建模专题
MatLab建模学习笔记9——二次规划问题求解
非线性规划的目标函数自变量为x的二次函数约束条件又全是线性的，则称之为二次规划。二次规划的在Matlab中的数学模型可表述如下： 其中，f和b是列向量，A是相应维数的矩阵，H是实对称矩阵。Matlab中求解二次规划的命令是：[X，FVAL]=QUADPROG(H，f，A，b，Aeq，beq，LB，UB，X0，OPTIONS)，其中X的返回值是一个向量，FVAL的返回值是目标函数在X处的值。此
MatLab建模学习笔记8——非线性规划问题求解
如果目标函数或者约束函数中包含非线性函数，就称这种规划问题为非线性规划问题。非线性规划是具有非线性约束条件或目标函数的数学规划，是运筹学的一个重要分支。 非线性规划问题的数学模型如下： 其中，f(x)是标量函数，A、B、Aeq、Beq是相应维数的矩阵和向量，C(x)、Ceq(x)是非线性向量函数。在Matlab中求解非线性函数最优解的命令是：X=FMINCON（FUN，X0，A，B，Aeq
MatLab建模学习笔记7——线性规划问题求解
线性规划（Linear programming,简称LP）是运筹学中研究较早、发展较快、应用广泛、方法较成熟的一个重要分支，它是辅助人们进行科学管理的一种数学方法。研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的数学理论和方法。 线性规划步骤一般如下： （1）列出约束条件及目标函数 （2）画出约束条件所表示的可行域 （3）在可行域内求目标函数的最优解及最优值 线性规划中单纯形法的基本思路：先找
MatLab建模学习笔记6——数据拟合方法
曲线拟合也叫曲线逼近，只要求拟合曲线能合理的反映数据的基本趋势，并不要求曲线一定通过数据点。曲线拟合有不同的判别准则，包括偏差的绝对值之和最小、偏差的最大绝对值最小和使偏差的平方和最小（即最小二乘法）。 一、多项式的数据拟合： polyfit(X,Y,N)：多项式拟合，返回降幂排列的多项式系数。其中X、Y是数据点的值，N代表最高次幂。 polyval(P,XI)：代表返回的多项式系数。其中，
MatLab建模学习笔记5——MatLab向TXT中读写数据
一、load函数：读入TXT文本文件的内容，save命令保存数据到指定的文件，如文件不存在则自动创建该文件。 二、Textread函数：按格式读取TXT文本文件中的内容，函数格式textread(filename,formate,N,’headerlines’,M)，其中filename代表读取的文件名，formate代表读取的格式，如“%d”、“%f”等，N代表读取多少行，headerli
SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析
原文链接：SWAT模型高阶应用暨SWAT模型无资料地区建模、不确定分析及气候、土地利用变化对水资源与面源污染影响分析https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247604401&idx=4&sn=d2d39846dce07bee765c820de1cf92f3&chksm=fa821956cdf5904091c991054f88d
Blender雕刻建模_衰减
衰减 从中心点向外的强度衰减。 其中 中心点：即笔刷选中的顶点 半径：即笔刷的半径 衰减范围 从中心点向外的一个球形空间（不仅是看见的2D球，而是一个3D球形的空间） 为了避免误操作有如下几种方法： -Alt + B裁剪框 -遮罩（蒙版）将需要操作的区域使用遮罩笔刷刷上，然后反选，之后笔刷操作就不会影响到其他区域 -高级|仅前面的面（不如前两种方法好用）
8评分卡建模整体流程梳理
评分卡建模整体流程梳理 学习目标 掌握评分卡建模流程使用Toad库构建评分卡 1 加载数据 import pandas as pd from sklearn.metrics import roc_auc_score,roc_curve,auc from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.l
数学建模——线性回归模型
