為切實促進高校優(yōu)質(zhì)科技教育資源開發(fā)開放,建立高校與中學(xué)聯(lián)合發(fā)現(xiàn)和培養(yǎng)青少年科技創(chuàng)新人才的有效方式,中國科協(xié)和教育部自2013年開始共同組織實施中學(xué)生科技創(chuàng)新后備人才培養(yǎng)計劃(簡稱“英才計劃”)。目前,共有15個省市、20所高校等參與培養(yǎng)工作。
在中國數(shù)學(xué)會2022年學(xué)術(shù)年會中,中國數(shù)學(xué)會與英才計劃全國管理辦公室設(shè)置了中學(xué)生創(chuàng)新人才培養(yǎng)論壇。參加論壇人員包括英才計劃數(shù)學(xué)學(xué)科工作委員會專家,部分“英才計劃”高校導(dǎo)師、中學(xué)教師、數(shù)學(xué)學(xué)科學(xué)生等。
北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院基礎(chǔ)軟件科學(xué)研究中心執(zhí)行主任、北太振寰創(chuàng)始人盧朓副教授收到中國科協(xié)的邀請參加論壇,分享中學(xué)生基礎(chǔ)學(xué)科科技創(chuàng)新后備人才的培養(yǎng)經(jīng)驗與體會。他說他感到非常榮幸。劉東升、陳姝羽等學(xué)生取得一系列的成績,這主要還是他們自己努力的結(jié)果。他為他們感到高興和自豪。
盧朓副教授參與了四年的“英才計劃”項目,教學(xué)相長,對中學(xué)生人才的培養(yǎng)工作有了更深的認識,以下是盧朓副教授在論壇上的匯報。
結(jié)合我自己的科研方向,一方面,我希望能夠在“德、才、學(xué)、識”四個方面提高學(xué)生的綜合素質(zhì)。
王梓坤院士的《科學(xué)發(fā)現(xiàn)縱橫談》是一本很好的科普書,每年我都會推薦給學(xué)生。王梓坤院士把治學(xué)成才之道歸納成十個字——“理想、勤奮、毅力、方法、機遇”。
“德、才、學(xué)、識”是對科學(xué)工作者的素質(zhì)的基本要求。德,主要是指政治立場和態(tài)度, 指追求真理、熱愛真理、嚴于律己,力求人品高尚。“德、才、學(xué)、識”四者不可或缺,而“德”居其首?!安拧?、“學(xué)”、“識”受“德”的制約。
我在對學(xué)生的培養(yǎng)過程中,把“德”放在首位,讓學(xué)生了解科技發(fā)展的現(xiàn)狀以及“卡脖子”問題,讓學(xué)生立大志,把自己的成長與國家的需要緊密地結(jié)合起來。
柴靜記者對丁仲禮院士的訪談是一段很好的科普節(jié)目。在訪談過程中,丁仲禮院士向大家說明,地球平均氣溫升高2度會導(dǎo)致多少多少物種滅絕是英國的一家科研小組用計算機模擬出來的,并不一定可信。
柴靜接著說“我們幾乎是信仰實驗室的所有…”。 可以看到柴靜從相信科學(xué)已經(jīng)變成了迷信科學(xué)了,實際上科學(xué)結(jié)論是可以證偽的,并非意味著絕對真理。柴靜又進一步說“ ... 得到了主流科學(xué)界的認同” 。這說明柴靜是迷信西方的科學(xué)家權(quán)威。
丁仲禮院士說:“科學(xué)家有主流嗎,真理的標準是根據(jù)人多人少定的嗎?”接著,柴靜又說“作為一個科學(xué)家不應(yīng)該從國家利益出發(fā),而應(yīng)該從整個人類的共同利益出發(fā)”。這說明柴靜是把西方的利益看成了整個人類的共同利益。
實際上,我們?nèi)绻麤]有維護占到全球總?cè)藬?shù)1/5的中國人的利益,就不能說我們維護了全人類的共同利益。在培養(yǎng)學(xué)生的過程中,我會建議學(xué)生看看這段訪談,告訴他們不要迷信科學(xué)、不要迷信權(quán)威。
西方國家在科技等各個方面卡我們的脖子,破壞全球公平競爭的環(huán)境,其目的只是為了他們自己的利益。如果真如他們所愿,我們完全失去了競爭力,最終也會導(dǎo)致他們失去繼續(xù)努力奮斗的動力,進而影響全人類的科技發(fā)展。
我們期待的是全人類的團結(jié)協(xié)作,共同推動科技等各個方面的發(fā)展。目前懼怕公平競爭的不是我們,我們沒有選擇,只能自力更生努力奮斗,爭取把核心技術(shù)掌握在自己的手里,這樣才能使西方看到封鎖無效之后,放棄他們使絆子的行動,才能夠迎來全人類團結(jié)起來為共同利益而努力奮斗的美好局面。
另一方面,我希望能夠培養(yǎng)學(xué)生的數(shù)學(xué)建模、數(shù)據(jù)分析和數(shù)值實驗的能力。
(1)應(yīng)用數(shù)學(xué)的價值觀的三個方面:理論、交叉和落地
對學(xué)生的培養(yǎng)主要還是看學(xué)生的興趣,因材施教;另外也結(jié)合我自己的專業(yè)特點——應(yīng)用數(shù)學(xué)方向。早期的數(shù)學(xué)并沒有區(qū)分基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué),后來研究方向開始逐步細化,可以分成基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué):基礎(chǔ)數(shù)學(xué)包括代數(shù),幾何和分析;應(yīng)用數(shù)學(xué)包含概率統(tǒng)計、運籌優(yōu)化、計算數(shù)學(xué)、控制論等。
應(yīng)用數(shù)學(xué)的價值觀和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)不一樣,它具有多元化的價值觀。在張平文院士的《數(shù)據(jù)科學(xué)融通應(yīng)用數(shù)學(xué)》的報告中給出了三個方面:
首先,應(yīng)用數(shù)學(xué)和基礎(chǔ)數(shù)學(xué)一樣,也是數(shù)學(xué)的一部分,也追求簡潔與美,我們稱之為理論;第二,應(yīng)用數(shù)學(xué)和化學(xué)、材料等學(xué)科交叉,此時應(yīng)用數(shù)學(xué)追求的價值觀和所交叉的學(xué)科的價值觀一致;第三,應(yīng)用數(shù)學(xué)還有很重要的一個價值觀是“落地”,即經(jīng)濟與社會價值。這部分也是非常重要的。
現(xiàn)在全世界哪個公司最重要、最厲害?谷歌顯然算得其中之一。谷歌起源于PageRank算法。
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我在B站給出的PageRank算法的一個簡介,有興趣的中學(xué)生也是能看得懂的。作為谷歌公司的PageRank算法從數(shù)學(xué)的眼光來說,它不屬于原創(chuàng),從邏輯角度來說卻是原創(chuàng)的,即追求經(jīng)濟與社會價值。
(2)應(yīng)用數(shù)學(xué)的精髓是模型和計算:數(shù)學(xué)建模的重要性
應(yīng)用數(shù)學(xué)的精髓是模型和計算。
1998年菲爾茲獎得主、英國數(shù)學(xué)家高爾斯(T.Gowers)認為:數(shù)學(xué)研究的對象并非真正的現(xiàn)實世界本身,而只是現(xiàn)實世界的數(shù)學(xué)模型,也就是現(xiàn)實世界的一種虛構(gòu)和簡化的版本。
李大潛院士指出:“傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)教育往往從基本的概念或定義出發(fā),以簡練的方式合乎邏輯地推演出所要求的結(jié)論。這固然可以使學(xué)生在較短時間內(nèi)按部就班地學(xué)到盡可能多的內(nèi)容,并體會到一種絲絲入扣、天衣無縫的美感。但是,過分強調(diào)這一點,就可能使學(xué)生誤以為數(shù)學(xué)這樣的完美無缺、無懈可擊是與生俱來、天經(jīng)地義的,反而使思想處于一種僵化狀態(tài),在生動活潑的現(xiàn)實世界面前手足無措、一籌莫展,甚至使學(xué)生感到學(xué)了很多據(jù)說非常重要、十分有用的數(shù)學(xué)知識以后,卻不會應(yīng)用或無法應(yīng)用,甚至還覺得毫無用處。"
數(shù)學(xué)模型是數(shù)學(xué)與應(yīng)用的一個橋梁。李大潛院士還指出“通過數(shù)學(xué)建模將一個看來與數(shù)學(xué)無關(guān)的現(xiàn)實問題歸結(jié)為一個合理的數(shù)學(xué)問題,并利用數(shù)學(xué)方法成功地予以解決,這是重要的能力與素質(zhì)。這種能力和素質(zhì)的培養(yǎng)與提高,對一個合格的數(shù)學(xué)工作者、特別是應(yīng)用數(shù)學(xué)工作者來說,無疑是十分值得重視、應(yīng)該著重加以培養(yǎng)的。數(shù)學(xué)建模對培養(yǎng)創(chuàng)新型人才非常重要。” 現(xiàn)在國家已經(jīng)把數(shù)學(xué)建模的實踐與活動列入全國高級中學(xué)的教學(xué)計劃。
(未完待續(xù))
點擊鏈接查看:英才計劃與中學(xué)生培養(yǎng)(一):卡脖子形勢下,人才培養(yǎng)方向何在?
本文為北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院基礎(chǔ)軟件科學(xué)研究中心執(zhí)行主任、北太振寰創(chuàng)始人盧朓副教授在中國科協(xié)組織的中學(xué)生創(chuàng)新人才培養(yǎng)論壇上的分享。
計算是求解數(shù)學(xué)模型的手段。可是對于中學(xué)生來說,很多算法的實現(xiàn)并非易事,因此可選擇的可以求解的數(shù)學(xué)模型就很少了。例如,求函數(shù)的最大值的問題,往往只能對二次函數(shù),三角函數(shù)來求解,稍微復(fù)雜的函數(shù)就不會了。
其實,很多數(shù)學(xué)模型對中學(xué)生來說還是比較容易掌握的。為了讓學(xué)生建模的時候可以選擇更多的模型,我建議學(xué)生使用數(shù)值計算通用軟件來消除求解難的顧慮。
借助數(shù)值計算通用軟件,更有利于培養(yǎng)同學(xué)們的數(shù)學(xué)建模能力,我舉幾個例子:
第一個例子是線性規(guī)劃、二次規(guī)劃和整數(shù)規(guī)劃之類的模型。實際上,中學(xué)生已經(jīng)接觸過這樣的問題了,但是往往局限在很小的數(shù)值范疇內(nèi)。這種模型的威力并未得到充分展現(xiàn)。
中學(xué)生如果使用數(shù)值計算通用軟件來求解此類問題,那么就可以把更多精力放在體會這種數(shù)學(xué)模型的特點上。
我在B站上給出了一個視頻,展示了如何使用數(shù)值計算通用軟件求解整數(shù)規(guī)劃問題,我相信感興趣的中學(xué)生可以很快學(xué)會使用計算機求解整數(shù)規(guī)劃問題的方式。
第二個例子與使用常微分方程的初值問題建模有關(guān),這個可以和物理學(xué)科結(jié)合起來。我們可以通過測量物體在不同時刻的位移,把數(shù)據(jù)畫出來,借助于常微分方程給出物理運動規(guī)律,這樣就是在重走牛頓當年的發(fā)現(xiàn)之路。至于常微分方程初值問題的求解則可以借助數(shù)值計算通用軟件來完成。
第三個例子是關(guān)于機器學(xué)習(xí)和人工智能的算法。
我在B站上給出了如何使用數(shù)值計算通用軟件讀取Excel數(shù)據(jù),然后如何使用樸素貝葉斯來判斷西瓜好壞的例子,也可以供中學(xué)生學(xué)習(xí)。
總之,我建議中學(xué)生借助數(shù)值計算通用軟件來了解讀取數(shù)據(jù)、數(shù)學(xué)建模、數(shù)值計算以及計算結(jié)果的可視化等環(huán)節(jié),然后選取自己感興趣的部分多下功夫,其它環(huán)節(jié)則可以通過數(shù)值計算通用軟件具有的內(nèi)置函數(shù)以及插件來完成。
參加“英才計劃”的學(xué)生不一定都要找現(xiàn)實中的問題來做數(shù)學(xué)建模,還可以通過閱讀文獻來學(xué)習(xí)。如果對數(shù)學(xué)或者其他學(xué)科的某些定理和知識點感興趣,可以通過數(shù)值計算通用軟件來驗證,加深對這些定理的理解。 這樣的計算不能代替證明,但是幫助大家體會這個知識點的含義。
通過“英才計劃”,我希望學(xué)生在多個方面有所收獲,如:
1.提升搜集、理解、組織數(shù)據(jù)的技能,數(shù)學(xué)建模能力,團隊協(xié)作能力以及論文寫作能力;
2.培養(yǎng)定量研究發(fā)展變化規(guī)律的習(xí)慣,培養(yǎng)好奇心、想象力、創(chuàng)造力和表達力;
3.了解計算機算法和原理、數(shù)值計算通用軟件的基本用法,對數(shù)學(xué)知識的用途有更深的認識等。
科學(xué)計算已經(jīng)成為與理論和實驗并列的科學(xué)研究的基本手段??茖W(xué)計算軟件可以分成兩種類型:專用型和通用型。
通用型科學(xué)計算軟件是開發(fā)工業(yè)軟件的重要基礎(chǔ)性工具,長期以來,這一部分的市場由國外公司壟斷。通用型數(shù)值計算軟件就好像連接各個工廠的高速公路一樣,是數(shù)值計算軟件中的基礎(chǔ)設(shè)施。有了高速公路的連接,工廠的原材料才能運進來,生產(chǎn)的產(chǎn)品才能更方便地送到用戶手里。
在向參加“英才計劃”的學(xué)生推薦數(shù)值計算通用軟件時,我最初考慮的是MATLAB。但由于這是一款商業(yè)軟件,我擔心購買軟件會給學(xué)生帶來額外的經(jīng)濟負擔,所以并未選擇。
2020年,美國商務(wù)部宣布新增33 家中國公司及機構(gòu)列入 “實體清單”,中國大陸共有 13 所高校被列入該清單,分別為哈爾濱工業(yè)大學(xué)、哈爾濱工程大學(xué)、中國人民大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、西安交通大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、四川大學(xué)、電子科技大學(xué)、湖南大學(xué)、國防科技大學(xué)、同濟大學(xué)、南昌大學(xué)、廣東工業(yè)大學(xué)。MATLAB 所屬公司 MathWorks 中止了對以上高校的正版授權(quán)。
這讓我為當初自己的選擇感到慶幸,也讓很多人意識到通用型數(shù)值計算軟件是一個“卡脖子”技術(shù),沒有這個技術(shù),我們自己開發(fā)的專用軟件或者算法就無法得到廣泛的應(yīng)用。但當時我仍想著:好在,我們還有Python可以使用。
可在俄羅斯-烏克蘭戰(zhàn)爭爆發(fā)后,據(jù)相關(guān)報道顯示“目前已經(jīng)有多達30個開源項目加入了對俄羅斯的抵制,其中甚至包括亞馬遜(AWS Terraform modules)和Oracle等科技巨頭的項目,也不乏MongoDB、pnpm、es5-ext、Drupal、Redis Desktop Manager等流行項目”。這讓我進一步認識到:這類開源軟件的主導(dǎo)權(quán)如果是掌握在別人的手里,仍然蘊藏著危險。
事實上,中國的基礎(chǔ)數(shù)學(xué)和理論數(shù)學(xué)研究在國際上還是處于領(lǐng)先地位。在涉及具體的算法或?qū)S眯蛿?shù)值計算軟件領(lǐng)域,我們中國的科學(xué)家也取得了很好的成績,在有關(guān)算法的頂級雜志上,中國人發(fā)表論文的數(shù)量和質(zhì)量都位于前列,有很多算法被國外的通用型數(shù)值計算軟件集成,得到了廣泛的應(yīng)用。
但是我們?nèi)狈ο馦ATLAB這樣的數(shù)值計算通用軟件。這是為什么呢?
