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RSS订阅原创 Python数据分析——数据规整：连接、联合与重塑
该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书Python数据分析——数据规整：连接、联合与重塑一、分层索引1. 重排序和层级排序2. 按层级进行汇总统计3. 使用 DataFrame 的列进行索引二、联合与合并数据集1. 数据库风格的 DataFrame 连接2. 根据索引合并3. 沿轴向连接4. 联合重叠数据三、重塑和透视1. 使用多层索引进行重塑2. 将“长”透视为“宽”3. 将“宽”透视为“长”一、分层索引1. 重排序和层级排序2. 按层级进行汇总统计3. 使用 Da
2021-10-24 15:21:56
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原创 Python数据分析——数据清洗与准备
该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书Python数据分析——数据清洗与准备一、处理缺失值1. 过滤缺失值2. 补全缺失值二、数据转换1. 删除重复值2. 使用函数或映射进行数据转换3. 替代值4. 重命名轴索引5. 离散化和分箱6. 检测和过滤异常值7. 置换和随机抽样8. 计算指标/虚拟变量三、字符串操作1. 字符串对象方法2. 正则表达式3. pandas 中的向量化字符串函数一、处理缺失值1. 过滤缺失值有多种过滤缺失值的方法。虽然可以使用 pandas.isn
2021-10-24 13:01:36
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原创 Python数据分析——数据载入、存储及文件格式
该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书访问数据是使用本书中各类工具所必需的第一步。将重点关注使用 pandas 进行数据输入和输出，尽管其他库中有许多工具可帮助读取和写入各种格式的数据。Python数据分析——数据载入、存储及文件格式一、文本格式数据的读写1. 分块读入文本文件2. 将数据写入文本格式3. 使用分割格式4. JSON数据5. XML 和 HTML：网络抓取二、二进制格式1. 使用 HDF5 格式2. 读取 Microsoft Excel 文件三、与 Web
2021-10-24 10:15:22
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原创 Python数据分析——Pandas 入门
该部分为学习笔记，具体内容详见：《利用Python进行数据分析》一书import pandas as pdfrom pandas import Series, DataFramePython数据分析——Pandas 入门一、Pandas数据结构介绍1. Series2. DataFrame3. 索引对象二、基本功能1. 重建索引2. 轴向上删除条目3. 索引、选择与过滤4. 整数索引5. 算数和数据对齐6. 函数应用和映射7. 排序和排名8. 含有重复标签的轴索引三、描述性统计的概述与计算1. 相关
2021-10-23 23:39:32
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原创 Vue项目打包坑之总结
Vue项目打包坑之总结一、XX问题忘记了1. 修改文件名称2. 修改具体内容二、各种找不到，net::，系列问题1. 修改文件名称2. 修改具体内容三、图标、背景图片没了1. 修改文件名称2. 修改具体内容四、样式咋和 npm run dev 的时候不一样呢1. 修改文件名称2. 修改具体内容3. 除此之外这里记录一些自己在打包 Vue WEB项目时，执行如下命令时遇到的一些问题。有缘人可以借鉴一下~有问题的地方还望留言指出。以下所有需要修改的文件均是 build 文件夹下的文件。npm run bui
2021-10-15 18:23:25
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原创 第7章 字符串和数组
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第7章 字符串和数组第一节 字符串一、字符串的基本概念二、字符串的抽象数据类型三、字符串的存储四、字符串的匹配第二节 数组一、数组相关概念二、表格的存储1、一维表格的存储2、多维表格的存储3、Python 中的表格及存储方式三、特殊矩阵的压缩存储1、对称矩阵的压缩存储2、三角矩阵的压缩存储3、对角矩阵的压缩存储四、数组的应用第三节 上机实验一、字符串匹配算法的验证二、幻方的判断和奇数阶幻方的构造字符串是一种特殊的线性表，其中每个数
2021-08-03 17:31:41