目录 1.线性回归模型的具体步骤和要点： 1.收集数据： 2.探索性数据分析： 3.选择模型： 4.拟合模型： 5.评估模型： 1.R平方（R-squared）： 2.调整R平方（Adjusted R-squared）： 3.残差分析： 4.方差膨胀因子（VIF）： 6.解释结果： 7.预测与应用： 8.检验假设： 2.线性回归模型公式分析包括以下几个方面：
UniGen：用于生成自动驾驶场景的初始智体状态和轨迹的统一建模
24年5月谷歌WayMo论文“UniGen: Unified Modeling of Initial Agent States and Trajectories for Generating Autonomous Driving Scenarios”。 本文介绍 UniGen，一种生成交通场景的新方法，用于通过仿真评估和改进自动驾驶软件。 其方法在一个统一的模型中对所有驾驶场景元素进行建模：新智
北京玻色量子携手赛氪网举办长三角高校数学建模竞赛巡回讲座
2024年5月13日下午，一场聚焦数学建模与量子计算前沿的讲座在中国计量大学隆重举行。此次讲座作为第四届长三角高校数学建模竞赛的巡回宣讲活动之一，由北京玻色量子科技有限公司与竞赛组委会成员赛氪网共同举办，旨在向广大师生介绍量子计算的应用探索，激发学生们对数学建模与量子技术的兴趣。 讲座主讲人Jack，作为玻色量子公司的解决方案专家，为在场的师生带来了一场精彩的量子知识讲座。Jack，本名
全国大学生数学建模竞赛【集训营E题】丨 近5年赛题实现，模拟参赛体验
在这个数据驱动、模型塑造未来的时代，数学建模不仅是学术研究的基石，更是解决复杂实际问题的金钥匙。 数学建模竞赛E题集训营技能强化要点： 1、基于Python的数学建模基础巩固 2、近5年E题赛题实现 3、模拟参赛体验与作品评审 全国大学生数据建模竞赛E题集训营特色： 1、打造个性化学习方案，助力提升个人竞争力 根据往年赛题特点设定整
2024深圳杯数学建模C题参考论文24页+完整代码数据解题
一、问题研究 24页参考论文： 【编译器识别】2024深圳杯C题24页参考论文+1-3小问完整解题代码https://www.jdmm.cc/file/2710545/ 为了回答这些问题，我们需要进行一系列的编译实验、分析编译结果，并构建判别函数。以下是对这些问题的初步分析和可能的方法： 问题1：编译并对比结果 1.获取不同版本的GCC编译器：首先，需要确保安装了不同版本的GCC编译
威胁建模的艺术：了解网络安全风险的另一面
网络安全的本质是攻防双方的对抗与博弈。然而，由于多种攻防之间的不对称性因素存在，使得攻击者总能在对抗过程中抢占先机。为了更好地了解潜在的威胁和缺陷，实现主动式防御，企业需要重新考虑他们的网络防护方法，而威胁建模（Threat modeling）正是网络安全武器库中关键防御武器。 威胁建模的必要性 威胁建模是指识别并评估如何管理应用系统中安全弱点的过程，可以帮助企业更快速地发现信息化系统应用
经典物理建模钢琴-4Front TruePianos v1.9.8 WiN-MAC
4Front TruePianos v1.9.8 | WiN 571 MB | OSX 381 MB 当乐器与音乐家的手透明地融合在一起时，演奏将变得身临其境。 TruePianos虚拟乐器的设计正是考虑到这一点，您只要触摸键盘即可立即获得灵感。 遵循传统，我们优化了该仪器的实时性能。即使对于以96khz运行的主机应用程序，CPU使用率也不会跨越国界，而对于高级复音，我们将资源负载
基于HIVE数据仓库建模
基于HIVE数据仓库建模 人生当自强，人的一生，总会遇见挫折磨难，但人生没有过不去的坎，走过了，便是一种收获，便会让自己成长起来。 目录 基于HIVE数据仓库建模 步骤一：理解业务需求 步骤二：设计数据模型 步骤三：选择合适的数据存储格式 步骤四：建立数据表结构 步骤五：加载数据 步骤六：优化性能 步骤七：监控和维护 建模一个
EPAI手绘建模APP工程图顶部工具栏
7、工程图 图 302 工程图 工程图包括顶部常用工具栏、右侧工程图工具栏、左侧模型列表栏、中间的工程图。 (1) 常用工具栏 ① 删除，选中场景中工程图元素后，删除。可以选择多个工程图元素同时删除。 ② 设置，打开工程图设置页面，修改工程图参数。 图 303 工程图设置-1 图 304 工程图设置-2 1) 背景