因為,通用型的數(shù)值計算軟件的開發(fā)需要耗費大量的時間,需要投入大量的人力物力,無法在短期內(nèi)做出高精尖的成果。研發(fā)過程中需要有關(guān)鍵的技術(shù)基礎(chǔ),要掌握核心關(guān)鍵的規(guī)律、知識和方法,這些都只能通過“學(xué)中干”和“干中學(xué)”相結(jié)合才能獲得。
工業(yè)軟件可以說是現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系之魂。目前,歐美的工業(yè)軟件幾乎已經(jīng)滲透了所有工業(yè)領(lǐng)域的核心環(huán)節(jié)。發(fā)展具有自主知識產(chǎn)權(quán)的工業(yè)軟件刻不容緩,對掌握我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主導(dǎo)權(quán),增強工業(yè)體系的韌性和抗打擊性都非常重要。
而通用型數(shù)值計算軟件的研發(fā)意義尤為重大:它不僅自己就是一個工業(yè)軟件,還能夠成為其他工業(yè)軟件的底座,防止國產(chǎn)工業(yè)軟件被釜底抽薪;同時,數(shù)值計算通用軟件也是一個非常好的創(chuàng)新平臺;正如前文所述,此類軟件對于人才培養(yǎng)也至關(guān)重要。
通用型數(shù)值計算軟件的成功研發(fā),將是對人類文明的貢獻,也是國家軟實力的標志之一。因此,雖然困難重重,我和其他志同道合的伙伴們還是決心開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的通用型數(shù)值計算軟件,破解“卡脖子”問題。
(未完待續(xù))
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對于一些函數(shù)以及軟件操作使用的學(xué)習(xí),可以使用軟件內(nèi)的【幫助文檔】
四、常見問題Q&A
大家使用北太天元軟件常問問題已整理成Q&A,供大家學(xué)習(xí)參考:
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第十五屆“華中杯”大學(xué)生數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽(以下簡稱競賽)于3月13日正式開啟報名。舉辦競賽的目的在于提升學(xué)生對數(shù)學(xué)科學(xué)理論及應(yīng)用價值的認識,培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新意識與團隊精神。競賽由湖北省工業(yè)與應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)會主辦,泰迪智能科技(武漢)有限公司承辦,武漢大學(xué)、華中科技大學(xué)、華中師范大學(xué)、中南財經(jīng)政法大學(xué)、華中農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國地質(zhì)大學(xué)、武漢理工大學(xué)、湖北大學(xué)、武漢科技大學(xué)協(xié)辦。
北太振寰(重慶)科技有限公司等支持單位將協(xié)助競賽的開展,而北太天元數(shù)值計算通用軟件(以下簡稱“北太天元”)將為競賽提供軟件支撐。
緊跟時代發(fā)展,豐富賽題類型。緊跟大數(shù)據(jù)、人工智能時代,既突出傳統(tǒng)模式,又兼顧時代特色。在賽題設(shè)置上,既有傳統(tǒng)數(shù)學(xué)理論與方法的運用,也有當前熱點研究與應(yīng)用的探索。
重視賽前輔導(dǎo),強調(diào)賽后總結(jié)。利用好互聯(lián)網(wǎng)在線會議的便利條件,面向所有報名參賽師生,開展賽前在線輔導(dǎo),賽后賽題分析交流活動,進一步提升競賽的服務(wù)功能。
定位國賽預(yù)演,突破區(qū)域壁壘。北太天元作為國賽推薦的國產(chǎn)通用型科學(xué)計算軟件,可支持高校教學(xué)、科研和競賽等場景。“華中杯”組委會將提供免費(不得作為商用)下載北太天元的鏈接,并提供相應(yīng)的競賽輔導(dǎo)。
所有普通高校全日制在校生。以隊為單位報名參賽,每支參賽隊伍不超過3個人(須來自同一學(xué)校)。每支隊伍可以指定1名指導(dǎo)老師。
報名時間:2023年3月13日—4月29日
比賽時間:2023年4月30日20:00—5月3日20:00
作品評閱:2023年5月4日—5月22日
成績公示:2023年5月23日—5月29日
成績發(fā)布:2023年5月30日
1、特等獎每道題不超過兩支隊伍,每支隊伍獲得獎金5000元(需扣除個人所得稅),競賽官網(wǎng)視頻資源免費學(xué)習(xí)一年,榮譽證書(電子證書);
2、一等獎不超過報名隊數(shù)的5%,競賽官網(wǎng)視頻資源免費學(xué)習(xí)一年,榮譽證書(電子證書);
3、二等獎不超過報名隊數(shù)的10%,競賽官網(wǎng)視頻資源免費學(xué)習(xí)三個月,榮譽證書(電子證書);
4、三等獎不超過報名隊數(shù)的20%,榮譽證書(電子證書);
5、比賽還將根據(jù)各校參賽情況頒發(fā)優(yōu)秀組織單位獎(電子證書)、優(yōu)秀指導(dǎo)老師獎(電子證書)、優(yōu)秀組織社團獎(電子證書),提供同花順金融數(shù)據(jù)終端、數(shù)據(jù)接口等賬戶若干免費使用六個月;
使用北太天元軟件還將有以下特別獎勵:
總體來說,數(shù)學(xué)建模賽題類型主要分為:評價類、預(yù)測類和優(yōu)化類三種,其中優(yōu)化類是最常見的賽題類型,必須要掌握并且熟悉。
如下圖所示:主要分為評價類,預(yù)測類和優(yōu)化類問題。
綜合評價問題是數(shù)學(xué)建模問題中思路相對清晰的一類題目,從每學(xué)期的綜合測評、旅游景點的選擇到挑選手機,評價類問題在生活中也是處處存在。
① 建模步驟如下圖所示:
② 主客觀評價問題的區(qū)別
●主客觀概念主要是在指標定權(quán)時來劃分的。主觀評價與客觀評價的區(qū)別是,主觀評價算法在定權(quán)時主要以判斷者的主觀經(jīng)驗為依據(jù),而客觀評價則主要基于測量數(shù)據(jù)的基本特性來綜合定權(quán)
●定權(quán)帶有一定的主觀性,用不同方法確定的權(quán)重分配,可能不盡一致,這將導(dǎo)致權(quán)重分配的不確定性,最終可能導(dǎo)致評價結(jié)果的不確定性。因而在實際工作中,不論用哪種方法確定權(quán)重分配,都應(yīng)當依賴于較為合理的專業(yè)解釋。
一般來說,客觀定權(quán)法更為準確,但是會很麻煩。
③ 如何選擇合適的評價方法
在評價類問題的分析中,如何選擇合適的評價方法是決定評價結(jié)果好壞的關(guān)鍵因素,因此需要洞悉各常用評價方法的基本特性和使用條件才能順利答題。
① 預(yù)測類賽題的基本解題步驟
●預(yù)測就是根據(jù)過去和現(xiàn)在去估計未來,預(yù)測未來。統(tǒng)計預(yù)測屬于預(yù)測方法研究范疇,即如何利用科學(xué)的統(tǒng)計方法對事物的未來發(fā)展進行定量推測
●基于數(shù)學(xué)建模的預(yù)測方法種類繁多,從經(jīng)典的單耗法、彈性系數(shù)法、統(tǒng)計分析法,到目前的灰色預(yù)測法。當在使用相應(yīng)的預(yù)測方法建立預(yù)測模型時,我們需要知道主要的一些預(yù)測方法的研究特點,優(yōu)缺點和適用范圍
② 預(yù)測類問題的區(qū)別
●預(yù)測類問題分為兩類:
●一類是無法用數(shù)學(xué)語言刻畫其內(nèi)部演化機理的問題;
●另一類是可以通過微分方程刻畫其內(nèi)部規(guī)律,這類問題我們稱為機理建模問題,通過微分方程建模求解。
③ 如何選擇合適的預(yù)測方法
●在預(yù)測類問題的分析中,同樣受到預(yù)測條件的限制(如數(shù)據(jù)量的大小、變量之間的關(guān)系等)不同的預(yù)測方法可能會產(chǎn)生不同的結(jié)果,因此需要根據(jù)實際情況來選擇。
① 優(yōu)化類賽題的基本解題步驟
●優(yōu)化類問題是從所有可能方案中選擇最合理的方案以達到最優(yōu)目標。在各種科學(xué)問題、工程問題、生產(chǎn)管理、社會經(jīng)濟問題中,人們總是希望在有限的資源條件下,用盡可能小的代價,獲得最大的收獲(比如保險)。
●優(yōu)化類問題一般的解題步驟為:
(1)首先確定決策變量,也就是需要優(yōu)化的變量;
(2)然后確定目標函數(shù),也就是優(yōu)化的目的;
(3)最后確定約束條件,決策變量在達到最優(yōu)狀態(tài)時,受到那些客觀限制。
② 如何選擇合適的優(yōu)化方法
優(yōu)化類問題中常用的數(shù)學(xué)模型和求解算法,其中包括線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、多目標規(guī)劃等。在模型求解中,對于凸優(yōu)化模型,可以采用基于梯度的求解算法;對于非凸的優(yōu)化模型,可以采用智能優(yōu)化算法。
(本文轉(zhuǎn)自公眾號“數(shù)學(xué)建模老哥”,給大家提供一些思路,希望對同學(xué)們有幫助~)
“數(shù)維杯”大學(xué)生數(shù)學(xué)建模挑戰(zhàn)賽(以下簡稱“數(shù)維杯”)是由內(nèi)蒙古創(chuàng)新教育學(xué)會、內(nèi)蒙古基礎(chǔ)教育研究院主辦,全國各高校大學(xué)生參與的交叉學(xué)科比賽。“數(shù)維杯”每年舉辦兩場,上半年為“數(shù)維杯”國賽(5月),下半年為“數(shù)維杯”國際賽(11月)。經(jīng)過七年多的發(fā)展,競賽已成為國內(nèi)極具影響力的基礎(chǔ)學(xué)科與應(yīng)用科技的賽事。
2023年,北太振寰(重慶)科技有限公司作為支持單位將協(xié)助“數(shù)維杯”的開展,而北太天元數(shù)值計算通用軟件(以下簡稱“北太天元”)將為競賽提供軟件支撐。
“數(shù)維杯”已成為繼數(shù)學(xué)建模國賽和美賽之后的第三大全國性數(shù)學(xué)建模賽事,已被多所高校推廣甚至列為國家級賽事選拔賽。
“數(shù)維杯”將競賽與教學(xué)相結(jié)合,提供評閱標準及賽題分析,并為賽后論文提供評分和評閱意見,使學(xué)生逐步積累數(shù)學(xué)模型及參賽經(jīng)驗。同時,大賽還面向所有參賽隊伍開展數(shù)學(xué)建模賽前培訓(xùn)指導(dǎo)及專題講座,幫助參賽者快速提高數(shù)學(xué)建模技能。
競賽面向在校專科生、本科生、研究生開發(fā),每組參賽人數(shù)為1-3人,每名同學(xué)只能參加一個小組,允許跨校組隊。
競賽時間安排如下:
報名截止時間:2023年5月12日7:00
競賽開始時間:2023年5月12日8:00
競賽結(jié)束時間:2023年5月15日9:00
競賽結(jié)果公示時間:2023年7月中旬或之前
報名入口及競賽詳細情況:http://www.nmmcm.org.cn/match_detail/26
北太天元是面向科學(xué)計算與工程計算的國產(chǎn)通用型科學(xué)計算軟件。
本軟件具有自主知識產(chǎn)權(quán),提供科學(xué)計算、可視化、交互式程序設(shè)計,具備豐富的底層數(shù)學(xué)函數(shù)庫,支持數(shù)值計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法開發(fā)等工作,并通過SDK與API接口,擴展支持各類學(xué)科與行業(yè)場景,為各領(lǐng)域科學(xué)家與工程師提供優(yōu)質(zhì)、可靠的科學(xué)計算環(huán)境。
目前,北太天元核心數(shù)學(xué)函數(shù)替換率達到72%,功能函數(shù)替換率達34%,可支持高校的教學(xué)科研工作。
使用北太天元參賽,將有機會獲得特別獎勵。
北太天元將為“數(shù)維杯”參賽隊伍免費提供軟件支撐,并在賽前為參賽學(xué)生提供軟件使用教程或培訓(xùn),助力參賽隊伍更快熟悉北太天元的功能與操作,提升數(shù)學(xué)建模能力。
為幫助同學(xué)們更好地完成“數(shù)維杯”賽前準備,本社區(qū)現(xiàn)已推出數(shù)模競賽專欄,專欄將逐步更新數(shù)模競賽的干貨知識,如往年賽題解析、論文寫作技巧等。
同時,同學(xué)們還可以在本社區(qū)自由討論,在交流備賽經(jīng)驗的過程碰撞出新的火花,逐步提升自身能力。我們也會有專業(yè)的技術(shù)開發(fā)人員為大家答疑解惑,歡迎各位同學(xué)積極發(fā)帖~
在數(shù)學(xué)建模大賽中,團隊協(xié)作是很重要的一部分。在有限的三天時間里,需要完成研究題目、確定選題、查找資料、分析問題、撰寫論文、構(gòu)建模型等事項,除非你的個人能力很優(yōu)秀可以一個人做完全部,否則合作才是最好的選擇。那么,結(jié)合自身情況,該選擇什么樣的人組隊合作呢?
關(guān)于數(shù)模組隊,有不少傳說中的經(jīng)典配置,比如:
“建模手+編程手+論文手”
“數(shù)學(xué)專業(yè)+計算機專業(yè)+金融專業(yè)”
“男女搭配,干活不累,兩男一女組合”
......
其實前兩者都是從專業(yè)技能分工的角度去考慮,而后者是從團隊成員配合度的角度去考慮,其實兩個維度都挺重要的。
1、專業(yè)技能分工角度
“建模手+編程手+論文手”是數(shù)學(xué)建模組隊的一個經(jīng)典配置,因為在答題過程中可以簡單的把事情分為模型搭建、模型實現(xiàn)、論文寫作三個部分。
建模手主要就是負責(zé)模型搭建,提供團隊對問題的解決思路和方法。他會對優(yōu)化模型、預(yù)測模型、分類模型、評價模型等比較熟悉,可以根據(jù)實際的題目來選擇適合的模型去解決問題。這方面數(shù)學(xué)專業(yè)的同學(xué)就會比較有優(yōu)勢。
編程手最好至少掌握一門編程語言,能夠通過軟件對模型進行模擬、求解和檢驗。當然,在編程的過程中也需要對模型有一定的理解,這樣才能在最大程度上復(fù)現(xiàn)模型并不斷調(diào)優(yōu)。在這方面計算機專業(yè)的同學(xué)會比較有優(yōu)勢,現(xiàn)學(xué)編程語言上手也會快一些。同學(xué)們在建模的時候可以嘗試使用北太天元,它對建模編程小白來說也很友好,簡單易上手,也可以在社區(qū)里找到學(xué)習(xí)資料。
論文手需要對團隊的前進方向有清晰的把握,通過準確的文字、圖表對模型進行展示,把團隊的研究成果有條理有邏輯的表述出來。很多人調(diào)侃論文手就是來打醬油的,但其實論文是很重要的一部分,因為最后評閱老師看的就是你的論文。論文手可以把近五年的比賽優(yōu)秀論文都看一遍,并選同類型問題的幾篇精讀,學(xué)習(xí)論文的思維。當然,如果論文手精通LaTex也是一個加分項,不會的話用Word也完全夠用了。學(xué)金融專業(yè)的同學(xué)會上數(shù)學(xué)分析、統(tǒng)計軟件相關(guān)的課程,平時也需要寫學(xué)科論文報告,所以在組合配置中,除數(shù)學(xué)專業(yè)、計算機專業(yè)的同學(xué)外,會推薦金融專業(yè)的同學(xué)。
從以上描述中就可以看出,在實際分工中不可能如此界限分明,大家多多少少都會有一些交叉的部分,建模手需要把自己的理解通過文字、公式準確的傳達給論文手,而論文手反過來也要能快速理解建模手的意圖。建模手與編程手,編程手與論文手之間也是這樣的,需要不斷溝通互相理解。
其實每個人都應(yīng)該具備基本的建模、編程、寫作能力,但每個人的側(cè)重點又不同,這才是絕佳組合。
2、成員配合度角度
除了專業(yè)能力外,隊友的性格也同樣重要,找到合得來的隊友才會有1+1>2的效果。
選擇靠譜,責(zé)任心強的隊友。不會出現(xiàn)半途而棄、找不到人的情況,交給他的事情可以盡他最大努力做好。
選擇性格好,不強勢的隊友。一個隊里最好不要出現(xiàn)兩個及以上很強勢的人,這樣在出現(xiàn)不同意見時容易出現(xiàn)僵持不下誰也不服誰的情況,最后聽誰的還沒理出來比賽時間已經(jīng)結(jié)束了。
選擇目標一致的隊友。在組隊前就溝通好參賽是為了什么,如果都是為了拿獎那大家都會很用心,但如果有人只是沒參加過想體驗一下,那很有可能出現(xiàn)有人付出多,有人付出少的情況。
選擇溝通能力強的隊友。團隊協(xié)作中溝通真的是很重要的一部分,有個溝通能力強的人,即使另外兩個人不怎么會表達,溝通能力強的人也能從中做調(diào)解,讓大家都能快速領(lǐng)會對方想表達的,不把時間浪費在溝通上。
說了這么多,你是隊伍里的哪類人才呢?可以在評論區(qū)告訴我。祝大家都能找到心儀的隊友,還沒找到隊友的也可以在社區(qū)里招募哦~
關(guān)于找隊友方面還有什么補充的或者踩坑經(jīng)歷也歡迎同學(xué)們留言討論
歡迎各位朋友在此貼下回復(fù)反饋問題,您的每一條反饋都是在為國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件添磚加瓦。
若問題較為復(fù)雜,涉及到相關(guān)代碼,建議直接在“問題答疑”板塊發(fā)帖反饋。
若通過在該貼下回復(fù)來反饋問題,請參考下方問題反饋模版:
問題類型:計算問題/功能問題/ 使用問題/未支持的函數(shù)/未實現(xiàn)的功能/其他
使用的操作系統(tǒng):Windows/Ubuntu/Deepin/統(tǒng)信UOS
問題描述:
問題截圖:
小tips:提問前可以先看看是否已有類似問題并已得到解答,避免重復(fù)提問哦~
再次感謝您為國產(chǎn)基礎(chǔ)軟件做出的貢獻!
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英才計劃與中學(xué)生培養(yǎng)(一):卡脖子形勢下,人才培養(yǎng)方向何在?
英才計劃與中學(xué)生培養(yǎng)(二): 研發(fā)國產(chǎn)軟件,培養(yǎng)學(xué)生建模能力
本文為北京大學(xué)重慶大數(shù)據(jù)研究院基礎(chǔ)軟件科學(xué)研究中心執(zhí)行主任、北太振寰創(chuàng)始人盧朓副教授在中國科協(xié)組織的中學(xué)生創(chuàng)新人才培養(yǎng)論壇上的分享。
參與“英才計劃”的學(xué)生會愿意使用一個新的軟件嗎?我心里也在打鼓。
可是,當我把開發(fā)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的數(shù)值計算通用軟件的意義向?qū)W生講了之后,他們都非常支持,這令我非常感動。數(shù)值計算通用軟件的開發(fā)離不開用戶的試用和反饋,我指導(dǎo)的幾位學(xué)生屬于最早一批的軟件測試者。他們的反饋對軟件的開發(fā)和完善幫助很大,為國產(chǎn)科學(xué)計算軟件的成功研發(fā)作出了貢獻。
開發(fā)國產(chǎn)數(shù)值計算通用軟件是在攻克“卡脖子”問題,是在踐行總書記的號召,是重走“把核心技術(shù)牢牢掌握在自己手里”的長征。路險且阻,鮮有掌聲,“英才計劃”學(xué)生們的支持和貢獻彌足珍貴,謝謝他們!
實際上,學(xué)生的上手速度還是很快的,在我介紹使用數(shù)值計算通用軟件編程的基本知識,如程序的三大基本結(jié)構(gòu)(順序、循環(huán)、分支)之后,學(xué)生通過自學(xué)很快就學(xué)會了編制腳本代碼來實現(xiàn)一些算法。
如圖中所示,于銘軻同學(xué)編制的牛頓法求解一元函數(shù)的根的腳本代碼,對一些實系數(shù)的一元五次多項式求根問題成功求得了數(shù)值解。
我自己也應(yīng)用國產(chǎn)科學(xué)計算軟件在北大上了一門面向全校本科生的公共課:《數(shù)值方法:原理、算法及應(yīng)用》。
目前我準備的講解視頻除了涉及插值、數(shù)值積分、FFT之外,還包含了模擬退火、遺傳算法、線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、RSA加密、隨機共軛梯度法、Dijkstra算法、Floyd算法、另外還包含了一些機器學(xué)習(xí)算法,如 K均值聚類,K近鄰,支持向量機,樸素貝葉斯,決策樹,關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘,pagerank,期望最大化,主成分分析等。
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這些算法也有適合中學(xué)生的,比如說中學(xué)生的課本上都出現(xiàn)過的線性規(guī)劃問題、非線性方程求解,還有插值與函數(shù)擬合的問題。我覺得學(xué)生可以弄明白這一類的建模方法,并使用國產(chǎn)科學(xué)計算軟件來求解,這將使得學(xué)生獲得極大的成就感。
最后,關(guān)于中學(xué)生人才培養(yǎng)我有兩個不成熟的建議:1. 讓更多感興趣的學(xué)生參與類似“英才計劃”這樣的項目,2. 讓企業(yè)、高中、高校三方結(jié)合起來。
高中階段是屬于基礎(chǔ)教育范疇,要為人的成長發(fā)展奠定基礎(chǔ)。但目前很多學(xué)生在高中還是很迷茫的?!皩W(xué)習(xí)數(shù)學(xué)、物理有什么用呢?”很多學(xué)生往往回答不出來,或者只能回答“為了考大學(xué)”。
而“英才計劃”等類似的活動,可以讓更多學(xué)生熟悉科研的全過程,激發(fā)學(xué)生自主學(xué)習(xí)的欲望,幫助學(xué)生找到自己真正熱愛的方向,也就更充分地發(fā)揮了教育的發(fā)現(xiàn)、喚醒和激勵作用。
目前“英才計劃”把高中和高校連接起來,確實起到良好的效果。那如果把高中、高校和企業(yè)三方連接起來呢?