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原创 第6章 递归
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第6章 递归第一节 递归及递归算法一、什么是递归二、问题求解方法的递归定义例一、求解 n 阶乘的值例二、对正整数 m 和 n 用辗转相除法求最大公约数例三、假设上楼共有 n 阶台阶，可以一步上一阶，也可以一步上两阶，共有多少种不同的走法？例四、假设有 n 个不同的数依次入栈、出栈，入栈和出栈可以交替进行，总共有多少种不同的出栈序列？第二节 线性表下递归算法的设计一、数据结构的递归定义二、顺序表下的递归算法三、单链表下的递归算法1、逆
2021-08-03 12:27:28
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原创 第5章 队列
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第5章 队列第一节 队列的基本概念第二节 队列的抽象数据类型第三节 队列的顺序存储及实现一、物理模型法二、线性顺序队列三、循环队列第四节 队列的链式存储及实现一、链队列结点类二、链队列类1. 链队列类 LinkedQueue 的定义框架2. __init\_\_方法3. empty方法4. 求队列长度5. 入队算法6. 出队算法7. 获取队头元素的方法第五节 队列的应用一、杨辉三角形的输出1. 算法描述2. 具体算法第六节 双端队列
2021-08-02 11:42:38
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原创 第4章 栈
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第4章 栈第一节 栈的基本概念第二节 栈的抽象数据类型第三节 栈的顺序存储及实现一、利用 Python 列表实现二、记录容量和栈顶位置的实现第四节 栈的链式存储及实现第五节 栈的典型应用一、括号匹配检验二、计算后缀表达式的值三、计算中缀表达式的值四、迷宫求解第六节 上机实验一、栈的实现和应用二、HTML 文档标签匹配三、表达式求值四、四色地图着色五、用回溯法求解 n 皇后问题栈是操作受限的线性表，是最简单的数据结构之一，在程序设计
2021-07-31 09:37:06
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原创 第3章 线性表
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第3章 线性表第一节 线性表的基本概念第二节 线性表的抽象数据类型第三节 线性表的顺序存储及实现一、线性表顺序存储的基本方法二、Python 列表的内部实现三、基于 Python 列表的实现四、基于底层 C数组的实现第四节 线性表的链式存储及实现一、单链表二、循环链表三、双向链表第五节 顺序表与链式存储及实现一、顺序表与链表的比较二、各种链表实现的比较三、自顶向下的数据结构实现四、算法设计的基本步骤第六节 线性表的应用一、求两个线性
2021-07-26 22:27:51
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原创 第2章 数据结构概述
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第2章 数据结构概述第一节 基本概念一、数据与数据结构二、数据类型第二节 数据结构课程讨论的内容第三节 算法及性能分析一、算法二、算法分析基础三、同一问题的不同算法第四节 上机实验一、Python 内置类型常见操作的性能验证二、列表生成方法的性能比较三、变位词判断算法的性能比较四、哥德巴赫猜想问题第一节 基本概念一、数据与数据结构数据：数据是指所有能够输入计算机中存储并被计算机处理的符号的总称。数据元素：是数据集合中的一个
2021-07-26 08:50:45
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原创 第1章 Python语言程序设计基础
该部分为学习笔记，具体内容详见：《数据结构（Python语言描述）》一书第1章 Python语言程序设计基础第一节 Python基础知识一、Python概述及运行环境二、Python的变量和数据类型三、Python的运算符四、函数五、输入、输出和文件六、异常处理七、模块第二节 Python 面向对象编程一、面向对象的基本概念二、类的定义和使用三、继承与派生四、迭代器与生成器第三节 与数据结构和算法相关的Python模块一、抽象基类和abc模块二、ctypes模块三、array模块四、NumPy模块五、c
2021-07-24 15:05:28
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原创 VTK学习笔记（一）——VTK环境配置及入门概念总结
