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中国科学院大学计算流体力学第十六章作业

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简介：
本作业为《中国科学院大学计算流体力学》课程第十六章的学习任务，涵盖了数值模拟、湍流模型及边界层理论等关键知识点，旨在深化学生对复杂流动现象的理解与分析能力。 国科大计算流体力学第十六章作业。

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  • 中国科学院大学计算流体力学第十六章作业
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    本作业为《中国科学院大学计算流体力学》课程第十六章的学习任务，涵盖了数值模拟、湍流模型及边界层理论等关键知识点，旨在深化学生对复杂流动现象的理解与分析能力。 国科大计算流体力学第十六章作业。
     
  • 中国科学院大学计算流体力学第十二章作业
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  • 中国科学院大学计算流体力学第十一章习题
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    该作业为中国科学院大学课程内容之一，涵盖多种最优化计算方法及其应用。学生通过理论学习与实践操作相结合的方式，深入理解并掌握相关算法和技巧，旨在培养学生解决实际问题的能力。 作业是国科大王晓老师的《最优化计算方法》课程的作业，共两次，需要使用Matlab编写代码。有需求的同学可以下载相关资料。
     
  • 天津大学流体力学第五章习题
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    本章节涵盖天津大学流体力学课程第五章的相关习题，内容涉及流体静力学、流动动力学的基本原理及其应用，旨在通过大量练习加深学生对理论知识的理解和掌握。 文件太大，只能分段上传，这是之前上传内容的延续。
     
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    该文档是《数据挖掘》课程在中国科学院大学的教学材料之一，内含学生刘莹完成的第二次作业内容及分析成果。 针对表1所示的数据集（最小支持度为60%，最小置信度为70%）： (a) 使用Apriori算法找出所有频繁项集，并将每个交易ID视为一个购物篮。 (b) 利用第(a)部分的结果计算关联规则{a, b}→{c}和{c}→{a, b}的置信度。置信度是对称测量吗？ (c) 根据以下元规则列出所有强关联规则（具有支持s和置信度c），其中X代表客户，itemi表示商品变量（例如“A”，“B”等）。 对于表1所示的数据集（最小支持度为60%）： (a) 使用FP-Growth算法找出所有的频繁项集，请展示所有FP树及条件模式基。 (b) 比较Apriori和FP-Growth的效率。
     
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    本项目包含一系列基于计算流体力学原理编写的源代码，适用于多种流体动力学问题的数值模拟与分析。 计算流体力学作业，来自中山大学的作业任务，可以上传以赚取积分。如果有任何不懂的地方，请找我询问。
     
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    本作业集为中国科学院大学图像处理课程指定任务集合，由学生王伟强完成。涵盖多种经典算法实践与应用探索，旨在提升学生的理论联系实际能力及编程技巧。 一幅8灰度级的图像具有如下所示的直方图：[0.17, 0.25, 0.21, 0.16, 0.07, 0.08, 0.04, 0.02]。请计算该直方图均衡后的灰度级和对应概率，并画出均衡后的直方图表的示意图（在计算过程中采用向上取整方法）。