這樣一來,能讓學(xué)生了解職場工作環(huán)境,同時培養(yǎng)職業(yè)技能,建立職業(yè)人脈,讓學(xué)生認清自己的能力和愛好,將來在進入大學(xué)能夠更好地選擇合適的專業(yè)。
在美國,不少高中的學(xué)生已經(jīng)接觸了編程,高中和企業(yè)進行了緊密合作,為每位參與的學(xué)生安排實習(xí)機會。他山之石,可以攻玉。企業(yè)和高中的合作項目能夠引導(dǎo)學(xué)生了解計算機技術(shù)和算法,去了解算法背后的數(shù)學(xué)原理,去了解這些算法的應(yīng)用以及給生活帶來的便利。家庭貧困的學(xué)生還能通過這些活動獲得一定的報酬。短期內(nèi),企業(yè)雖然沒有獲得太多的收益,但長遠來看,為企業(yè)的未來培養(yǎng)了高素質(zhì)的人才,更為社會和國家的發(fā)展作出了貢獻。
對于愛好廣泛、喜歡交流的同學(xué)而言,還可以了解到應(yīng)用工程師不僅僅是坐在辦公桌前寫代碼,還會和客戶交流需求,幫助客戶認清他們真正的需求,還需要和同事交流協(xié)作,還需要為企業(yè)的產(chǎn)品的功能編寫通俗易懂、生動有趣的介紹。這些工作都充滿了與人交流的樂趣。
當學(xué)生看到自己的編程技能同樣能為企業(yè)所用,他們一定會感到非常振奮。例如在圖像識別方面的很多算法,可以被應(yīng)用在自動駕駛汽車和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。這些應(yīng)用帶來的好處都是高中學(xué)生能夠理解的,會讓高中學(xué)生獲得巨大的成就感和價值感。
在此,真誠地希望更多的學(xué)生能夠獲得更多的成長機會,成長為我國科技和經(jīng)濟發(fā)展需要的優(yōu)秀人才!
(全文完)
培訓(xùn)視頻已更新,請點擊鏈接查看:第八屆數(shù)維杯培訓(xùn)視頻:北太天元在數(shù)模競賽中的應(yīng)用
為更好的幫助大家使用北太天元參加數(shù)學(xué)建模競賽,我們將進行“北太天元在數(shù)模競賽中的應(yīng)用”的主題培訓(xùn)。
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時間:4月24日18:00-19:30
地點:釘釘線上會議
講師:北太天元資深開發(fā)工程師高兆坤
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掃海報二維碼進群蹲直播,歡迎大家屆時參加!
此次培訓(xùn)與“數(shù)維杯”聯(lián)合舉辦,使用北太天元參加數(shù)模競賽將有機會獲得特別獎勵哦~
“優(yōu)化”是生活中經(jīng)常使用的詞:開車時希望能在安全的前提下以最短時間到達目的地;雙11做功課考慮各種優(yōu)惠活動,希望獲得最大優(yōu)惠;超市進貨時需要考慮動銷存,最大化提高物品周轉(zhuǎn)效率。 這些問題都是“最優(yōu)化問題”,也是數(shù)學(xué)建模中的典型問題,是各大數(shù)學(xué)建模比賽里的???。
優(yōu)化題型有三要素:決策變量、目標函數(shù)、約束條件。
(1)決策變量:是決策者可以控制的因素,例如根據(jù)不同的實際問題,決策變量可以選為產(chǎn)品的產(chǎn)量、物資的運量及工作的天數(shù)等。
(2) 目標函數(shù):是以函數(shù)形式來表示決策者追求的目標。例如目標可以是利潤最大或成本最小等。
(3) 約束條件:是決策變量需要滿足的限定條件。
歷年國賽優(yōu)化問題:
優(yōu)化問題的出發(fā)點是系統(tǒng)思維,其基本思路是在一定的約束條件下,保證各方面資源的合理分配, 最大限度地提升系統(tǒng)某一性能或系統(tǒng)整體性能,最終實現(xiàn)最理想結(jié)果。對于這類問題,想要建立并求解數(shù)學(xué)模型,可以參考以下思路:
(1)明確目標,分析問題背景,確定約束條件,搜集全面的客觀數(shù)據(jù)和信息。
(2)建立數(shù)學(xué)模型,構(gòu)建變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系,設(shè)立目標函數(shù)。
(3)分析數(shù)學(xué)模型,綜合選擇最適合該模型的優(yōu)化方法。
(4)求解模型,通常借助計算機和數(shù)學(xué)分析軟件完成。
(5)對最優(yōu)解進行檢驗和實施。
PS.北太天元內(nèi)已有優(yōu)化工具箱optimization,可以調(diào)用工具箱解決優(yōu)化類問題。
下面給大家分享幾種數(shù)學(xué)建模中常用優(yōu)化算法:
1、線性規(guī)劃
在人們的生產(chǎn)實踐中,經(jīng)常會遇到如何利用現(xiàn)有資源來安排生產(chǎn),以取得最大經(jīng)濟效益的問題。此類問題構(gòu)成了運籌學(xué)的一個重要分支—數(shù)學(xué)規(guī)劃,而線性規(guī)劃(Linear Programming 簡記 LP)則是數(shù)學(xué)規(guī)劃的一個重要分支。
1.1 用北太天元求解線性規(guī)劃問題
北太天元內(nèi)已有優(yōu)化工具箱optimization,其中的linprog等相關(guān)函數(shù)可用于求解線性規(guī)劃問題。
1.2 線性規(guī)劃特點
優(yōu)點:
(1)作為經(jīng)營管理決策中的數(shù)學(xué)手段,在現(xiàn)代決策中的應(yīng)用非常廣泛。
(2)有統(tǒng)一算法,任何線性規(guī)劃問題都能求解,解決多變量最優(yōu)決策的方法。
(3)訓(xùn)練速度快。
(4)預(yù)測速度快,可以推廣到非常大的數(shù)據(jù)集,對稀疏數(shù)據(jù)也很有效。
缺點:
(1)對于數(shù)據(jù)的準確性要求高,只能對線性的問題進行規(guī)劃約束,而且計算量大。
1.3 相關(guān)問題
運輸問題(產(chǎn)銷平衡)、指派問題(匈牙利算法)、對偶理論與靈敏度分析、投資的收益和風(fēng)險。
2、整數(shù)規(guī)劃
規(guī)劃中的變量(部分或全部)限制為整數(shù)時,稱為整數(shù)規(guī)劃。若在線性規(guī)劃模型中,變量限制為整數(shù),則稱為整數(shù)線性規(guī)劃。目前所流行的求解整數(shù)規(guī)劃的方法,往往只適用于整數(shù)線性規(guī)劃。目前還沒有一種方法能有效地求解一切整數(shù)規(guī)劃。
2.1 用北太天元求解線性混合整數(shù)規(guī)劃問題
可在北太天元內(nèi)調(diào)用優(yōu)化工具箱optimization,使用intlinprog等相關(guān)函數(shù)求解線性混合整數(shù)規(guī)劃問題。
2.2 整數(shù)規(guī)劃的分類
如不加特殊說明,一般指整數(shù)線性規(guī)劃。對于整數(shù)線性規(guī)劃模型大致可分為兩類:
(1)變量全限制為整數(shù)時,稱純(完全)整數(shù)規(guī)劃。
(2)變量部分限制為整數(shù)的,稱混合整數(shù)規(guī)劃。
2.3 整數(shù)規(guī)劃特點
原線性規(guī)劃有最優(yōu)解,當自變量限制為整數(shù)后,其整數(shù)規(guī)劃解出現(xiàn)下述情況:
(1)原線性規(guī)劃最優(yōu)解全是整數(shù),則整數(shù)規(guī)劃最優(yōu)解與線性規(guī)劃最優(yōu)解一致。
(2)整數(shù)規(guī)劃無可行解。
(3)有可行解(當然就存在最優(yōu)解),但最優(yōu)解值變差。
整數(shù)規(guī)劃最優(yōu)解不能按照實數(shù)最優(yōu)解簡單取整而獲得。
2.4 求解方法分類
(1)分枝定界法—可求純或混合整數(shù)線性規(guī)劃。
(2)割平面法—可求純或混合整數(shù)線性規(guī)劃。
(3)隱枚舉法—求解“0-1”整數(shù)規(guī)劃:過濾隱枚舉法;分枝隱枚舉法。
(4)匈牙利法—解決指派問題(“0-1”規(guī)劃特殊情形)。
(5)蒙特卡洛法—求解各種類型規(guī)劃。
3、非線性規(guī)劃
如果目標函數(shù)或約束條件中包含非線性函數(shù),就稱這種規(guī)劃問題為非線性規(guī)劃問題。一般說來,解非線性規(guī)劃要比解線性規(guī)劃問題困難得多。而且,也不象線性規(guī)劃有單純形法這一通用方法,非線性規(guī)劃目前還沒有適于各種問題的一般算法,各個方法都有自己特定的適用范圍。
3.1 線性規(guī)劃與非線性規(guī)劃的區(qū)別
如果線性規(guī)劃的最優(yōu)解存在,其最優(yōu)解只能在其可行域的邊界上達到(特別是可行域的頂點上達到);而非線性規(guī)劃的最優(yōu)解(如果最優(yōu)解存在)則可能在其可行域的任意一點達到。
3.2 相關(guān)問題
無約束問題(一維搜索方法、二次插值法、無約束極值問題的解法)、約束極值問題(二次規(guī)劃、罰函數(shù)法)、飛行管理問題
4、動態(tài)規(guī)劃
動態(tài)規(guī)劃(dynamic programming)是運籌學(xué)的一個分支,是求解決策過程(decisionprocess)最優(yōu)化的數(shù)學(xué)方法。例如最短路線、庫存管理、資源分配、設(shè)備更新、排序、裝載等問題,用動態(tài)規(guī)劃方法比用其它方法求解更為方便。
雖然動態(tài)規(guī)劃主要用于求解以時間劃分階段的動態(tài)過程的優(yōu)化問題,但是一些與時間無關(guān)的靜態(tài)規(guī)劃(如線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃),只要人為地引進時間因素,把它視為多階段決策過程,也可以用動態(tài)規(guī)劃方法方便地求解。應(yīng)指出,動態(tài)規(guī)劃是求解某類問題的一種方法,是考察問題的一種途徑,而不是一種特殊算法(如線性規(guī)劃是一種算法)。因而,它不象線性規(guī)劃那樣有一個標準的數(shù)學(xué)表達式和明確定義的一組規(guī)則,而必須對具體問題進行具體分析處理。因此,在學(xué)習(xí)時,除了要對基本概念和方法正確理解外,應(yīng)以豐富的想象力去建立模型,用創(chuàng)造性的技巧去求解。
5、多目標規(guī)劃
多目標規(guī)劃已經(jīng)應(yīng)用到科學(xué)的許多領(lǐng)域,包括工程、經(jīng)濟和物流,在兩個或更多沖突的目標之間存在取舍時,需要采取最優(yōu)決策。
解決多目標規(guī)劃問題的方法:
(1)將多目標化為單目標 (給多個目標賦予權(quán)重)
(2)保持多目標不變,根據(jù)自己的偏好選擇解
實際問題中,目標函數(shù)相互沖突是很常見的,例如購買汽車時,要求花費少且舒適度高或者要求性能好油耗低,這種問題并沒有絕對最優(yōu)解(因為并沒有確定多個目標的權(quán)值),但是我們可以根據(jù)自己的需要選擇一個相對好的(達到我們想要的最佳平衡)。為了尋求這種“最佳平衡”,可以采用算法帕累托最優(yōu)(Pareto optimal)。
以上部分內(nèi)容引用公眾號“科研交流”,希望對大家有幫助,覺得有用就點個贊吧。小助手會不定期更新數(shù)學(xué)建模干貨,可以多多關(guān)注喲。
加強基礎(chǔ)研究,歸根結(jié)底要靠高水平人才。為培育應(yīng)用數(shù)學(xué)與相關(guān)專業(yè)的交叉復(fù)合型緊缺人才,培養(yǎng)高校學(xué)生底層研發(fā)思維,北太振寰(重慶)科技有限公司聯(lián)合武漢大學(xué)開展2023年北太天元產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目,共同基于國產(chǎn)通用型科學(xué)計算軟件在相關(guān)專業(yè)開展教學(xué)改革與人才培養(yǎng),服務(wù)國家戰(zhàn)略科技力量建設(shè)。
2023年北太天元產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目共設(shè)立“科學(xué)計算應(yīng)用與實踐”系列示范課程建設(shè)項目、實習(xí)與實踐基地建設(shè)項目、“北太天元數(shù)模之星”大學(xué)生數(shù)學(xué)建模競賽應(yīng)用項目、北太天元師資培訓(xùn)項目。
該項目將基于北太天元數(shù)值計算通用軟件建設(shè)產(chǎn)教融合示范課程和實訓(xùn)案例,升級理工科學(xué)院數(shù)學(xué)類相關(guān)課程的原有知識體系與實踐內(nèi)容,替換基于國外軟件編制的相關(guān)教材等教學(xué)資料,旨在打造高質(zhì)量、可向全國高校共享的課程教案和教學(xué)改革案例。
校企雙方共同搭建基于國產(chǎn)化平臺的實習(xí)實踐基地、創(chuàng)新產(chǎn)教協(xié)同育人方式,通過“校內(nèi)學(xué)習(xí)+競賽輔導(dǎo)+企業(yè)實訓(xùn)”的一體化實踐活動,建設(shè)新型師資隊伍、協(xié)助高校培養(yǎng)具有底層研發(fā)思維的科技型人才,致力于提升高校的教學(xué)實踐條件和水平。
該項目旨在激勵大學(xué)生學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的積極性,提高學(xué)生數(shù)學(xué)建模的創(chuàng)造力、數(shù)學(xué)與計算機技術(shù)領(lǐng)域的綜合能力,培養(yǎng)學(xué)生解決實際問題的綜合能力,推動高校數(shù)學(xué)教學(xué)體系、教學(xué)內(nèi)容和方法的改革。
教師是發(fā)展高水平教學(xué)的中堅力量,對于提高學(xué)生綜合素質(zhì)和實踐能力至關(guān)重要。雙方將基于“科學(xué)計算應(yīng)用與實踐”系列示范課程建設(shè)項目,開展教師培訓(xùn)與交流活動,為教師提供新的教學(xué)思路和方法,提高教師科研、教學(xué)水平,助力培養(yǎng)新時代科學(xué)技術(shù)人才。
項目概況經(jīng)學(xué)校教師自愿申報、專家聯(lián)合評審,擬立項結(jié)果如下:
立項結(jié)果已在北太振寰官網(wǎng)公示
校企合作共育珞珈英才,產(chǎn)教融合助推科技發(fā)展。下一步,北太振寰將與武漢大學(xué)切實推進北太天元產(chǎn)學(xué)合作協(xié)同育人項目落地,共同建設(shè)系列示范課程,搭建實習(xí)實踐基地,培育新時代高校學(xué)生、教師人才隊伍。
應(yīng)對國際科技競爭、實現(xiàn)高水平自立自強,需要切實加強基礎(chǔ)研究。北太振寰將持續(xù)深化與國內(nèi)重點高校的戰(zhàn)略合作,圍繞具有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的國產(chǎn)通用性科學(xué)計算軟件平臺,共同推進協(xié)同育人、產(chǎn)教融合的合作創(chuàng)新,支持數(shù)學(xué)、計算機等重點學(xué)科發(fā)展;不斷探索培育交叉學(xué)科人才的新模式,助力強化基礎(chǔ)研究后備力量!
