低。大自然在缓慢降温（亦即，退火）时，可“找到”最低能量状态：结晶。但是，如果过程过急过快，快速降温（亦称「淬炼」，quenching）时，会导致不是最低能态的非晶形。如下图所示
效果虽然PPT可以绘制大多数的图像，但对于这类图像绘制，用PPT则会有些吃力，而在matlab中则能够比较方便的解决，源码先放源码，后面分析。[x,y]=meshgrid(1:0.1:10);z=peaks(91);figure(1);surf(x,y,z);colorbarfigure(2);pcolor(x,y,z);colorbar代码分析meshgrid：生成网格矩阵。peaks：本质是一个二元高斯分布的概率密度函数，函数表达式为：surf：生成三维曲面图pcolor：生成二维热力图colorbar：生成颜色条拓展：surfc:生成三维曲面图（带投影线）颜色调节matlab的figur
文章目录1什么是粒子群算法？2举个例子3还是一个例子算法流程算法实现建模资料#0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1什么是粒子群算法？粒子群算法（ParticleSwarmOptimization,PSO）是一种模仿鸟群、鱼群觅食行为发展起来的一种进化算法。其概念简单易于编程实现且运行效率高、参数相对较少，应用非常广泛。粒子群算法于1995年提出，距今（2019）已有24年历史。 粒子群算法中每一个粒子的位置代表了待求问题的一个候选解。每一个粒子的位置在空间内的好坏由该粒子的位置在待求问题中的适应
