Advertisement

数模竞赛中,使用Mathematica程序进行处理。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
在2002年的数学建模竞赛中,所开发的Mathematica程序,详细模拟了整个设计流程,并针对优化车灯线光源这一问题进行了计算机上的精细处理。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 02 Mathematica
    优质
    本章节聚焦于数学建模竞赛中Mathematica软件的应用技巧与编程实践,涵盖从基础语法到高级算法的全面指导,助力参赛者提升解题效率和模型构建能力。 2002年数学建模竞赛的Mathematica程序对车灯线光源设计进行了计算机模拟,并处理了最优化问题。
  • MATLAB在Excel的建
    优质
    本简介介绍了一场结合MATLAB与Excel的数据处理建模竞赛。参赛者运用MATLAB的强大计算功能和Excel的数据管理优势,解决复杂数据分析问题,提升模型构建技能。 在进行建模比赛时,可以使用MATLAB来处理Excel中的数据。编写的数据操作程序最好保存备份。
  • Mathematica 使
    优质
    《Mathematica中文使用教程》是一本全面介绍数学软件Mathematica的实用指南,旨在帮助读者掌握其强大的计算和编程功能。书中包含了从基础操作到高级应用的各种实例,适合科研人员、工程师及学生学习参考。 这是一本难得的Mathematica教材,我花了很长时间才从同学那里得到。对于对数学建模和应用数学感兴趣的同学来说非常实用。
  • Powell改Mathematica
    优质
    本段介绍Powell对Mathematica软件进行优化和改进的过程,重点突出新功能、性能提升及用户体验改善等方面。 该Powell优化程序是用Mathematica编写的一个针对两个参数的优化算法实例。通过调整其中的参数设置,用户可以定制出符合自己需求的Powell优化程序。
  • Arcpy使IDW操作
    优质
    本简介介绍如何在Arcpy中利用批处理技术高效执行Inverse Distance Weighted (IDW)插值分析,适用于需要批量处理地理空间数据的研究人员和开发者。 ArcGIS学习总结(16)——反距离权重法插值及批处理(IDW)。通过这一部分的学习,我们了解到如何使用ArcGIS进行空间数据分析中的重要步骤之一:利用反距离加权方法来进行数据插值,并且掌握了如何对多个文件执行批量处理以提高工作效率。这种方法特别适用于那些需要根据已知点来估计未知区域的数据分析场景中。
  • 使EViews时间列分析
    优质
    简介:本教程将指导读者掌握如何利用EViews软件对经济数据进行深入的时间序列分析,包括模型建立、参数估计及预测等关键步骤。适合经济学和金融学专业的学生及研究人员学习参考。 本段落讲解如何使用EVIEWS软件进行时间序列分析中的ARIMA模型的具体操作方法。通过详细的步骤指导帮助用户掌握在EVIEWS中构建、检验及预测ARIMA模型的技巧,适用于初学者快速入门以及有一定基础的研究者深入研究。
  • 使ENVI掩膜
    优质
    本教程详细介绍了如何利用ENVI软件进行影像数据的掩膜处理,帮助用户掌握有效提取感兴趣区域的技术。 在使用ENVI进行分类处理时,背景区域常常被误分为目标类别之中。通过应用掩膜处理可以有效消除这一影响。
  • 使MATLAB语音
    优质
    本项目利用MATLAB平台深入探索和实现语音信号处理技术,涵盖语音增强、特征提取及模式识别等多个方面,旨在提升音频数据的分析与应用能力。 在使用 MATLAB 进行语音处理的研究中涵盖了多个关键步骤和技术,包括语音端点检测、自相关分析、基音周期检测、AR系数计算以及语音合成等内容。实验报告详细记录了这些过程,并附有各阶段的实验截图和问题分析。 特别值得一提的是,在基音周期检测方面,除了采用传统的相关法外,还引入了一种最新的研究方法——小波变换技术进行处理。此外,还提供了相应的源代码供参考,并且包含一张注意事项的截图以提醒重要的事项。
  • 华为杯学建C题
    优质
    本简介讨论了在“华为杯”数学建模竞赛中遇到的数据处理挑战,特别是针对C题所涉及的技术方法和策略。通过分析大量复杂数据集,参赛团队运用统计学、机器学习等技术手段优化模型,力求准确预测并解决问题核心,为提升数据分析能力提供了宝贵经验。 本段落基于全球恐怖主义数据库(GTD),通过文献研究和相关理论分析建立模型,并对数据进行细致化处理。文章从人员伤亡、经济损失、时间选择、地域分布、袭击对象以及手段等多个角度进行了深入分析,利用Excel软件来处理大数据。
  • Python实战使pandas源码.zip
    优质
    本资料包含利用Python编程语言及pandas库进行高效的数据处理与分析的实际操作案例。通过深入解析源代码,帮助学习者掌握从数据清洗到复杂数据分析的各种技巧和方法。适合希望提升数据科学技能的进阶开发者。 01 读取Excel、文本、CSV等不同类型数据 02 获取网页表格数据(使用read_html()方法) 03 如何选取Excel指定行或列的数据 04 获取股票、财经等商业数据 05 使用Pandas实现数据库的读写操作 06 常见索引问题处理 07 空值和零值检测 08 处理空值方案 09 重复数据处理(使用df.drop_duplicates方法) 10 如何进行行列转换 11 数据表长宽转换的实现方式 12 将DataFrame数据转为字典格式 13 将DataFrame数据转化为列表形式 14 把DataFrame数据转变为元组类型 15 对DataFrame数据进行排序或排名操作 16 如何提取中文地址中的省市区信息(使用str.split内置方法) 17 实现Excel多表合并(利用concat()函数) 18 解决pandas.to_excel()覆盖原有文件的问题