數(shù)學(xué)建模中,評價類模型是一類比較基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)模型之一,往往是對應(yīng)生活中的一些實際問題。
最常見的數(shù)學(xué)模型包括:層次分析法、模糊綜合評價、熵值法、TOPSIS法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析、秩和比法、灰色關(guān)聯(lián)法。下面就上述幾種評價類模型的優(yōu)缺點進行系統(tǒng)地分析。
優(yōu)點:
1、層次分析法是一種系統(tǒng)性的分析方法。把研究對象作為一個系統(tǒng),按照分解、比較判斷、綜合的思維方式進行決策,成為繼機理分析、統(tǒng)計分析之后發(fā)展起來的系統(tǒng)分析的重要工具。
2、層次分析法是一種簡潔實用的決策方法。既不單純追求高深數(shù)學(xué),還不片面地注重行為、邏輯和推理,而是把定性方法與定量方法有機地結(jié)合起來。
3、層次分析法所需定量數(shù)據(jù)信息比較少。層次分析法主要是從評價者對評價問題的本質(zhì)、要素的理解出發(fā),比一般的定量方法更講究定性的分析和判斷。
缺點:
1、當指標過多時數(shù)據(jù)的統(tǒng)計量較大,權(quán)重較難確定。
2、特征值和特征向量的精確求法比較復(fù)雜。在求判斷矩陣的特征值和特征向量時,所用的方法和我們多元統(tǒng)計所用的方法是一樣的。
3、層次分析法只能從原有方案中進行選取,而不能為決策者提供解決問題的新方案。
優(yōu)點:
1、模糊評價通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評價對象,能對蘊藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料作出比較科學(xué)、合理、貼近實際的量化評價。
2、模糊評價法的評價結(jié)果是一個矢量,而不是一個點值,包含的信息比較豐富,既可以比較準確的刻畫被評價對象,又可以進一步加工,得到參考信息。
缺點:
1、模糊綜合評價的計算復(fù)雜,對指標權(quán)重矢量的確定主觀性較強。
2、當指標集U較大時,在權(quán)矢量和為1的條件約束下,相對隸屬度權(quán)系數(shù)往往會偏小,權(quán)矢量與模糊矩陣R不匹配,結(jié)果會出現(xiàn)超模糊現(xiàn)象,分辨率很差,無法區(qū)分誰的隸屬度更高,嚴重情況甚至?xí)斐稍u判失敗,此時可以使用分層模糊評估法加以改進。
優(yōu)點:
1、熵值法是根據(jù)各項指標值的變異程度來確定指標權(quán)數(shù)的,這是一種客觀賦權(quán)法,避免了人為因素帶來的偏差。
2、是一種客觀賦權(quán)法,有理論依據(jù),相對主觀賦權(quán)具有較高的可信度和精確度。
3、算法簡單,實踐起來比較方便,不需要借助其他分析軟件。
缺點:
1、熵值法不能減少評價指標的維數(shù)。
優(yōu)點:
1、TOPSIS法避免了數(shù)據(jù)的主觀性,不需要目標函數(shù),不用通過檢驗,而且能夠很好的刻畫多個影響指標的綜合影響力度。
2、TOPSIS法對于數(shù)據(jù)分布及樣本量、指標多少無嚴格限制,既適于小樣本資料,也適于多評價單元、多指標的大系統(tǒng),較為靈活、方便。
缺點:
1、必須有兩個以上的研究對象才可以進行使用。
2、TOPSIS法需要的每個指標的數(shù)據(jù),對應(yīng)的量化指標選取會有一定難度。
3、TOPSIS法不確定指標的選取個數(shù)為多少才適宜去很好刻畫指標的影響力度。
優(yōu)點:
1、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析又稱作DEA,可用于處理具有多個輸入和輸出的問題。
2、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析對于效率的評估結(jié)果是一個綜合指標,并且可以用于在經(jīng)濟學(xué)中總生產(chǎn)要素的概念。
3、可以處理間隔數(shù)據(jù)以及序號數(shù)據(jù),且不會受到不同規(guī)模的影響。
4、分析中的加權(quán)值是數(shù)學(xué)的乘積計算,因此擺脫了人類的主觀性。
缺點:
1、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析不應(yīng)該有太多變量。
2、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的輸入變量和輸出變量之間的關(guān)系程度沒有考慮。
3、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析它產(chǎn)生了有效的邊界,這可能相當大。如果樣本量太小的話結(jié)果不太可靠。
優(yōu)點:
1、秩和比法又稱為RSR法,該方法使用了數(shù)據(jù)的相對大小關(guān)系,而不真正運用數(shù)值本身,所以此方法綜合性強,可以顯示微小變動,對離群值不敏感。秩和比法能夠找出評價指標是否有獨立性。
2、秩和比法能夠?qū)Ω鱾€評價對象進行排序分檔,找出優(yōu)劣,是做比較,找關(guān)系的有效手段。
缺點:
1、是排序的主要依據(jù)是利用原始數(shù)據(jù)的秩次,最終算得的RSR值反映的是綜合秩次的差距,而與原始數(shù)據(jù)的順位間的差距程度大小無關(guān),這樣在指標轉(zhuǎn)化為秩次是會失去一些原始數(shù)據(jù)的信息,如原始數(shù)據(jù)的大小差別等。
2、當RSR值實際說不滿足正態(tài)分布時,分檔歸類的結(jié)果與實際情況會有偏差,且只能回答分級程度是否有差別,不能進一步回答具體的差別情況。
優(yōu)點:
1、灰色關(guān)聯(lián)法對于數(shù)據(jù)要求比較低,工作量比較少。
2、灰色關(guān)聯(lián)法的思路明晰,可以在很大程度上減少由于信息不對稱帶來的損失。
缺點:
1、灰色關(guān)聯(lián)法要求需要對各項指標的最優(yōu)值進行現(xiàn)行確定,主觀性過強。
2、灰色關(guān)聯(lián)法的部分指標最優(yōu)值難以確定。
以上內(nèi)容轉(zhuǎn)載自公眾號“數(shù)學(xué)建模老哥”
論文寫作是數(shù)模競賽中非常重要的一個環(huán)節(jié),最后的競賽成果通過論文體現(xiàn),是成績評定的唯一依據(jù)。因此,寫好論文十分重要。在撰寫論文前,可以先了解論文的評閱原則:假設(shè)的合理性,建模的創(chuàng)造性,結(jié)果的合理性,表述的清晰性。
論文的整體結(jié)構(gòu)大致分為摘要、問題重述與分析、模型假設(shè)、模型建立、模型求解、模型檢驗與結(jié)果分析、模型評價與改進方向、結(jié)論、參考文獻、附錄這幾個部分,本文將按照這幾個部分進行介紹,提出一些論文寫作中應(yīng)該注意的問題,以供參考。
摘要的內(nèi)容要包括模型的數(shù)學(xué)歸類、問題的求解思路、建模模型的特點(模型優(yōu)點,算法特點,結(jié)果檢驗,靈敏度分析等)、模型檢驗與主要結(jié)果(結(jié)論指定要明確,如果有具體結(jié)果要以數(shù)值的形式體現(xiàn))、列出關(guān)鍵字(為檢束論文所用,指出論文所涉及問題的特征)。
摘要的基本結(jié)構(gòu)可參考“隨著…,本文依據(jù)…,建立××模型進行求解、優(yōu)化。針對問題一,...,針對問題二,...,針對問題三,...,(最后,給出每個模型的優(yōu)缺點及評價。)”的形式。摘要需要準確、簡明,300字到1000字之間,絕不超過一頁紙;條理清晰,合乎語法,字體符合論文格式要求。
根據(jù)自己對于競賽題目的理解,用自己的語言來描述所要解決的問題,千萬不要復(fù)制原問題,在描述過程中可以重點強調(diào)要求解的問題,將要解決的問題明確化,也可以增加要研究的問題,或略微改變所研究的問題,添加一些限制條件等(但不要降低問題難度)。最好做一張好看的思路流程圖放在論文里面,會很加分。
除此之外,對問題的實際背景要進行必要的一些敘述,增加對問題的認識;對問題做宏觀的分析(著重于數(shù)量分析),大體上表述出解決問題的思路和歸結(jié)成的數(shù)學(xué)問題的類型。
模型假設(shè)主要注意以下兩點:
假設(shè)的合理性:根據(jù)題目條件和要求作出假設(shè),所有的假設(shè)都要與題意切合,具有相對的合理性。
假設(shè)的關(guān)鍵性:關(guān)鍵性假設(shè)不能缺,不要羅列過多不關(guān)鍵的假設(shè)。
假設(shè)的作用是簡化問題,明確問題,限定模型的適用范圍。必要時可以利用增加假設(shè)的方式提高模型的合理性,對于一些比較強的假設(shè),需要增加合理性分析予以說明,基本假設(shè)要逐條編號表達(在論文實際用到的假設(shè)需要逐條添加)。此外,也要對論文中會出現(xiàn)的變量進行說明:要列出問題中所有的涉及到的固定量和變量的列表(臨時性的變量可以不必列入);表中要記錄量的符號、說明、單位、以及相互間的簡單關(guān)系等;量的次序以它在論文中出現(xiàn)的次序為好,后出現(xiàn)的可逐個添加到表;絕對避免一個符號表示不同意義的幾個變量。
(1)實際問題簡化為數(shù)學(xué)模型
首先要有數(shù)學(xué)模型、數(shù)學(xué)公式、方案等,基本模型要求完整正確且簡明;要明確說明簡化思想,盡可能完整給出簡化后模型。在這個過程中,要講清楚該模型中的元素和問題中的元素是如何對應(yīng)的。
(2)模型要實用、有效
數(shù)學(xué)建模是要解決實際問題,不追求數(shù)學(xué)上的高級、深刻、難度大,在建立模型時應(yīng)遵循“能用初等方法解決的就不用高等方法;能用簡單方法解決的就不用復(fù)雜方法;能用被更多人看懂、理解的方法就不用只能少數(shù)人看懂、理解的方法”的原則。
(3)問題分析推導(dǎo)要專業(yè)
分析要中肯、確切;術(shù)語使用要專業(yè)、內(nèi)行;使用的原理和依據(jù)要正確、明確;表述方法要簡明,特別是關(guān)鍵步驟要列出。切忌使用外行話,專業(yè)術(shù)語不明確,表述混亂和冗長。
(1)過程的敘述要盡量規(guī)范化,需要說明計算方法或算法的原理、思想、依據(jù)、步驟。命題和定理敘述要符合數(shù)學(xué)表述規(guī)范,應(yīng)給出盡可能嚴密的論證。
(2)若采用軟件,要說明其作用和名稱,或者求解設(shè)定的參數(shù),但不能只寫“采用××軟件求得:”直接出結(jié)果。
(3)計算過程和中間結(jié)果可要可不要的,不要列出。
(4)要有求解方案及計算流程框圖,按步驟依次寫清楚、詳細。每一步都要有總結(jié)性語言。
(5)多做模型仿真與可視化。
(6)結(jié)果表示要集中,一目了然,直觀,便于比較分析及評委查找。
(7)數(shù)值結(jié)果表示:精心設(shè)計表格;可能的話,用圖形表示更好。
(8)重要的且簡短程序可放在論文正文中,一般程序應(yīng)放在附錄中。
(1)對要求回答的問題,必須要明確回答數(shù)值的結(jié)果和結(jié)論,一一列出。
(2)對幾套計算方案算得的答案可列出進行比較,以選擇好的計算方案。
(3)數(shù)值型結(jié)果可用表格,圖形來顯示。
(4)可對問題的解答作定性或規(guī)律性的討論,的結(jié)論必須明確。
(5)對數(shù)值結(jié)果或模擬結(jié)果進行必要的檢驗。
(6)對于結(jié)果不正確、不合理、或誤差大的情況,必須分析原因,并對算法模型進行修正改進。
(1)要優(yōu)點突出,但缺點也不回避。
(2)對修改過的問題的建??稍谶@部分敘述。
(3)在敘述推廣或改進方向時,不要玩弄標新立異的概念。
(4)不要寫模型的致命缺陷,可以適當寫一些對于結(jié)果不產(chǎn)生較大影響的缺點,比如精度問題。
總結(jié)一下文章所建立的模型以及所對應(yīng)的求解方法,最后針對每個問題給出一個最終的結(jié)果。
列出所引用過的重要的他人的論文或資料。特別是對本論文有重大參考意義的材料。參考文獻的表達方式要符合規(guī)范。
(1)詳細的結(jié)果及數(shù)據(jù)表格,可在此列出。絕對不要列出錯誤的數(shù)據(jù),特別不能有與正文中的數(shù)據(jù)有矛盾的數(shù)據(jù)。
(2)在正文中出現(xiàn)的重要的計算結(jié)果,在附錄中必須能夠找到。
(3)編制的計算程序,計算的詳細框圖等。
(4)一些要參考意義的圖表。
數(shù)學(xué)建模是現(xiàn)代科學(xué)和工程技術(shù)中不可或缺的一部分。數(shù)學(xué)建模是一種將現(xiàn)實世界中的問題抽象成數(shù)學(xué)模型,并利用數(shù)學(xué)方法求解的過程。它可以幫助我們更好地理解問題的本質(zhì),發(fā)現(xiàn)問題的規(guī)律,并為決策提供依據(jù)。在計算機科學(xué)領(lǐng)域,數(shù)學(xué)建模也扮演著重要的角色。
數(shù)據(jù):指用于建模的實際觀測或?qū)嶒灲Y(jié)果。
變量:指數(shù)據(jù)中的一個或多個屬性,可以是連續(xù)的或離散的。
模型:指對現(xiàn)實世界中某個現(xiàn)象的數(shù)學(xué)描述。它通常由一組方程組成,可以預(yù)測未來的結(jié)果。
算法:指解決問題的一種步驟序列。在數(shù)學(xué)建模中,算法通常用于求解模型中的方程組。
1.確定問題:明確要解決的實際問題,并將其轉(zhuǎn)化為數(shù)學(xué)模型。
2.建立模型:根據(jù)問題的性質(zhì)和特點,選擇合適的數(shù)學(xué)模型,并進行建立。
3.求解模型:利用數(shù)學(xué)方法對模型進行求解,得到問題的解答。
4.驗證結(jié)果:對求解結(jié)果進行驗證,確保其符合實際情況。
在數(shù)學(xué)建模中,常用的數(shù)學(xué)工具包括微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等。同時,還需要掌握一些常用的數(shù)學(xué)建模方法,如優(yōu)化理論、統(tǒng)計分析等。
1.確定問題類型與范圍
2.選擇合適的數(shù)學(xué)工具與方法
3.數(shù)據(jù)處理與預(yù)處理:在進行數(shù)學(xué)建模之前,需要對數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,包括清洗、轉(zhuǎn)換和歸一化等操作。
4.模型優(yōu)化與改進:在完成模型建立之后,需要對模型進行評估。這可以通過比較不同模型的預(yù)測結(jié)果來實現(xiàn)。
5.結(jié)果可視化與解釋
1.交通流量預(yù)測
(1)基于時間序列分析的交通流量預(yù)測模型:該模型通過分析歷史交通數(shù)據(jù),建立時間序列模型,并利用該模型對未來的交通流量進行預(yù)測。這種方法可以用于預(yù)測短期內(nèi)的交通流量變化,如節(jié)假日、天氣變化等。
(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的交通流量預(yù)測模型:該模型利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量的交通數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí),從而建立一個能夠自動學(xué)習(xí)和預(yù)測未來交通流量的模型。這種方法可以用于預(yù)測長期內(nèi)的交通流量變化,如城市擴張、道路建設(shè)等。
(3)基于灰色系統(tǒng)理論的交通流量預(yù)測模型:該模型利用灰色系統(tǒng)理論對復(fù)雜的交通數(shù)據(jù)進行分析和建模,從而預(yù)測未來的交通流量。這種方法可以用于處理多種因素對交通流量的影響,如天氣、路況、人口密度等。
2.環(huán)境污染控制
(1)大氣污染物擴散模型:該模型利用數(shù)學(xué)方法對大氣污染物的擴散進行模擬和預(yù)測,從而為制定有效的污染控制措施提供依據(jù)。這種模型可以用于預(yù)測不同氣象條件下的污染物擴散情況,如風(fēng)速、濕度等。
(2)廢水處理模型:該模型利用數(shù)學(xué)方法對廢水的處理過程進行建模和優(yōu)化,從而提高廢水處理效率和降低處理成本。這種模型可以用于預(yù)測廢水處理過程中的各種參數(shù)變化,如溫度、壓力、pH值等。
(3)固體廢物管理模型:該模型利用數(shù)學(xué)方法對固體廢物的管理過程進行建模和優(yōu)化,從而提高廢物處理效率和降低處理成本。這種模型可以用于預(yù)測固體廢物的產(chǎn)生量、儲存量和處理量等。
3.金融風(fēng)險管理
(1)風(fēng)險管理:數(shù)學(xué)模型可以幫助銀行和其他金融機構(gòu)更好地管理和控制風(fēng)險,例如使用VaR(Value at Risk)模型來評估投資組合的風(fēng)險。
(2)信用風(fēng)險建模:信用風(fēng)險是金融領(lǐng)域中的一大挑戰(zhàn),數(shù)學(xué)模型可以幫助銀行和其他金融機構(gòu)更好地管理和控制信用風(fēng)險,例如使用Logit模型來評估貸款違約概率。
(3)股票價格預(yù)測:數(shù)學(xué)模型可以幫助投資者預(yù)測股票價格的走勢,例如使用Black-Scholes模型來計算期權(quán)價格。
4.機器學(xué)習(xí)與人工智能
(1)機器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型選擇、尋找最佳超參數(shù)、模型分析與模型融合等環(huán)節(jié)都需要數(shù)學(xué)建模思維。
(2)數(shù)學(xué)建模可以用于人工智能算法的優(yōu)化和改進,例如深度學(xué)習(xí)中的梯度下降算法。
(3)數(shù)學(xué)建模可以用于人工智能算法的證明和推導(dǎo),例如使用人工智能技術(shù)來幫助證明或提出復(fù)雜數(shù)學(xué)領(lǐng)域的新定理。
除以上舉例,數(shù)學(xué)建模還應(yīng)用在醫(yī)學(xué)研究、航空航天等多個領(lǐng)域。
1.學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識:數(shù)學(xué)建模需要掌握一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識,包括微積分、線性代數(shù)、概率論與數(shù)理統(tǒng)計等。可以通過閱讀相關(guān)書籍和論文,或者參加相關(guān)的培訓(xùn)課程來學(xué)習(xí)這些知識。
2.熟悉數(shù)學(xué)建模方法:數(shù)學(xué)建模需要掌握一些常用的數(shù)學(xué)建模方法,如微積分、優(yōu)化理論、統(tǒng)計分析等??梢酝ㄟ^閱讀相關(guān)書籍和論文,或者參加相關(guān)的培訓(xùn)課程來學(xué)習(xí)這些方法。
3.練習(xí)解題技巧:數(shù)學(xué)建模需要具備較強的解題能力,需要通過大量的練習(xí)來提高自己的解題技巧??梢酝ㄟ^做一些歷年的數(shù)學(xué)建模題目,或者參加一些模擬賽來提高自己的解題能力。
4.培養(yǎng)團隊合作精神:數(shù)學(xué)建模通常需要組成一個團隊來完成任務(wù),因此需要具備良好的團隊合作精神??梢酝ㄟ^參加一些團隊活動或者組織一些小組討論來培養(yǎng)自己的團隊合作能力。
5.提高英語水平:數(shù)學(xué)建模中可能會涉及到一些英文文獻和資料,因此需要具備一定的英語水平??梢酝ㄟ^閱讀英文文獻、參加英語角等方式來提高自己的英語水平。
以下為近7年的國賽題型和所用到的模型匯總,希望對即將參加2023國賽的小伙伴有所幫助呀!