VTK学习笔记（一）——VTK概述及相关环境配置一、VTK环境配置超好用的VTK环境配置，VTK8.2.0 + VS 2019 + Qt 5.14.0 + PCL 1.11.0VTK源码，git地址VTK在线帮助文档二、VTK基本知识1、VTK是什么？VTK的全称是Visualization Toolkit，即可视化工具包，它是一个开源、跨平台、可自由获取、支持并行处理的图形应用函数库。2、VTK能做什么？三维计算机图形、图像处理及可视化是VTK主要的应用方向。通过VTK可以根据许多学科
2021-03-15 17:20:15
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原创 Python处理Excel——快速掌握常用基础知识
Excel相关操作需安装如下库pip install pandaspip install xlrdpip install openpyxl需引用如下库import pandas as pd一、文件的读写一个工作表的文件读取data_original = pd.read_excel('test.xlsx')data = pd.DataFrame(data_original )一个工作表的文件保存data.to_excel("new_test.xlsx")获取
2021-03-04 11:30:26
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原创 numpy应用之求解方程（线性方程组、超定方程组）
解方程需引如下库import numpy as npfrom numpy.linalg import lstsq # 解超定方程from numpy.linalg import solve # 解线性方程一、线性方程a = np.mat([[2, 3], [1, 3]])#系数矩阵b = np.mat([5, 3]).T #常数项列矩阵x = solve(a, b) #方程组的解print(x)二、超定方程a = np.mat([[2, 3], [1,
2021-02-23 09:19:16
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原创 数值分析MOOC期末考试题目及答案
数值分析MOOC期末考试题目及答案答案均为自己做之后记录的，如有错误，可留言反馈，因此产生的影响，后果自负哈！答案：ACAAA ABBBA CBDBC BBACA解：答案为A解：答案为C解：答案为A解：答案为A解：答案为A解：答案为A解：答案为B解：答案为B解：答案为B解：答案为A解：答案为C（没算，待检验）解：答案为B解：答案为D解：答案为B解：答案为C解：答案为B解：答案为B解：答案为A解：答案为C解：答案为A.
2020-12-22 13:11:32
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原创 东北大学应用数理统计知识点总结——2020.12.15期末考试
2020.12.25期末考试1、题目已知y的正态分布，和Y=y条件下x的正态分布，证明X=x条件下，y服从正态分布，求该正态分布的期望和方差。2、贝叶斯估计，P为两点分布，y为二项分布3、求矩估计，均方误差4、求置信区间5、两个指数分布，样本数量分别为n和m，原假设是 λ1>λ2\lambda_1 > \lambda_2λ1>λ2 ，构造拒绝域。6、列联表检验7、单因素方差分析（题目已知样本方差，样本均值）8、β0^，y‾\hat{\beta_0}， \overline
2020-12-15 01:18:52
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原创 东北大学应用数理统计知识点总结——复习知识点（浓缩版）
复习知识点（浓缩版）第一章协方差矩阵的计算、证明变量独立期望定义、标准正态的绝对值的期望、方差标准正态查表中心极限定理、切比雪夫不等式常用分布对应的密度函数、期望、方差三大分布（非常重要，要会熟练推导）顺序统计量的密度函数，顺序统计量的期望、方差第二章矩估计极大似然估计概率密度函数求对数对要求的参数求导导数等于0，求极值点（会求导数大于零、小于零的情况）区间估计构造三大分布和标准正态分布用分位点进行区间估计即可。注意F分布的非负性贝叶斯估计B(d)=E{E(L[
2020-12-12 10:32:14
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原创 数值分析第八章知识点总结——常微分方程数值解法
常微分方程数值解法--------本章节总体逻辑：--------以下为各部分具体知识点：一、引言1.1 背景1、原因2、常见方法3、相关概念1.2 基本思想二、改进的 EulerEulerEuler 方法和 TaylorTaylorTaylor 展开方法2.1 改进的 EulerEulerEuler 方法2.2 误差分析2.3 TaylorTaylorTaylor 展开方法三、Runge−KuttaRunge-KuttaRunge−Kutta 方法3.1 公式3.2 二阶