2024数维杯数学建模C题思路代码
2024年数维杯&电工杯思路代码在线文档https://www.kdocs.cn/l/cdlol5FlRAdE 这道题想要做出好的结果，必须要结合插值法和分布函数来做，主要还是因为勘探点太少，直接用插值法效果不太好，以下是我做的，函数分布可以用histfit拟合，你可以挑选一些分布来做分析，确定好了函数分布类型后，可以使用fitdist、pdf函数来计算密度值，通过密度值对比可以基于给定的数据
2024第十六届“中国电机工程学会杯”数学建模A题思路分析
文章目录 1 赛题思路2 比赛日期和时间3 竞赛信息4 建模常见问题类型4.1 分类问题4.2 优化问题4.3 预测问题4.4 评价问题 5 建模资料 1 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=blog 2 比赛日期和时间 报名截止时间：2024年5月22日（周三）18:00 竞赛开始时间：
DSSAT作物模建模方法
原文链接：DSSAT作物模建模方法https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUzNTczMDMxMg==&mid=2247604079&idx=5&sn=0151d083d35c9ea259cf155d082b0145&chksm=fa821688cdf59f9eddae14a99fce4f56c6ad9d73db38e0b9b165dcb9b315b6ed845d83
2023年国赛高教杯数学建模C题蔬菜类商品的自动定价与补货决策解题全过程文档及程序
2023年国赛高教杯数学建模 C题 蔬菜类商品的自动定价与补货决策 原题再现 在生鲜商超中，一般蔬菜类商品的保鲜期都比较短，且品相随销售时间的增加而变差，大部分品种如当日未售出，隔日就无法再售。因此，商超通常会根据各商品的历史销售和需求情况每天进行补货。 由于商超销售的蔬菜品种众多、产地不尽相同，而蔬菜的进货交易时间通常在凌晨 3:00-4:00，为此商家须在不确切知道具体单品和进货
2024数维杯数学建模竞赛A题完整代码和思路论文解析
2024数维杯数学建模完整代码和成品论文已更新，获取↓↓↓↓↓ https://www.yuque.com/u42168770/qv6z0d/bgic2nbxs2h41pvt?singleDoc# 2024数维杯数学建模A题34页论文已完成，论文包括摘要、问题重述、问题分析、模型假设、符号说明、模型的建立和求解（问题1模型的建立和求解、问题2模型的建立和求解、问题3模型的建立和求解、问题4模型的
重磅！一款实景三维建模软件官宣免费开放
近日，RealityCapture推出了1.4版本。新版本除了常规功能的新增和修复外，更为重磅的是推出了新的定价模式！RealityCapture1.4版本官宣。将对学生、教育工作者、业余爱好者和年收入低于100万美元的公司免费提供，而且还是所有功能！ RealityCapture是虚幻引擎旗下一款三维建模软件，跟我们常用的其他三维建模软件一样，可以从图像或激光扫描中创建实景三维模型和正
2024年数维杯高校数学建模竞赛（B题） 建模解析| 生物质和煤共热解问题的研究 |小鹿学长带队指引全代码文章与思路
我是鹿鹿学长，就读于上海交通大学，截至目前已经帮200+人完成了建模与思路的构建的处理了～ 本篇文章是鹿鹿学长经过深度思考，独辟蹊径，实现综合建模。独创复杂系统视角，帮助你解决数维杯的难关呀。 完整内容可以在文章末尾领取！ 第一个问题是：基于附件一，请分析正己烷不溶物(INS)对热解产率（主要考虑焦油产率、水产率、焦渣产率）是否产生显著影响？并利用图像加以解释。 首先，根据附件一中的实验数据
2013数学建模国赛感想
时隔一年放上昔日感谢，祝各位成功 不得不承认，第一次触碰到数学建模时，真心觉得天书般的论文离我还有遥远的距离，自己根本不敢想到有朝一日自己都能写出这种论文。但那毕竟是当局者的时候，当站在旁观者的角度回头想想参赛的种种，也觉得不过如此罢了。人就应该尝尽百苦。 数学建模中不得不提到的就是组队，正所谓“不怕狼一样的对手，就怕猪一样的队友”，如果数学建模调成一人赛，那数学建模也就失去其内