結(jié)合2016-2022年國賽的歷年賽題和參考模型不難發(fā)現(xiàn),單目標和多目標優(yōu)化模型、遺傳算法、微分方程屬于最常出現(xiàn)的幾個模型,優(yōu)化類問題則是每年必出的賽題,解決優(yōu)化類問題一般常見的模型包括整數(shù)規(guī)劃、線性規(guī)劃、非線性規(guī)劃、單目標和多目標規(guī)劃、遺傳算法等等,大家可以針對性的去準備。
本文轉(zhuǎn)自公眾號“數(shù)學(xué)建模老哥”
本文來源:公眾號“生信寶典”
數(shù)模競賽的論文里常常會遇到需要數(shù)據(jù)可視化的情況,因為圖表能更直觀清晰的表述問題。評閱老師需要在短時間內(nèi)閱讀大量的論文,此時就需要簡單易懂且漂亮的圖表來抓住老師的眼球。
首先從維基百科上搬出數(shù)據(jù)可視化的概念:
數(shù)據(jù)可視化是關(guān)于數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式的研究;其中,這種數(shù)據(jù)的視覺表現(xiàn)形式被定義為一種以某種概要形式抽提出來的信息,包括相應(yīng)信息單位的各種屬性和變量。簡單來說,數(shù)據(jù)可視化就是用圖形的方式來表征數(shù)據(jù)的規(guī)律。
首先要明確幾點:
1.數(shù)據(jù)可視化從來不止是表層的東西,數(shù)據(jù)分析才是核心。就像一個人,不一定長得漂亮人格就高尚,也不一定長得不好看人格就低下。而應(yīng)該反過來,只有數(shù)據(jù)分析內(nèi)涵豐富、價值高,數(shù)據(jù)可視化才能內(nèi)容豐富、有價值。
2.在一個看臉的世界,只有把數(shù)據(jù)可視化做得漂亮才更能吸引別人的注意;只有把數(shù)據(jù)可視化做得簡單易懂,他們才能理解數(shù)據(jù)分析的內(nèi)涵。
3.對于數(shù)據(jù)可視化,最重要的東西從來不是圖形、工具、配色這些套路性的東西,而在于創(chuàng)意和靈感。但創(chuàng)意和靈感的前提,還是要以實用為主,所以掌握套路還是很必要的。
本文旨在總結(jié)數(shù)據(jù)可視化基本套路,理解了本文的內(nèi)容,在此基礎(chǔ)上加上自己的創(chuàng)意,數(shù)據(jù)可視化部分就會變得比較亮眼。熟悉了套路怎么看,再結(jié)合專業(yè)知識,就可以解釋可視化結(jié)果了。
常用圖形
散點圖
散點圖用來表征兩個(如果多個就分面,如上圖)數(shù)值型變量間的關(guān)系,每個點的位置(即x軸和y軸坐標)映射著兩個變量的值。當然對于三個數(shù)值型變量,也有三維散點圖,不過用得不多。
氣泡圖
在散點圖的基礎(chǔ)上加一個維度,把各個點的面積大小映射一個新的變量,這樣不僅點的位置還有大小表示數(shù)據(jù)特征。
折線圖
把散點圖各個散點用折線連接起來就成了折線圖,當然不僅僅只是為了好看,當散點越多,折線就越平滑地趨近于曲線,能更加貼切地反映連續(xù)型變量的規(guī)律。
面積圖
把折線圖進一步往坐標軸投影就成了面積圖,本質(zhì)其實跟折線圖沒區(qū)別,只是看起來更加飽滿一點。
柱狀圖
柱狀圖是一種用得很廣泛的圖形,它表征分類型變量 vs 數(shù)值型變量的關(guān)系。如果分類型變量的每一個取值還能繼續(xù)分類,那么簡單的柱狀圖就變成了復(fù)雜的柱狀圖,每一個類別僅由一根柱變成多根柱,多根柱可以串列,也可以并列。
值得一提的是,柱狀圖一般需要排序:如果分類型變量是有序的,按照它本身的順序排列即可;如果分類型變量無序,那么則根據(jù)數(shù)值型變量的大小進行排序,使柱狀圖的高度單調(diào)變化。(排序的宗旨是直觀的表達出想展示的規(guī)律)
條形圖
只不過把柱狀圖坐標旋轉(zhuǎn)一下,豎著的變成橫著的,這個可根據(jù)版面自由選擇。上圖示例就是串列的堆疊條形圖。
南丁格爾玫瑰圖
本質(zhì)還是柱狀圖,只不過把直角坐標系映射成極坐標系??雌饋肀戎鶢顖D更美觀。
瀑布圖
瀑布圖是柱狀圖的一種延伸,它一般表示某個指標隨時間的漲跌規(guī)律,每一個柱狀也不都是從0開始的,而是從前一個柱狀的終點位置開始,這樣既反映了每一個時刻的漲跌情況,也反映了數(shù)值指標在每一個時刻的值。
餅圖
餅圖的本質(zhì)仍是柱狀圖,只不過餅圖一般用來表示各個類別的比例,而不是絕對的數(shù)值,用角度來映射大小。
值得一提的是,因為一個圓餅只有360度,如果類別太多了,這個餅會被切割得非常細,不利于閱讀;這種情況下老老實實地用柱狀圖。
圓環(huán)圖
本質(zhì)就是餅圖,只不過把實心圓換成了空心的圓環(huán);如果清一色的餅圖太過單調(diào),可以考慮換個環(huán)形圖。
sunburst chart
sunburst chart看起來跟餅圖比較像,但比餅圖更復(fù)雜得多。它從中心向外輻射,每輻射一層就細分一層,用來表示多個變量多層之間的比例關(guān)系。
馬賽克圖
馬賽克圖比較復(fù)雜,與柱狀圖相比,它的分類變量就多了幾個,而且還能實現(xiàn)交叉映射,所以比柱狀圖更抽象,更細化。
馬賽克圖隱含著大量的數(shù)據(jù)信息。例如:(1)從船員到頭等艙,存活率陡然提高;(2)大部分孩子都處在三等艙和二等艙中;(3)在頭等艙中的大部分女性都存活了下來,而三等艙中僅有一半女性存活;(4)船員中女性很少,導(dǎo)致該組的Survived標簽重疊(圖底部的No和Yes)。繼續(xù)觀察,你將發(fā)現(xiàn)更多有趣的信息。關(guān)注矩形的相對寬度和高度,你還能發(fā)現(xiàn)那晚其他什么秘密嗎?
擴展的馬賽克圖添加了顏色和陰影來表示擬合模型的殘差值。在本例中,藍色陰影表明,在假定生存率與船艙等級、性別和年齡層無關(guān)的條件下,該類別下的生存率通常超過預(yù)期值。紅色陰影則含義相反。一定要運行該例子的代碼,這樣你可以真實感受下著色圖形的效果。圖形表明,在模型的獨立條件下,頭等艙女性存活數(shù)和男性船員死亡數(shù)超過模型預(yù)期值。如果存活數(shù)與船艙等級、性別和年齡層獨立,三等艙男性的存活數(shù)比模型預(yù)期值低。嘗試運行example(mosaic),可以了解更多馬賽克圖的細節(jié)。
直方圖
直方圖看起來跟柱狀圖很像,但其實本質(zhì)并不一樣 (這一點需要注意)。直方圖用來表征一個數(shù)值型變量的分布,具體來說就是把這個連續(xù)型變量劃分成多個區(qū)間,然后統(tǒng)計各個區(qū)間的頻數(shù)。直方圖橫軸是數(shù)值型變量本身的值,縱軸是頻數(shù)。
概率密度曲線圖
概率密度曲線圖本質(zhì)與直方圖類似,不過縱軸不是頻數(shù)而是頻率。正如折線圖和面積圖一樣,概率密度曲線圖也可自由選擇要不要面積投影。這個圖太學(xué)術(shù)了,一般出現(xiàn)在數(shù)學(xué)教材中(比如正態(tài)分布……)。
雷達圖
很多游戲中的人物能力極向?qū)Ρ染褪且岳走_圖表示的。柱狀圖一般是一個分類型變量不同類別間的比較,雷達圖可以是多個數(shù)值不在同一個scale之下;更具體地說,柱狀圖一般是橫向比較,雷達圖既可以多個觀測之間的縱向比較,也可以是一個觀測在不同變量間的橫向比較。
值得一提的是,雷達圖如果用來橫向比較,需先把各個數(shù)值變量作歸一化處理。
箱線圖
箱線圖亦稱盒須圖,也是挺學(xué)術(shù)的一個圖。它用來表征各個數(shù)值型變量的分布狀況,每一條橫線代表分位數(shù),盒內(nèi)部的橫線代表中位數(shù),點代表異常值。
小提琴圖
小提琴圖本質(zhì)與直方圖一樣,都是表征數(shù)值型變量的分布,每一個小提琴的寬度代表它在該高度處的頻率范圍。
熱力圖
熱力圖一般以顏色來映射密度或者其他數(shù)值變量,一般來說,顏色最深的地方表示數(shù)據(jù)最集中。(比較常用,對于熱圖的解釋還需要看圖例的含義)
日歷圖
日歷圖是熱力圖的變種,它把每一個矩形重新排列成日歷的形狀,這樣可以方便地觀察一段時間內(nèi)每一天的數(shù)值特征。
地圖
地圖用來可視化地理數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)一般由國家地理測繪部門提供,在一些網(wǎng)站上也能找到,常用的數(shù)據(jù)格式有shp、JSON、csv等。
地圖的繪制原理是基于大量的散點,勾勒成曲線,再連接成多邊形——其中每一塊多代形代表一個地區(qū),可以是國家、省、市、區(qū)縣等。
地圖的應(yīng)用主兩有種情況:一是如上圖一樣以顏色填充每一個多邊形來映射一個指標,這種情況下地圖跟柱狀圖本質(zhì)相同,但是多了多邊形之間的位置關(guān)系;另一種是在地圖上疊加散點或者曲線,來表征各個點之間的地理位置。
地球圖
地圖是二維的,三維的就是地球圖。這種圖形一般是交互的,也就是說你可以用鼠標實現(xiàn)地球的旋轉(zhuǎn)和縮放等操作。
值得一提的是,不要僅僅為了3D就使用地球圖,要看數(shù)據(jù)本身的情況。如果你的數(shù)據(jù)范圍本來就覆蓋全球,用地球圖很合適;但如果你的數(shù)據(jù)范圍小,就一個國內(nèi),甚至一個省市內(nèi)的,搞個地球圖就太浮夸,而且整個球上只有一個非常小的區(qū)域有數(shù)據(jù),是很不和諧的。
網(wǎng)絡(luò)圖
網(wǎng)絡(luò)圖的元素包含點和邊,邊分為無向邊、單向邊和雙向邊來表征點與點的連接關(guān)系,邊的粗細可以映射這種關(guān)系的強弱。
arc diagram
arc diagram也是一種網(wǎng)絡(luò)圖,只不過它把所有的節(jié)點一字排開,以弧線來表示邊。這樣看起來藝術(shù)感更強,適合于節(jié)點較多的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系可視化。
和弦圖
和弦圖一般用來表示雙向的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系(比如AB兩個城市相互流入流出了多少人),數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一般為鄰接矩陣。當節(jié)點很多的時候,各種弧線交叉得就非常密密麻麻,這種情況下,要么交互,要么考慮別的圖形。
hierarchical edge bundling
hierarchical edge bundling也表示節(jié)點間的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系,不過它把邊扭曲成曲線,這樣就適合節(jié)點比較多的可視化。
矩形樹圖
矩形樹圖本質(zhì)就是決策樹的可視化,只不過排成矩形。它也是把各個變量層層細分,這一點跟sunburst圖類似。當變量比較多的時候,做成交互可縮放的形式更合適。
平行坐標圖
平行坐標圖的優(yōu)點是可以把多個變量并形排開,把每一個記錄都以折線連接上。這樣當數(shù)據(jù)量大的時候,其實可以很方便地觀察各個變量的分布情況。
?;鶊D
?;鶊D看起來跟平行坐標圖有點像,但含義不一樣。桑基圖主要的用法是表征流量在各個層級的流動關(guān)系,上一層如何向下一層分散,下一層如何由下一層匯聚。
漏斗圖
互聯(lián)網(wǎng)運營有一個很重要的概念就是層級轉(zhuǎn)化,這個每層的轉(zhuǎn)化率用漏斗圖來可視化,形神俱佳。如果兩層之間的寬度近似,表征該層的轉(zhuǎn)化率高;如果兩層之間的寬度一下子減小了很多,表示轉(zhuǎn)化率低。
儀表盤
儀表盤的觀賞性大于實用性,實際上它的功能很簡單,就是表征一個數(shù)值型變量在最小值和最大值之間的什么分位。
象柱形圖
象柱形圖其實就是柱形圖,只不過把柱子換成了其它的圖形。如果數(shù)據(jù)本身有比較具體、形象的含義和背景,那么用象柱形圖是一種比較新穎的選擇。
主題河流圖
主題河流圖好看,但不好解釋,如果不是交互式的,最好不要用。它一般是把多個類別隨時間的變化數(shù)據(jù)堆疊起來,表征隨時間變化的趨勢。
詞云圖
詞云圖即是對詞匯的頻數(shù)進行可視化,一個詞越大它出現(xiàn)的次數(shù)就越多,一般與文本挖掘配合使用。
在實際的數(shù)據(jù)可視化中,往往不是孤立地用一個基本圖形,把多個圖形組合、鄰接,能交叉對比出更多的信息。比如在柱狀圖上疊加折線圖,在地圖上疊加散點圖,把多個柱狀圖放在一起對比等等。
記住數(shù)據(jù)可視化展現(xiàn)信息是第一位的,好看倒是其次。
圖形語法
看了以上這么多圖形,對可視化圖形也有了一個感性的認識?,F(xiàn)在粗略地介紹一下圖形語法,想學(xué)習(xí)全面的圖形語法還需去專門學(xué)習(xí)。
1.數(shù)據(jù)(data):數(shù)據(jù)才是圖形的靈魂,這點無需解釋。
2.幾何對象(geom):也就是圖形本身,這是可視化的外形。根據(jù)數(shù)據(jù)特征,選擇最合適的圖形。
3.映射(mapping):映射即是把數(shù)據(jù)和圖形給連接起來。映射什么數(shù)據(jù)變量,它是連續(xù)的還是離散的?
4.標度(scale):這個是從數(shù)據(jù)中剝離,但是控制數(shù)據(jù)如何映射到圖形上的屬性。圖形中用什么通道來映射?常用的有顏色、長度、面積、形狀、透明度等通道。
5.坐標系(coord):坐標系不一定非得是直角笛卡爾坐標系,比如對于地圖并不適合,所以要做專門的投影操作。轉(zhuǎn)換坐標系也有造成不同的視覺效果,比如把柱狀圖的坐標系轉(zhuǎn)換成極坐標系就變成了玫瑰圖。
6.統(tǒng)計變換(stat):對數(shù)據(jù)進行常規(guī)的統(tǒng)計操作,不過也可以先把數(shù)據(jù)處理好,可視化的時候就不再做變換。
7.分面(facet):如果圖形維度較高,并不是一張圖能說明的,那么就分面處理。分面實際上是多加了一個維度,就像一頁紙和一頁書的區(qū)別。
8.位置(position):一般來說圖形各個元素的位置是由數(shù)據(jù)決定的,不過在不影響分析的前提下為了視覺美觀也可以做一些微調(diào)。比如有的散點圖只看它在y軸的高度,這個時候就可以在x軸上加擾動,沒必要很多點都擠在一起。
掌握了圖形語法,對理解可視化的本質(zhì),構(gòu)思圖形屬性很有幫助;只有掌握了圖形語法,才能真正自由地去創(chuàng)造數(shù)據(jù)可視化,而不僅僅只是往模板里套數(shù)據(jù)。
更新日志
版本:baltamatica_2.5.1
日期:2023年7月7日
一、新增功能
1.繪圖
(1)使用全新的繪圖窗口界面,提升用戶使用體驗;
(2)設(shè)計了工具欄的導(dǎo)出、網(wǎng)格線、縮小、放大、平移、旋轉(zhuǎn)、還原視圖功能,對繪圖圖形進行導(dǎo)出、增刪網(wǎng)格線、縮放、平移、旋轉(zhuǎn)、還原視圖操作。
二、新增函數(shù)
1.內(nèi)置函數(shù)
新增函數(shù)
(1)randg: 產(chǎn)生服從伽馬分布的隨機矩陣;
(2)flintmax: 返回IEEE 標準下最大的浮點格式的連續(xù)整數(shù);
(3)int8/int16/uint8/uint16/uint32/uint64: 整數(shù)類型矩陣的轉(zhuǎn)化函數(shù);
(4)ismatrix: 判斷變量是否為矩陣(2D 數(shù)組)。
功能增強
(1) format 函數(shù)支持 rat|rational/shortg/long/bank/shorteng/longen的用法;
(2) randi/randn/rand函數(shù)支持高維數(shù)組;
(3) + - .* ./ .^ 等二元運算均已經(jīng)支持高維數(shù)組,即高維數(shù)組之間運算可以進行維度的自動展開;
(4) Rem和mod函數(shù)支持兩參數(shù)均為數(shù)組類型輸入,并支持維度自動展開。
Bug 修復(fù)
(1) 修復(fù)了mldivide在第二個參數(shù)為標量時結(jié)果不正確的問題;
(2) 修復(fù)了 num2str 在某些情況會閃退的問題;
(3) 修復(fù)了整數(shù)類型轉(zhuǎn)化函數(shù),如 int32 int64 等的轉(zhuǎn)化邏輯,現(xiàn)在轉(zhuǎn)化的邏輯為四舍五入,即 int32(2.5) 會返回3;
(4) 修復(fù)了 ^ 運算符不能正常進行運算的問題;
(5) 修復(fù)了函數(shù) NaN Inf 函數(shù),使得其支持 typename 參數(shù),例如 NaN('single');
(6) 移除了函數(shù) i j pi 的多參數(shù)用法,現(xiàn)在這些函數(shù)只能返回標量;
(7) 修復(fù)了 a:d:b 在某些情況下會缺少最右側(cè)端點的問題;
(8) 修復(fù)了二元運算 + - .* 等函數(shù)在存在整數(shù)類型變量情況下的輸出邏輯 - 整數(shù)類型只能和相同類型的整數(shù)或 double 類型標量運算,返回值類型與整數(shù)類型相同,其他情況下均報錯;
(9) 修復(fù)了 load_plugin try_load_plugin 函數(shù)在路徑存在中文情況下無法正確加載插件的問題。
2.繪圖函數(shù)
(1)plot:二維線圖;
(2)plot3:三維點或線圖;
(3)surf:曲面圖;
(4)scatter:散點圖;
(5)pie:餅圖;
(6)area:區(qū)域圖;
(7)bar:條形圖;
(8)histogram:直方圖;
(9)surfc:等高線圖;
(10)scatter3:三維散點圖;
(11)contour:矩陣的等高線圖;
(12)quiver:箭頭圖或向量圖;
(13)contourf:填充的二維等高線圖;
(14)gscatter:分組散點圖;
(15)bubblechart:氣泡圖;
(16)stairs:階梯圖;
(17)errorbar:含誤差條的線圖;
(18)boxchart:箱線圖;
(19)line:創(chuàng)建基本線條;
(20)fill:創(chuàng)建二維填充補片;
(21)stem:繪制離散序列數(shù)據(jù);
(22)figure:創(chuàng)建圖窗窗口;
(23)hold:添加新繪圖時保留當前繪圖;
(24)clf:清空圖窗;
(25)close:關(guān)閉一個或多個圖窗;
(26)text:向數(shù)據(jù)點添加文本描述;
(27)xlabel:為 x 軸添加標簽;
(28)ylabel:為 y 軸添加標簽;
(29)zlabel:為 z 軸添加標簽;
(30)xticklabels:設(shè)置或查詢 x 軸刻度標簽;
(31)xticks:設(shè)置或查詢 x 軸刻度值;
(32)yticklabels:設(shè)置或查詢 y 軸刻度標簽;
(33)yticks:設(shè)置或查詢 y 軸刻度值;
(34)zticklabels:設(shè)置或查詢 z 軸刻度標簽;
(35)zticks:設(shè)置或查詢 z 軸刻度值;
(36)title:添加標題;
(37)subtitle:為繪圖添加副標題;
(38)gcf:當前圖窗的句柄;
(39)gca:當前坐標區(qū)或圖;
(40)gco:當前對象的句柄;
(41)set:設(shè)置圖形對象屬性;
(42)get:查詢圖形對象屬性;
(43)legend:在坐標區(qū)上添加圖例;
(44)bubblelegend:為氣泡圖創(chuàng)建圖例;
(45)subplot:在各個分塊位置創(chuàng)建坐標區(qū);
(46)xline:具有常量 x 值的垂直線;
(47)yline:具有常量 y 值的水平線;
(48)groot:圖形根對象;
(49)colorbar:顯示色階的顏色欄。
三、已知問題
問題一:
系統(tǒng)默認字體為思源黑體CN Regular,若用戶端電腦未安裝思源黑體,則無法擁有最優(yōu)視覺體驗。
臨時解決方案:用戶端如遇以上情況,則默認顯示為其他用戶端系統(tǒng)支持的字體,不影響閱讀及功能使用。
問題二:
在已有多個繪圖窗口打開場景下,再次運行腳本創(chuàng)建figure圖窗且連續(xù)點擊運行,偶現(xiàn)軟件一直在運行中無法停止的問題。
臨時解決方案:用戶可單擊右鍵出現(xiàn)是否等待程序彈窗,選擇關(guān)閉程序退出后重新進入即可。
v2.5.1_release
【安裝包獲取】
baltamatica_2.5.1_release_win_x86-64
baltamatica_2.5.1_release_ubuntu20.04_amd64
【新增功能】
點擊查看北太天元軟件baltamatica_2.5.1 更新日志
北太天元是面向科學(xué)計算與工程計算的國產(chǎn)通用型科學(xué)計算軟件,提供科學(xué)計算、可視化、交互式程序設(shè)計,具備豐富的底層數(shù)學(xué)函數(shù)庫,支持數(shù)值計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法開發(fā)等工作,并通過SDK與API接口,擴展支持各類學(xué)科與行業(yè)場景,為各領(lǐng)域科學(xué)家與工程師提供優(yōu)質(zhì)、可靠的科學(xué)計算環(huán)境。
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繪圖窗口界面已全面更新,工具欄功能進一步完善??墒褂檬髽藢D形進行導(dǎo)出、增刪網(wǎng)格線、縮放、平移、旋轉(zhuǎn)、還原視圖等操作。
可繪制二維線圖、三維線圖、曲面圖、散點圖、餅圖、區(qū)域圖、條形圖、直方圖、三維散點圖、等高線圖、箭頭圖、氣泡圖、階梯圖、含誤差條的線圖、箱線圖等。
可設(shè)置線條顏色、線型、標記符號等圖形屬性,并支持添加圖例、標題等,進一步提升繪圖美觀度與實用性。
可調(diào)整線條顏色并增加圖例、顏色欄、標題等
支持基本算術(shù)運算、三角函數(shù)、特殊函數(shù)、線性方程、特征值和奇異值、矩陣分解、矩陣運算、隨機數(shù)的生成、優(yōu)化、稀疏矩陣的創(chuàng)建和運算等。
北太天元目前支持的數(shù)據(jù)類型包括:
int8/uint8/int16/uint16
int32/uint32/int64/uint64
double/single/complex/char
logical/string/struct/cell
該版本可滿足二維矩陣和數(shù)組的創(chuàng)建、合并、重構(gòu)等使用需求,并支持常見數(shù)據(jù)類型和不同數(shù)據(jù)類型之間的轉(zhuǎn)換,字符和字符串操作,以及高維矩陣的創(chuàng)建(高維矩陣相關(guān)操作正在開發(fā)中)。
支持創(chuàng)建、運行、調(diào)試腳本,以及創(chuàng)建腳本函數(shù)、局部函數(shù)、匿名函數(shù)等。
支持導(dǎo)入導(dǎo)出的數(shù)據(jù)類型包含double,single,int32,int64,logical,char,string,支持導(dǎo)入導(dǎo)出的文件格式包括csv,xlsx,mat,txt等。
提供求解線性規(guī)劃和混合整數(shù)線性規(guī)劃、二次規(guī)劃等函數(shù)。
支持常微分方程的初始值問題求解器,提供非剛性求解器、剛性求解器。
提供一維二維的快速傅里葉變換、快速傅里葉逆變換等函數(shù)。
提供線性與非線性回歸、插值、平滑化、后處理擬合等函數(shù)。
提供計算幾何相關(guān)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法,如三角剖分、Voronoi圖、多邊形、多面體等函數(shù)。
更多詳細功能更新介紹可查看北太天元軟件baltamatica_2.5.1 更新日志
如您需學(xué)習(xí)使用北太天元,您可下載產(chǎn)品白皮書、用戶手冊等文檔資料,或通過觀看課程視頻進一步了解軟件操作。
詳細資料可通過【必看】北太天元軟件新手指南查找。
您的使用與建議是北太天元前進的重要動力,誠邀您反饋軟件使用體驗(如安裝情況、響應(yīng)時間、穩(wěn)定性等),我們將第一時間回復(fù)您的問題與需求。歡迎大家在社區(qū)多多發(fā)帖討論。
baltamatica_ 999_2.5.1.1_dev
【安裝包獲取】
baltamatica_999_2.5.1.1_dev_x86-64_win10.exe
【新增功能】
1.修復(fù)無法找到子函數(shù)句柄的bug,見examples/my_test_fun.m
baltamatica_ 999_2.5.1.2_dev
【安裝包獲取】
baltamatica_999_2.5.1.2_dev_x86-64_win10
baltamatica_999_2.5.1.2_new_graph_dev_ubuntu20.04_amd64
baltamatica_999_2.5.1.2_new_graph_dev_ubuntu22.04_amd64
baltamatica_999_2.5.1.2_dev_MacOSX12.1.1_Apple-m1
【新增功能】
1.修復(fù)了integral(@sin, 1, 2), integral(@sin, 1, 2)的第二個積分無法計算的bug
2.使用了新繪圖
1、聚類(Clustering):
聚類是一個將數(shù)據(jù)集劃分為若干(class)或類(cluster)的過程,并使得同一個組內(nèi)的數(shù)據(jù)對象具有較高的相似度;而不同組中的數(shù)據(jù)對象是不相似的。
相似或不相似是基于數(shù)據(jù)描述屬性的取值來確定的,通常利用各數(shù)據(jù)對象間的距離來進行表示。聚類分析尤其適合用來探討樣本間的相互關(guān)聯(lián)關(guān)系從而對一個樣本結(jié)構(gòu)做一個初步的評價。
2、聚類與分類的區(qū)別
聚類是一種無(教師)監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法。與分類不同,其不依賴于事先確定的數(shù)據(jù)類別,以及標有數(shù)據(jù)類別的學(xué)習(xí)訓(xùn)練樣本集合。 因此,聚類是觀察式學(xué)習(xí),而不是示例式學(xué)習(xí)。
3、什么是好的聚類
一個好的聚類方法將產(chǎn)生以下的高聚類:
最大化類內(nèi)的相似性
最小化類間的相似性
聚類結(jié)果的質(zhì)量依靠所使用度量的相似性和它的執(zhí)行。聚類方法的質(zhì)量也可以用它發(fā)現(xiàn)一些或所有隱含模式的能力來度量。
聚類分析有兩種:
一種是對樣品的分類,稱為Q型,
一種是對變量(指標)的分類,稱為R型。
R型聚類分析的主要作用:
(1) 不但可以了解個別變量之間的親疏程度,而且可以了解各個變量組合之間的親疏程度。
(2) 根據(jù)變量的分類結(jié)果以及它們之間的關(guān)系,可以選擇主要變量進行Q型聚類分析或回歸分析。(R2為選擇標準)
Q型聚類分析的主要作用:
(1) 可以綜合利用多個變量的信息對樣本進行分析
(2) 分類結(jié)果直觀,聚類譜系圖清楚地表現(xiàn)數(shù)值分類結(jié)果
(3) 聚類分析所得到的結(jié)果比傳統(tǒng)分類方法更細致、全面、合理。
1、常用距離的定義
2、相似系數(shù)
3、類間距離
1、譜系聚類算法的步驟:
(1)選擇樣本間距離的定義及類間距離的定義
(2)計算n個樣本之間的距離,得到距離矩陣
(3)構(gòu)造個類,每類只含有一個樣本
(4)合并符合類間距離要求的兩類為一個新類
(5)計算新類與當前各類的距離。若類的個數(shù)為1,則轉(zhuǎn)到步驟6,否則回到步驟4
(6)畫出聚類圖
(7)決定類的個數(shù)和類
1、K-平均聚類算法步驟:
(1)從n個數(shù)據(jù)對象任意選擇k個對象作為初始聚類中心
(2)循環(huán) (3)到 (4)直到每個聚類不再發(fā)生變化為止
(3)根據(jù)每個聚類對象的均值(中心對象 ),計算每個對象與這些中心對象的距離,并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進行劃分:
(4)重新計算每個(有變化)聚類的均值(中心對象)
2、算法的基本思想:
(1)首先,隨機的選擇k個對象,每個對象初始的代表了一個簇的平均值;
(2)對剩余的每個對象,根據(jù)其與各個簇中心的距離,將它賦給最近的簇;
(3)然后重新計算每個簇的平均值。
(4)這個過程不斷重復(fù),直到準則函數(shù)收斂。
3、算法的特點:
只適用于聚類均值有意義的場合,在某些應(yīng)用中,如:數(shù)據(jù)集中包含符號屬性時,直接應(yīng)用k-means算法就有問題。
用戶必須事先指定k的個數(shù)。對噪聲和孤立點數(shù)據(jù)敏感,少量的該類數(shù)據(jù)能夠?qū)垲惥灯鸬胶艽蟮挠绊憽?/p>
本文轉(zhuǎn)自公眾號“數(shù)學(xué)建模老哥”
期待同學(xué)們的參加~
baltamatica_999_2.5.2_dev
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baltamatica-999-2.5.2-dev-win-x86_64
baltamatica-999-2.5.2-dev-ubuntu20.04-amd64
baltamatica-999-2.5.2-dev-ubuntu22.04-amd64
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baltamatica-999-2.5.2-dev-debian12-amd64
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baltamatica-999.2.5.2.dev-1.el8.x86_64
baltamatica-999.2.5.2.dev-0-x86_64.pkg.tar.zst
【新增功能】
新增如下:
1、內(nèi)置函數(shù)idivide 整數(shù)除法
2、asind acosd sinpi cospi tand cotd atand acotd atan2d secd asecd cscd
3、acscd 等三角函數(shù)
4、sortrows 將數(shù)組按行排序
5、hypot 三角形斜邊
6、isrow iscolumn 判斷是否為行列向量
7、ndims 數(shù)組維度
修復(fù)了如下內(nèi)置函數(shù):
1、修復(fù)了 rot90 在逆時針旋轉(zhuǎn) 270° 不正確的問題
2、增加 isa 對稀疏矩陣的判斷
3、一元函數(shù)現(xiàn)在支持多維數(shù)組的運算
4、修復(fù)了 round 函數(shù)保留小數(shù)結(jié)果不正確的問題
5、提高 svd 函數(shù)的計算速度,提高 eig 函數(shù)在對稱稠密矩陣輸入的計算速度
6、修正 ldl 函數(shù)在稀疏矩陣下的計算錯誤
7、暫時移除了 spline 插件,因為當前版本未完成適配
8、添加了多系統(tǒng)的支持:debian 10/11/12、redhat/centos/rocky 8 系列、archlinux
baltamatica 999_3.0.0_dev
【安裝包獲取】
baltamatica-999-3.0.0-Dev-win-x86_64
【新增功能】
1、使用了新版本 IDE
2、新增如下內(nèi)置函數(shù)
· idivide 整數(shù)除法
· asind acosd sinpi cospi tand cotd atand acotd atan2d secd asecd cscd acscd 等三角函數(shù)
· sortrows 將數(shù)組按行排序
· hypot 三角形斜邊
· isrow iscolumn 判斷是否為行列向量
· ndims 數(shù)組維度
3、修復(fù)了如下內(nèi)置函數(shù)
· 修復(fù)了 rot90 在逆時針旋轉(zhuǎn) 270° 不正確的問題
· 增加 isa 對稀疏矩陣的判斷
· 一元函數(shù)現(xiàn)在支持多維數(shù)組的運算
· 修復(fù)了 round 函數(shù)保留小數(shù)結(jié)果不正確的問題
· 提高 svd 函數(shù)的計算速度,提高 eig 函數(shù)在對稱稠密矩陣輸入的計算速度
· 修正 ldl 函數(shù)在稀疏矩陣下的計算錯誤
4、暫時移除了 spline 插件,因為當前版本未完成適配
5、添加了多系統(tǒng)的支持:debian 10/11/12、redhat/centos/rocky 8 系列、archlinux
版本:baltamatica_3.0.0_beta
日期:2023年8月31日
(1)使用全新的IDE界面;
(2)以實時保存的機制替代手動保存,避免因意外導(dǎo)致代碼未保存丟失;
(3)新增代碼節(jié)的運行節(jié)并前進、運行剩余節(jié);
(4)新增調(diào)試模式中的步入、步出;
(5)新增編輯器文本的查找/替換;
(6)新增默認布局、經(jīng)典布局和自定義布局,以及布局切換;
(7)新增幫助文檔功能;
(8)新增對函數(shù)的右鍵help,快速查看函數(shù)help信息;
(9)新增快速查看函數(shù)定義功能,Ctrl+鼠標左鍵點擊自定義函數(shù)名。
(1)sortrows: 對矩陣行或表行進行排序;
(2)idivide: 帶有舍入選項的整除;
(3)sinpi: 準確地計算 sin(X*pi);
(4)asind: 反正弦(以度為單位);
(5)cscd: 以度為單位的參數(shù)的余割;
(6)cospi: 準確計算 cos(X*pi);
(7)acosd: 反余弦(以度為單位);
(8)tand: 以度表示的參數(shù)的正切;
(9)atand: 反正切(以度為單位);
(10)atan2d: 四象限反正切(以度為單位);
(11)acscd: 反余割(以度為單位);
(12)secd: 參數(shù)的正割,以度為單位;
(13)asecd: 反正割(以度為單位);
(14)cotd: 以度為單位的參數(shù)的余切;
(15)acotd: 反余切(以度為單位);
(16)hypot: 平方和的平方根(斜邊);
(17)isrow: 確定輸入是否為行向量;
(18)iscolumn: 確定輸入是否為列向量;
(19)ndims: 數(shù)組維度數(shù)目;
(20)manual: 在命令行窗口展示幫助信息;
(21)intersect: 設(shè)置兩個數(shù)組的交集;
(22)cart2pol: 將笛卡爾坐標轉(zhuǎn)換為極坐標或柱坐標;
(23)cart2sph: 將笛卡爾坐標轉(zhuǎn)換為球面坐標;
(24)pol2cart: 將極坐標或柱坐標轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標;
(25)sph2cart: 將球面坐標轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標;
(26)nthroot: 實數(shù)的第 n 次實根;
(27)cplxpair: 將復(fù)數(shù)排序為復(fù)共軛對組;
(28)unwrap: 平移相位角;
(29)factor: 質(zhì)因數(shù);
(30)factorial: 輸入的階乘;
(31)gcd: 最大公約數(shù);
(32)isprime: 確定哪些數(shù)組元素為質(zhì)數(shù);
(33)lcm: 最小公倍數(shù);
(34)nchoosek: 二項式系數(shù)或所有組合;
(35)perms: 所有可能的排列;
(36)primes: 小于等于輸入值的質(zhì)數(shù);
(37)rat: 有理分式近似值;
(38)rats: 有理輸出;
(39)poly: 具有指定根的多項式或特征多項式;
(40)polyeig: 多項式特征值問題;
(41)polyvalm: 矩陣多項式計算;
(42)polyder: 多項式微分;
(43)mkpp: 生成分段多項式;
(44)compan: 伴隨矩陣;
(45)hadamard: Hadamard 矩陣;
(46)hankel: Hankel 矩陣;
(47)hilb: Hilbert 矩陣;
(48)invhilb: Hilbert 矩陣的逆矩陣;
(49)pascal: 帕斯卡矩陣;
(50)rosser: 典型對稱特征值測試問題;
(51)toeplitz: 托普利茨矩陣;
(52)vander: Vandermonde 矩陣;
(53)wilkinson: Wilkinson 的特征值測試矩陣;
(54)linsolve: 對線性方程組求解;
(55)rsf2csf: 將實數(shù) Schur 形式轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù) Schur 形式;
(56)planerot: Givens 平面旋轉(zhuǎn);
(57)bandwidth: 矩陣的上下帶寬;
(58)normest: 2-范數(shù)估值;
(59)condeig: 與特征值有關(guān)的條件數(shù);
(60)orth: 適用于矩陣范圍的標準正交基;
(61)subspace: 兩個子空間之間的角度。
(1)mesh:網(wǎng)格曲面圖;
(2)meshc:網(wǎng)格曲面圖下的等高線圖;
(3)meshz:帶帷幕的網(wǎng)格曲面圖;
(4)surface:基本曲面圖;
(5)axis:設(shè)置坐標軸范圍和縱橫比;
(6)view:相機視線;
(7)xlim:設(shè)置或查詢 x 坐標軸范圍;
(8)ylim:設(shè)置或查詢 y 坐標軸范圍;
(9)zlim:設(shè)置或查詢 z 坐標軸范圍;
(10)box:顯示坐標區(qū)輪廓;
(11)grid:顯示或隱藏坐標區(qū)網(wǎng)格線;
(12)cla:清除坐標區(qū);
(13)axes:創(chuàng)建笛卡爾坐標區(qū);
(14)colormap:查看并設(shè)置當前顏色圖。
(1)優(yōu)化工具箱
·fsolve:對非線性方程組求解;
·lsqcurvefit:用最小二乘求解非線性曲線擬合(數(shù)據(jù)擬合)問題;
·fmincon:尋找約束非線性多變量函數(shù)的最小值;
·fseminf:求解半無限約束多變量非線性函數(shù)的最小值;
·fminimax:求解minmax約束問題;
·fminsearch:使用無導(dǎo)數(shù)法計算無約束的多變量函數(shù)的最小值;
·fgoalattain:求解涉及多目標的目標達成問題。
(1)優(yōu)化調(diào)試邏輯;
(2)修復(fù)單行注釋與多行注釋嵌套使用的bug;
(3)優(yōu)化查找功能,可同時搜索變量、編輯器文本;
(4)優(yōu)化代碼高亮,函數(shù)等類型加入高亮;
(5)優(yōu)化代碼縮進,如代碼嵌套層次縮進、字符串換行等;
(6)優(yōu)化自動補全,將自定義變量加入補全候選;
(7)替換鼠標懸停在函數(shù)上按F1功能,將懸浮help窗口替換為在幫助文檔中顯示該函數(shù);
(8)優(yōu)化管理和設(shè)置,將插件管理、字體設(shè)置、顏色設(shè)置移入設(shè)置頁面中;
(9)優(yōu)化插件管理,新增插件信息展示,使用更友好的加載/卸載交互方式;
(10)優(yōu)化字體設(shè)置,重新設(shè)計了字體設(shè)置界面,增加了字體預(yù)覽,合并簡化了字體設(shè)置對象;
(11)優(yōu)化顏色設(shè)置,重新設(shè)計了顏色設(shè)置界面,提供了兩款預(yù)設(shè)配色方案,合并簡化了顏色設(shè)置對象;
(12)使用全新的系統(tǒng)文件管理界面,優(yōu)化了文件打開、導(dǎo)入、導(dǎo)出、保存等邏輯和體驗;
(13)優(yōu)化快捷工具欄布局,增加快捷工具欄功能按鈕;
(14)優(yōu)化當前活動路徑布局,及其與地址導(dǎo)航欄的聯(lián)動邏輯;
(15)優(yōu)化問題反饋頁面,對反饋的問題進行分類,并支持上傳圖片、社區(qū)幫助等;
(16)優(yōu)化地址導(dǎo)航欄的展示邏輯,以列表替換樹形結(jié)構(gòu)。
(1)功能增強
·isa新增對稀疏矩陣的判斷;
·新增一元函數(shù)對多維數(shù)組的支持;
·支持高維數(shù)組取下標,賦值、讀取、刪除等操作;
·提高eig函數(shù)在對稱矩陣輸入下的運行效率;
·提高svd函數(shù)的運行效率。
(2)Bug修復(fù)
·round:修復(fù)函數(shù)求值錯誤;
·sort:修復(fù)對NaN元素的處理存在問題;
·diag:修復(fù)了diag處理 0xn 類型矩陣的時候會閃退的bug;
·speye:修復(fù)了speye 輸入?yún)?shù)有負值的情況下會閃退的問題。
(3)繪圖
·設(shè)置圖形屬性時,屬性名稱大小寫不敏感。
(1)優(yōu)化工具箱
·linprog:求解線性規(guī)劃問題;
·intlinprog:混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP);
·quadprog:二次規(guī)劃。
(2)曲線擬合工具箱
·對已有的10個函數(shù) csapi、csape、ppmak、bspline、spapi、spmak、fnval、fnder、fn2fm、fnbrk 進行了重構(gòu),增加函數(shù)使用穩(wěn)定性,減小閃退的機率。
系統(tǒng)默認字體為思源黑體CN Regular,若用戶端電腦未安裝思源黑體,則無法擁有最優(yōu)視覺體驗。臨時解決方案:用戶端如遇以上情況,則默認顯示為其他用戶端系統(tǒng)支持的字體,不影響閱讀及功能使用。
v3.0.0_beta
【安裝包獲取】
baltamatica_3.0.0_beta_win_x86_64
【新增功能】
點擊查看 北太天元軟件baltamatica_3.0.0 _beta更新日志
release版本和beta版本均為正式版本,是會經(jīng)過測試驗證后正式發(fā)布的版本,該版本比較穩(wěn)定。
dev版為嘗鮮版本,用于給用戶測試bug以及吐槽。
版本:baltamulink_1.0.0
日期:2023年9月28日
discrete solver
ode23、ode78、ode89、ode113、ode45
ode1、ode2、ode3、ode4、ode5
1.1 discontinuous
deadzone: 死區(qū)模塊;
quantizer: 量化模塊;
saturation: 飽和限制模塊;
viscousFriction: 摩擦模塊。
1.2 discretes
delay:時延模塊;
difference:差分模塊;
discreteFilter:離散IIR濾波器模塊;
discreteFIR:離散FIR濾波器模塊;
discreteIntegrator:離散積分模塊;
discreteStateSpce:離散狀態(tài)空間模塊;
discreteTransferFunc:離散傳遞函數(shù)模塊;
discreteZeroPole:離散零極點模塊;
memory:時延模塊;
unitDelay:單位時延模塊;
ZOH:零階采樣保持模塊。
1.3 Inputs
fromFilecsv:導(dǎo)入csv文件數(shù)據(jù);
fromFileExcel:導(dǎo)入excel文件數(shù)據(jù);
fromFileTxt:導(dǎo)入txt文件數(shù)據(jù);
fromFileMat:導(dǎo)入mat文件數(shù)據(jù);
fromWorkspace:導(dǎo)入天元工作區(qū)數(shù)據(jù);
ramp:產(chǎn)生斜坡信號;
Inf:輸出Inf;
NaN:輸出NaN;
e:輸出自然對數(shù)底數(shù)e;
PI;輸出圓周率。
1.4 logicOpearations
compareToConst:與指定常數(shù)比較大小;
compareToZero:與零比較大小。
1.5 maths
elementsSum:累加模塊;
elementsProduct:累乘模塊;
subtract:加減運算模塊;
sqrt:求平方根模塊;
signedSqrt:求有符號平方根模塊;
reciprocalSqrt:請平方根倒數(shù)模塊。
1.6 outputs
out:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到天元工作區(qū);
terminator:用于未連接的輸出端口;
toFileCsv:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到csv文件;
toFileExcel:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到excel文件;
toFileMat:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到mat文件;
toFileTxt:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到txt文件;
toWorkspace:模型計算結(jié)果導(dǎo)出到天元工作區(qū);
XYgraph:數(shù)據(jù)可視化。
mathFunc模塊支持sin、cos、tan、asin、acos、atan、atan2函數(shù)。
1.1 全新ui界面(參數(shù)設(shè)置模塊和模塊信息整合,求解器選擇布局更新)
1.2 連線拖拽算法;
1.3 模塊庫顯示以及滾動交互;
1.4 版本信息頁;
1.5 問題反饋頁。
2.1 參數(shù)依賴聯(lián)動渲染功能;
2.2 模塊壁障算法;
2.3 優(yōu)化了保存機制。
3.1 北太真元快速入門;
3.2 計算單元;
3.3 求解器;
3.4 模型庫。
4.1 航空航天(5個);
4.2 控制系統(tǒng)(5個);
4.3 船舶(5個);
4.4 汽車(5個)。
無
天元和真元信息未分流,執(zhí)行腳本過程中的error信息只能在天元命令行窗口打印出來,無法在真元界面顯示。具體包括:
使用4類fromFile和fromWorkspace時,關(guān)于數(shù)據(jù)不合法檢測的錯誤提示信息。
版本:baltamatica_3.0.0_release
日期:2023年9月28日
1.1 使用全新的IDE界面,快捷工具欄、工作區(qū)、編輯器、地址導(dǎo)航欄、文件樹、命令行等功能界面煥然一新;
1.2 以自動保存的機制替代手動保存,運行或關(guān)閉時會自動保存文件;
1.3 新增代碼節(jié)的運行節(jié)并前進、運行剩余節(jié);
1.4 新增調(diào)試模式中的步入、步出;
1.5 新增編輯器文本的查找/替換;
1.6 新增默認布局、經(jīng)典布局和自定義布局,以及布局切換;
1.7 新增幫助文檔功能,點擊快捷工具欄幫助文檔按鈕進入,或鼠標懸停函數(shù)上按F1進入對應(yīng)幫助文檔;
1.8 新增對函數(shù)的右鍵help,快速查看函數(shù)help信息;
1.9 新增快速查看函數(shù)定義功能,Ctrl+鼠標左鍵點擊自定義函數(shù)名。
2.1 數(shù)學(xué)
idivide: 帶有舍入選項的整除;
sinpi: 準確地計算 sin(X*pi);
asind: 反正弦(以度為單位);
cscd: 以度為單位的參數(shù)的余割;
cospi: 準確計算 cos(X*pi);
acosd: 反余弦(以度為單位);
tand: 以度表示的參數(shù)的正切;
atand: 反正切(以度為單位);
atan2d: 四象限反正切(以度為單位);
acscd: 反余割(以度為單位);
secd: 參數(shù)的正割,以度為單位;
asecd: 反正割(以度為單位);
cotd: 以度為單位的參數(shù)的余切;
acotd: 反余切(以度為單位);
hypot: 平方和的平方根(斜邊);
cart2pol: 將笛卡爾坐標轉(zhuǎn)換為極坐標或柱坐標;
cart2sph: 將笛卡爾坐標轉(zhuǎn)換為球面坐標;
pol2cart: 將極坐標或柱坐標轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標;
sph2cart: 將球面坐標轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標;
nthroot: 實數(shù)的第 n 次實根;
cplxpair: 將復(fù)數(shù)排序為復(fù)共軛對組;
unwrap: 平移相位角;
factor: 質(zhì)因數(shù);
factorial: 輸入的階乘;
gcd: 最大公約數(shù);
isprime: 確定哪些數(shù)組元素為質(zhì)數(shù);
lcm: 最小公倍數(shù);
nchoosek: 二項式系數(shù)或所有組合;
perms: 所有可能的排列;
primes: 小于等于輸入值的質(zhì)數(shù);
rat: 有理分式近似值;
rats: 有理輸出;
poly: 具有指定根的多項式或特征多項式;
polyeig: 多項式特征值問題;
polyvalm: 矩陣多項式計算;
polyder: 多項式微分;
mkpp: 生成分段多項式;
compan: 伴隨矩陣;
hadamard: Hadamard 矩陣;
hankel: Hankel 矩陣;
hilb: Hilbert 矩陣;
invhilb: Hilbert 矩陣的逆矩陣;
pascal: 帕斯卡矩陣;
rosser: 典型對稱特征值測試問題;
toeplitz: 托普利茨矩陣;
vander: Vandermonde 矩陣;
wilkinson: Wilkinson 的特征值測試矩陣;
linsolve: 對線性方程組求解;
rsf2csf: 將實數(shù) Schur 形式轉(zhuǎn)換為復(fù)數(shù) Schur 形式;
planerot: Givens 平面旋轉(zhuǎn);
bandwidth: 矩陣的上下帶寬;
normest: 2-范數(shù)估值;
condeig: 與特征值有關(guān)的條件數(shù);
orth: 適用于矩陣范圍的標準正交基;
subspace: 兩個子空間之間的角度。
2.2 語言基礎(chǔ)知識
sortrows: 對矩陣行或表行進行排序;
isrow: 確定輸入是否為行向量;
iscolumn: 確定輸入是否為列向量;
ndims: 數(shù)組維度數(shù)目;
intersect: 設(shè)置兩個數(shù)組的交集;
fliplr:將數(shù)組從左向右翻轉(zhuǎn);
flipud:將數(shù)組從上向下翻轉(zhuǎn);
typecast:在不更改基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的情況下轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)類型。
2.3 繪圖
mesh:網(wǎng)格曲面圖;
meshc:網(wǎng)格曲面圖下的等高線圖;
meshz:帶帷幕的網(wǎng)格曲面圖;
surface:基本曲面圖;
axis:設(shè)置坐標軸范圍和縱橫比;
view:相機視線;
xlim:設(shè)置或查詢 x 坐標軸范圍;
ylim:設(shè)置或查詢 y 坐標軸范圍;
zlim:設(shè)置或查詢 z 坐標軸范圍;
box:顯示坐標區(qū)輪廓;
grid:顯示或隱藏坐標區(qū)網(wǎng)格線;
cla:清除坐標區(qū);
axes:創(chuàng)建笛卡爾坐標區(qū);
colormap:查看并設(shè)置當前顏色圖。
2.4 其他
manual: 在命令行窗口展示幫助信息。
3.1 優(yōu)化工具箱
fsolve:對非線性方程組求解;
lsqcurvefit:用最小二乘求解非線性曲線擬合(數(shù)據(jù)擬合)問題;
fmincon:尋找約束非線性多變量函數(shù)的最小值;
fseminf:求解半無限約束多變量非線性函數(shù)的最小值;
fminimax:求解minmax約束問題;
fminsearch:使用無導(dǎo)數(shù)法計算無約束的多變量函數(shù)的最小值;
fgoalattain:求解涉及多目標的目標達成問題。
3.2 圖像處理工具箱
dip::figure:創(chuàng)建圖形窗口;
dip::title:設(shè)置標題;
dip::size:獲取圖像大?。ㄊ褂?size);
dip::close:關(guān)閉圖形窗口;
imshow:顯示圖像;
imread:從圖像文件讀取圖像;
imwrite:將圖像寫入圖像文件;
imfinfo:圖像文件的信息;
gray2ind:將灰度或二值圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像;
ind2gray:將索引圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像;
cmap2gray:將 RGB 顏色表轉(zhuǎn)換為灰度顏色表;
imquantize:使用指定的量化級別和輸出值量化圖像;
imfilter:對圖像進行濾波;
fspecial:創(chuàng)建預(yù)定義的二維濾波器;
medfilt2:2 維中值濾波;
imgaussfilt:高斯濾波;
wiener2:2 維 Wiener 濾波;
stdfilt:標準差濾波;
entropyfilt:局部熵濾波;
imboxfilt2:2 維框濾波;
modefilt:模式濾波;
ordfilt2:2 維順序統(tǒng)計量濾波;
rangefilt:局部范圍濾波;
rescale:縮放數(shù)據(jù)范圍;
integralImage:積分圖;
integralBoxFilter:積分圖 2 維框濾波;
imnoise:向圖像添加噪聲;
imabsdiff:圖像的絕對差;
imadd:圖像的加運算;
imapplymatrix:顏色通道的線性組合;
imcomplement:圖像求補;
imdivide:圖像的除運算;
imlincomb:圖像的線性運算;
immultiply:圖像的乘運算;
imsubtract:圖像的減運算;
padarray:填充數(shù)組;
imcrop:裁剪圖像;
imresize:調(diào)整圖像大??;
imrotate:旋轉(zhuǎn)圖像;
imtranslate:平移圖像;
impyramid:圖像金字塔縮放圖像;
affinetform2d:2 維仿射幾何變換;
rigidtform2d:2 維剛性幾何變換;
simtform2d:2 維相似幾何變換;
transltform2d:2 維平移幾何變換;
projtform2d:2 維投影幾何變換;
fitgeotform2d:根據(jù)控制點對擬合二維幾何變換;
randomAffine2d:創(chuàng)建隨機 2 維仿射變換;
imwarp:對圖像應(yīng)用幾何變換;
transformPointsForward:應(yīng)用正向幾何變換;
transformPointsInverse:應(yīng)用逆幾何變換;
imref2d:將二維圖像參考到世界坐標;
detectORBFeatures:檢測 ORB 關(guān)鍵點;
extractFeatures:提取感興趣點的描述符(特征);
matchFeatures:特征匹配;
selectStrongest:選擇得分最高的部分關(guān)鍵點;
markORBPoints:在圖像中標記 ORB 關(guān)鍵點;
ORBPoints:ORB 關(guān)鍵點;
imfuse:將 2 幅圖像合成;
imshowpair:將 2 幅圖像合成顯示;
checkerboard:創(chuàng)建棋盤圖像;
imbinarize:通過閾值化將灰度圖像二值化;
im2int8:將圖像轉(zhuǎn)換為 8 位有符號整數(shù);
im2uint8:將圖像轉(zhuǎn)換為 8 位無符號整數(shù);
im2single:將圖像轉(zhuǎn)換為單精度;
im2double:將圖像轉(zhuǎn)換為雙精度值;
im2int16:將圖像轉(zhuǎn)換為 16 位有符號整數(shù);
im2uint16:將圖像轉(zhuǎn)換為 16 位無符號整數(shù);
dipmat2bxmat:將工具箱多維數(shù)組轉(zhuǎn)換為北太天元多維數(shù)組;
bxmat2dipmat:將北太天元多維數(shù)組轉(zhuǎn)換為工具箱多維數(shù)組;
im2gray:將 RGB 圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像;
mat2gray:將矩陣轉(zhuǎn)換為灰度圖像;
lab2uint8:將 L*a*b*顏色值轉(zhuǎn)換為 8 位無符號整數(shù);
lab2uint16:將 L*a*b*顏色值轉(zhuǎn)換為 16 位無符號整數(shù);
lab2double:將 L*a*b*顏色值轉(zhuǎn)換為雙精度值;
xyz2uint16:將 XYZ 顏色值轉(zhuǎn)換為 16 位無符號整數(shù);
xyz2double:將 XYZ 顏色值轉(zhuǎn)換為雙精度值;
rgb2xyz:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 CIE 1931 XYZ;
xyz2rgb:將 CIE 1931 XYZ 轉(zhuǎn)換為 RGB;
rgb2cmy:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 CMY;
cmy2rgb:將 CMY 轉(zhuǎn)換為 RGB ;
rgb2ntsc:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 NTSC;
ntsc2rgb:將 NTSC 轉(zhuǎn)換為 RGB;
rgb2ycbcr:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 YCbCr;
ycbcr2rgb:將 YCbCr 轉(zhuǎn)換為 RGB;
rgb2hsv:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 HSV;
hsv2rgb:將 HSV 轉(zhuǎn)換為 RGB;
rgb2hsi:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 HSI;
hsi2rgb:將 HSI 轉(zhuǎn)換為 RGB;
rgb2gray:將 RGB 圖像(顏色表)轉(zhuǎn)換為灰度圖像(顏色表);
rgb2lab:將 RGB 轉(zhuǎn)換為 CIE 1976 L*a*b*;
lab2rgb:將 CIE 1976 L*a*b*轉(zhuǎn)換為 RGB;
xyz2lab:將 CIE 1931 XYZ 轉(zhuǎn)換為 CIE 1976 L*a*b*;
lab2xyz:將 CIE 1976 L*a*b*轉(zhuǎn)換為 CIE 1931 XYZ;
imsplit:將多通道圖像拆分為各個通道;
immerge:將各個通道合并為多通道圖像;
jet:Jet 顏色表;
spring:spring 顏色表;
summer:summer 顏色表;
autumn:autumn 顏色表;
winter:winter 顏色表;
gray:gray 顏色表;
hsv:HSV 顏色表;
label2rgb:將 label 矩陣轉(zhuǎn)換為 RGB 圖像;
otsuthresh:使用 Otsu 方法的全局直方圖閾值;
labeloverlay:在 2 維圖像上疊加標簽矩陣區(qū)域;
imadjust:調(diào)整圖像亮度值或顏色表;
stretchlim:查找圖像對比度拉伸的限值;
histeq:直方圖均衡;
imhistmatch:直方圖匹配;
imlocalbrighten:低光圖像增強;
adapthisteq:自適應(yīng)直方圖均衡;
imhist:圖像直方圖;
imsharpen:使用非銳化模板銳化圖像;
intlut:使用查找表轉(zhuǎn)換為整數(shù)值;
imerode:腐蝕;
imdilate:膨脹;
imclose:閉運算;
imopen:開運算;
imtophat:頂帽濾波;
imbothat:底帽濾波;
bwperim:確定二值圖像中對象的邊界;
由于字數(shù)限制,接下篇:
接上篇:
3.2 圖像處理工具箱
imfill:填充;
bwhitmiss:二值擊中擊不中;
imclearborder:去除圖像邊界;
conndef:創(chuàng)建連通矩陣;
strel:形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元;
iptcheckconn:檢查連通性參數(shù)的有效性;
bwlookup:基于查找表的非線性濾波;
bwmorph:二值圖像形態(tài)學(xué)運算;
bwconncomp:查找二值圖像中的連通分量并對其計數(shù);
labelmatrix:由 bwconncomp 結(jié)構(gòu)創(chuàng)建 label 矩陣;
bwareaopen:刪除二值圖像中的小目標;
grayconnected:確定相似灰度區(qū)域;
edge:邊緣提??;
imgradient:梯度幅值和方向;
imgradientxy:梯度;
adaptthresh:使用局部一階統(tǒng)計量的自適應(yīng)圖像閾值;
graythresh:使用 Otsu 方法計算全局圖像閾值;
multithresh:使用 Otsu 方法計算多級圖像閾值。
3.3 北太真元多域動態(tài)系統(tǒng)建模仿真平臺
詳見 北太真元baltamulink_1.0.0更新日志 (點擊跳轉(zhuǎn))
1.1 優(yōu)化調(diào)試邏輯,退出調(diào)試時不再執(zhí)行剩余未調(diào)試的代碼,加入重新調(diào)試功能;
1.2 修復(fù)單行注釋與多行注釋嵌套使用的bug;
1.3 優(yōu)化查找功能,可同時搜索變量、編輯器文本;
1.4 優(yōu)化代碼高亮,函數(shù)等類型加入高亮;
1.5 優(yōu)化代碼縮進,如代碼嵌套層次縮進、字符串換行等;
1.6 優(yōu)化自動補全,將自定義變量加入補全候選;
1.7 替換鼠標懸停在函數(shù)上按F1功能,將懸浮help窗口替換為在幫助文檔中顯示該函數(shù);
1.8 優(yōu)化管理和設(shè)置,將插件管理、字體設(shè)置、顏色設(shè)置移入設(shè)置頁面中;
1.9 優(yōu)化插件管理,新增插件信息展示,使用更友好的加載/卸載交互方式;
1.10 優(yōu)化字體設(shè)置,重新設(shè)計了字體設(shè)置界面,增加了字體預(yù)覽,合并簡化了字體設(shè)置對象;
1.11 優(yōu)化顏色設(shè)置,重新設(shè)計了顏色設(shè)置界面,提供了兩款預(yù)設(shè)配色方案,合并簡化了顏色設(shè)置對象;
1.12 使用全新的系統(tǒng)文件管理界面,優(yōu)化了文件打開、導(dǎo)入、導(dǎo)出、保存等邏輯和體驗;
1.13 優(yōu)化快捷工具欄布局,增加快捷工具欄功能按鈕;
1.14 優(yōu)化當前活動路徑布局,及其與地址導(dǎo)航欄的聯(lián)動邏輯;
1.15 優(yōu)化問題反饋頁面,對反饋的問題進行分類,并支持上傳圖片、社區(qū)幫助等;
1.16 優(yōu)化地址導(dǎo)航欄的展示邏輯,以列表替換樹形結(jié)構(gòu)。
2.1 功能增強
新增isa函數(shù)對稀疏矩陣的判斷;
新增一元函數(shù)對多維數(shù)組的支持;
新增numel函數(shù)對高維數(shù)組的支持;
新增ind2sub函數(shù)對高維數(shù)組的支持;
新增sub2ind函數(shù)對高維數(shù)組的支持;
支持高維數(shù)組取下標,賦值、讀取、刪除等操作;
提高eig函數(shù)在對稱矩陣輸入下的運行效率;
提高svd函數(shù)的運行效率。
繪圖:設(shè)置圖形屬性時,屬性名稱大小寫不敏感。
2.2 Bug修復(fù)
round:修復(fù)函數(shù)求值錯誤;
sort:修復(fù)對NaN元素的處理存在問題;
diag:修復(fù)了diag處理 0xn 類型矩陣的時候會閃退的bug;
speye:修復(fù)了speye 輸入?yún)?shù)有負值的情況下會閃退的問題;
ind2sub: 修復(fù)了輸出類型錯誤的問題;
sub2ind: 修復(fù)了輸出類型錯誤的問題。
3.1 優(yōu)化工具箱
linprog:求解線性規(guī)劃問題;
intlinprog:混合整數(shù)線性規(guī)劃(MILP);
quadprog:二次規(guī)劃。
3.2 曲線擬合工具箱
對已有的10個函數(shù) csapi、csape、ppmak、bspline、spapi、spmak、fnval、fnder、fn2fm、fnbrk 進行了重構(gòu),增加函數(shù)使用穩(wěn)定性,減小閃退的機率。
系統(tǒng)默認字體為思源黑體CN Regular,若用戶端電腦未安裝思源黑體,則無法擁有最優(yōu)視覺體驗。
臨時解決方案:用戶端如遇以上情況,則默認顯示為其他用戶端系統(tǒng)支持的字體,不影響閱讀及功能使用。
9月23日,2023年北太天元數(shù)值計算通用軟件(以下簡稱“北太天元”)V3.0發(fā)布會成功舉辦。目前,北太天元V3.0已真正實現(xiàn)國產(chǎn)科學(xué)計算與模擬仿真一體化技術(shù),工作區(qū)變量可在北太天元和北太真元多域動態(tài)系統(tǒng)建模仿真平臺(以下簡稱“北太真元”)之間高效流通,有助于進一步滿足高校教學(xué)、科研,航天航空、金融、生物、汽車等領(lǐng)域的深度應(yīng)用。
軟件已正式上線,點此下載
為助力更多用戶掌握新版本功能特性,V3.0功能講解系列將持續(xù)更新。本期將圍繞3.0版本產(chǎn)品架構(gòu)與亮點展開介紹。
北太天元V3.0由四大模塊組成,涵蓋北太天元內(nèi)核與主體軟件、重量級工具箱——北太真元、輕量級工具箱(持續(xù)開發(fā)中)、插件。
北太天元V3.0產(chǎn)品架構(gòu)圖
北太天元V3.0界面
→簡介
北太天元內(nèi)核作為根技術(shù),具備解釋器機制與詞法語法體系,是軟件的計算引擎,并配備了核心函數(shù)庫、詞法語法分析器、程序調(diào)試器與開發(fā)者工具(SDK)。
北太天元主體軟件在北太天元內(nèi)核根技術(shù)之上,配備通用型科學(xué)計算軟件的基本功能,具備數(shù)據(jù)處理和可視化等能力,支持數(shù)值計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法開發(fā)等工作,可通過SDK與API接口,擴展支持各類學(xué)科與行業(yè)場景。
→功能亮點
·底層能力提升,支持高維數(shù)組操作
·集成開發(fā)環(huán)境全面更新,提高便捷度與美觀度
·幫助系統(tǒng)重磅上線,極大提升使用效率
·命令行界面功能增強,支持非交互式使用
·繪圖功能優(yōu)化,滿足多樣可視化需求
點擊頂部按鈕跳轉(zhuǎn)至北太真元界面
→簡介
北太真元是依托北太天元研發(fā)的科學(xué)計算與系統(tǒng)仿真一體化平臺,提供完善的模塊化建模仿真環(huán)境,配備多類基礎(chǔ)、行業(yè)模塊庫與定步長、變步長求解器,支持復(fù)雜系統(tǒng)的模塊化建模、仿真與驗證,可實現(xiàn)連續(xù)/離散系統(tǒng)以及混合系統(tǒng)建模、多域多物理動態(tài)系統(tǒng)仿真、基于模型的系統(tǒng)工程設(shè)計等功能,支持用戶構(gòu)建、模擬、分析、優(yōu)化相應(yīng)的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)。
→技術(shù)優(yōu)勢·
基于北太天元底層計算能力
·圖形化開發(fā)與系統(tǒng)建模能力
·高效、精準的系統(tǒng)仿真計算
·基于模型的開發(fā)設(shè)計
→簡介
該類工具箱包含多種的函數(shù)與工具,可解決不同領(lǐng)域的科學(xué)、工程和數(shù)據(jù)分析等問題。用戶可根據(jù)自己的需求選擇和使用相應(yīng)的工具箱,以完成各種復(fù)雜任務(wù)。
→功能亮點
北太天元V3.0新增圖像處理工具箱(河北師范大學(xué)研發(fā)),并優(yōu)化曲線擬合工具箱(浙江大學(xué)研發(fā)),擴充優(yōu)化工具箱功能。
已支持插件類型與插件管理
目前,北太天元V3.0已支持Apriori、FFT、Mesh等插件。北太天元可以在運行時對插件進行動態(tài)管理,隨時對插件進行安裝、載入與卸載,且不需要每次對軟件進行重啟操作。插件之間的依賴機制由內(nèi)置的插件管理器自動完成。
下期內(nèi)容:
北太天元V3.0 | 北太真元核心功能與應(yīng)用場景解析!
北太天元V3.0 | 合作開發(fā)創(chuàng)新,輕量級工具箱功能一覽
往期回顧:
北太天元V3.0上線!一文了解產(chǎn)品架構(gòu)與功能亮點
為幫助更多用戶掌握新版本功能特性,北太天元V3.0功能講解系列將持續(xù)更新。第一期已整體介紹3.0版本產(chǎn)品架構(gòu)與亮點,本期將講解北太天元主體軟件功能亮點。
北太天元V3.0產(chǎn)品架構(gòu)圖
本期講解模塊一:北太天元主體軟件
北太天元主體軟件在北太天元內(nèi)核根技術(shù)之上,配備通用型科學(xué)計算軟件的基本功能,具備數(shù)據(jù)處理和可視化等能力,支持數(shù)值計算、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)優(yōu)化、算法開發(fā)等工作,可通過SDK與API接口,擴展支持各類學(xué)科與行業(yè)場景。
當前版本已在底層能力、集成開發(fā)環(huán)境(IDE)、幫助系統(tǒng)、命令行界面(CLI)及繪圖功能等方面優(yōu)化升級:
北太天元V3.0底層能力進一步提升,該版本可支持高維數(shù)組操作及稀疏矩陣相關(guān)功能,包含稀疏矩陣基本操作、重新排序算法、迭代法、稀疏線性代數(shù)等。
北太天元V3.0底層能力
點擊觀看高維數(shù)組、稀疏矩陣等功能示例
3.0版本提供全新的集成開發(fā)環(huán)境(IDE),該界面由菜單欄、快捷工具欄、地址導(dǎo)航欄、腳本編輯器、命令行窗口、工作區(qū)、狀態(tài)欄以及其它圖形界面組成,美觀度、便捷度大幅提升。
全新IDE界面
點擊觀看操作示例與功能亮點
用戶可以從菜單欄或快捷工具欄中的“幫助”選項啟動幫助界面,幫助文檔包含北太天元操作指南、語言基礎(chǔ)知識、數(shù)據(jù)導(dǎo)入和分析、數(shù)學(xué)、圖形、編程、軟件開發(fā)工具、外部語言接口、環(huán)境和設(shè)置等內(nèi)容。
幫助系統(tǒng)入口
幫助系統(tǒng)的上線,便于用戶快速入門、明晰函數(shù)功能及調(diào)用方法、調(diào)試代碼,從而提高軟件使用效率。
點擊觀看幫助系統(tǒng)使用示例
命令行界面(CLI)是一個交互式的文本界面,允許用戶通過輸入命令來與北太天元環(huán)境進行交互。與IDE相比,CLI提供了更直接和靈活的方式來執(zhí)行北太天元命令和操作,包含命令執(zhí)行、腳本函數(shù)執(zhí)行、自動補全、命令行語法高亮、命令歷史記錄(瀏覽和查找)、變量查看和編輯等功能。
當前版本已支持無圖形化環(huán)境下使用以及非交互式使用,適用于自動化任務(wù)以及需要執(zhí)行大量重復(fù)性操作的情況。
點擊觀看操作示例
北太天元提供的圖形函數(shù)(包括二維繪圖函數(shù)和三維繪圖函數(shù)),以可視化的形式來呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果,以交互式或編程式的方式自定義繪圖頁面,滿足多樣可視化需求。
點擊了解繪圖功能
該版本支持20種以上繪圖類型,可滿足用戶設(shè)置圖形屬性,添加文本描述、軸標簽、標題、圖例和顏色欄,提供導(dǎo)出、網(wǎng)格線、放大、縮小、平移、旋轉(zhuǎn)、還原視圖等功能。
下期內(nèi)容:
北太天元V3.0 | 北太真元核心功能與應(yīng)用場景解析!
北太天元V3.0 | 合作開發(fā)創(chuàng)新,輕量級工具箱功能一覽
往期回顧:
北太天元V3.0上線!一文了解產(chǎn)品架構(gòu)與功能亮點
為幫助更多用戶掌握新版本功能特性,北太天元V3.0功能講解系列將持續(xù)更新。本期將介紹重量級工具箱——北太真元多域動態(tài)系統(tǒng)建模仿真平臺(以下簡稱“北太真元”)。
北太天元V3.0產(chǎn)品架構(gòu)圖
本期講解模塊二:重量級工具箱
北太真元是依托北太天元研發(fā)的科學(xué)計算與系統(tǒng)仿真一體化平臺,提供完善的模塊化建模仿真環(huán)境,配備多類基礎(chǔ)、行業(yè)模塊庫與定步長、變步長求解器,支持復(fù)雜系統(tǒng)的模塊化建模、仿真與驗證,可實現(xiàn)連續(xù)/離散系統(tǒng)以及混合系統(tǒng)建模、多域動態(tài)系統(tǒng)建模仿真、基于模型的系統(tǒng)工程設(shè)計等功能,支持用戶構(gòu)建、模擬、分析、優(yōu)化相應(yīng)的復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)。
北太天元重量級工具箱——北太真元架構(gòu)圖
01 一體化平臺能力
北太真元以北太天元內(nèi)核為底層框架,工作區(qū)變量可在北太天元和北太真元之間高效流通,支持主流操作系統(tǒng)及硬件平臺,同時支持csv、xls/xlsx、txt等主流數(shù)據(jù)格式以及原生mat格式的文件數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出。
在增強產(chǎn)品的適用范圍和靈活性之外,北太真元能夠為用戶提供一體化平臺,以研究和解決多樣化動態(tài)系統(tǒng)問題。
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02 高精度、高效率求解器
北太真元提供離散求解器和連續(xù)求解器,確保仿真的準確性和效率,支持定步長、變步長求解仿真模型,求解器參數(shù)支持用戶自定義配置和系統(tǒng)自動配置。
求解器精度對標某國外競品軟件,相對誤差<10-¹²
針對不同的應(yīng)用場景和問題,北太真元提供連續(xù)、離散、數(shù)學(xué)等模塊庫,支持用戶建立離散系統(tǒng)、連續(xù)系統(tǒng)的仿真模型,允許用戶根據(jù)不同的應(yīng)用場景靈活選擇。
點擊視頻了解北太真元求解器類型
03 圖形化開發(fā)環(huán)境
北太真元提供用戶友好型圖形化開發(fā)環(huán)境。圖形化開發(fā)采用圖形化元素、圖標和連接線替代傳統(tǒng)的代碼編寫方式,用戶可以通過拖放、連接和配置圖形元素來建立復(fù)雜系統(tǒng)模型,無需深入掌握編程細節(jié)。
由此,用戶可以快速進行原型設(shè)計和迭代,降低技術(shù)難度,提升開發(fā)效率。
04 基于模型的開發(fā)設(shè)計
北太真元提供豐富的基礎(chǔ)計算單元,滿足用戶各類開發(fā)、建模需求。多樣化計算單元庫可對研究對象進行完備的建模計算,實現(xiàn)高效的產(chǎn)品開發(fā)、迭代,從而為產(chǎn)品方案和設(shè)計結(jié)果的驗證提供準確的依據(jù)。
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北太真元可應(yīng)用于教育、汽車、通信、航空航天、國防軍工、電力電子等行業(yè),致力于為企業(yè)等用戶提供一站式的仿真解決方案,幫助用戶更高效地開發(fā)和部署仿真應(yīng)用。
汽車、航空、船舶制造案例展示
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目前,北太真元已提供部分基礎(chǔ)模型和示例,以幫助新用戶更好地理解平臺的工作方式和潛在能力,快速開始建模和仿真。
點擊視頻了解北太真元基礎(chǔ)模型與示例支持
下期內(nèi)容:
北太天元V3.0 | 合作開發(fā)創(chuàng)新,輕量級工具箱功能一覽
版本:baltamatica_3.0.1_release
日期:2023年10月20日
1、內(nèi)核
(1)功能增強
·大幅度提高 for i = a 類型循環(huán)遍歷效率,for i = a 現(xiàn)在會遍歷 a 的列向量而不是遍歷全體元素;小幅度提高 for i = 1:n 遍歷效率。
(2)Bug修復(fù)
·修復(fù) some.title = "a"; size(some.title) 解析出錯的問題;
·修復(fù)調(diào)試模式和運行報錯時會出現(xiàn) std::bad_alloc 的問題;
·修復(fù) a.(b).c 在腳本中不能正常執(zhí)行,找不到字段的問題;
·修復(fù)某些情況下腳本執(zhí)行 for 循環(huán),變量會在外部工作空間生成的問題;
·修復(fù)了如 a.b.c = 1 初始化嵌套結(jié)構(gòu)體錯誤誤報的問題;
·修復(fù)報錯顯示邏輯,使用 error 函數(shù)報錯,直接顯示錯誤內(nèi)容;
·其他一些顯示邏輯的修正。
2、主體函數(shù)
·增強 warning 函數(shù)功能,警告文字以黃色字體顯示,同時支持 warning('off') 這樣的用法將警告關(guān)閉。
3、集成開發(fā)環(huán)境(IDE)
·修復(fù)cell嵌套struct內(nèi)部生成副本和插入死機問題;
·修復(fù)0*n矩陣被錯誤轉(zhuǎn)為0*0問題;
·修復(fù)調(diào)試狀態(tài)下查看變量的詳情,滾輪方向為向上,滾動頁面下滑,與編輯器的滾輪方向相反的問題。
4、命令行界面(CLI)
·修復(fù)在字符界面運行大規(guī)模 for 循環(huán)等命令軟件會死機的問題;
·windows 字符前端顯示警告文本使用黃色字體,顯示錯誤文本使用紅色字體。
問題1:
系統(tǒng)默認字體為思源黑體CN Regular,若用戶端電腦未安裝思源黑體,則無法擁有最優(yōu)視覺體驗。臨時解決方案:用戶端如遇以上情況,則默認顯示為其他用戶端系統(tǒng)支持的字體,不影響閱讀及功能使用。
問題2:
幫助系統(tǒng)偶現(xiàn)部分環(huán)境會打開出現(xiàn)404。臨時解決方案:通過404頁面的提示take me home可以返回到幫助系統(tǒng)的初始根目錄幫助文檔頁。
問題3:
360告警安裝北太軟件有木馬病毒風(fēng)險問題,導(dǎo)致exe軟件無法安裝,無法生成桌面快捷方式。臨時解決方案:關(guān)閉360后安裝可避免。