2020-12-11 23:11:54
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原创 数值分析期末考试知识点总结——最后一节课书上重点
最后一节课书上重点HermitteHermitteHermitte 插值，基函数会推导，一定要把教材从头到尾捋一遍第一章P5例三，P10，五个原则，课后题3、6考点：绝对误差相对误差与有效数字的关系、五个原则的关系第二章课后题3、5、11、12、16、17、46页分析考点：分解的基本原理（LULULU 分解，GGTGG^TGGT 分解），未知参数取何值时，矩阵可以分为GGTGG^TGGT（对称正定），矩阵范数和向量范数第三章4、12、8、9、7、61页3.23定理证明，求
2020-12-11 22:11:52
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原创 东北大学应用数理统计知识点总结——历年真题题型
历年真题题型2018 —— 2019 学年联合概率密度函数，构造三大分布、查表参数的贝叶斯估计，指数分布构造卡方分布极大似然估计，矩估计，证明无偏估计假设检验，1-α\alphaα 的置信区间两个分布的方差是否相同、均值是否相同列联表检验，变量间是否有显著性关系单因素方差分析，不同变量间是否有显著性差异求一元线性回归方程，回归系数 β1\beta_1β1 假设检验2017 —— 2018 学年标准正态查表，独立变量的概率，构造三大分布、查表参数的贝叶斯估计最大似然估计，证明
2020-12-10 18:41:27
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原创 东北大学应用数理统计知识点总结——贝叶斯估计
贝叶斯估计一、基础知识1.1 常用分布函数X ~ B(α,β)B(\alpha, \beta)B(α,β)： f(x)=yα−1(1−y)β−1f(x) = y^{\alpha - 1}(1-y)^{\beta - 1}f(x)=yα−1(1−y)β−1E(x)=αα+βE(x) = \frac{\alpha}{\alpha + \beta}E(x)=α+βαX ~ Γ(α,β)\Gamma(\alpha, \beta)Γ(α,β)： f(x)=βαΓ(α)xα−1e−βx,x>0,
2020-12-10 16:23:28
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原创 东北大学应用数理统计第五章知识点总结——线性回归模型
线性回归模型一、线性模型理论1.1 定义y=β0+∑i=1kfi(x1,⋅⋅⋅,xm)βi+ε,ε⇔N(0,σ2)y = \beta_0 + \sum_{i=1}^{k}f_i(x_1,···,x_m)\beta_i + \varepsilon, \varepsilon \Leftrightarrow N(0, \sigma^2)y=β0+i=1∑kfi(x1,⋅⋅⋅,xm)βi+ε,ε⇔N(0,σ2)1.2 参数的估计1、未知参数 β\betaβ 的估计2、误差方差 σ2\si
2020-12-03 23:07:55
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原创 数值分析MOOC第六章作业
数值分析MOOC第六章作业——插值与逼近1、确定下列求积公式中的待定系数，使其代数精度尽量高，并指明所具有的代数精度。∫12(x−1)f(x)dx≈Af(1)+Bf(2)\int_1^2(x-1)f(x)dx \approx Af(1) + Bf(2)∫12(x−1)f(x)dx≈Af(1)+Bf(2)代数精度最高的求积公式为 GaussGaussGauss 求积公式，所以需要构造 GaussGaussGauss 求积公式（1）正常求解思路构造正交多项式求出pn(x)p_n(x)p
2020-12-01 15:40:52
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原创 东北大学应用数理统计第四章知识点总结——方差分析
方差分析一、基本概念1.1 定义研究一个（或多个）分类自变量如何影响一个数值因变量的统计分析方法1.2 目的判断某些因素对于我们感兴趣的因变量是否具有“显著”的影响如果因素间有交互效应，寻找最佳搭配方案1.3 特点方差分析与一般的假设检验：方差分析处理的是多个均值的情况方差分析与回归、相关分析：回归与相关处理的是两个数值变量的问题，相应的散点在 xxx 轴上具有顺序（从小到大），而方差分析的数据在 xxx 轴上可以任意交换位置。1.4 数学模型1、定义响应变量（因变量）
2020-12-01 10:20:45
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原创 东北大学应用数理统计第三章知识点总结——假设检验
假设检验一、基本检验1.背景2.基本过程3.相关概念4.注意事项二、重要参数检验1.正态总体参数的检验（均值、方差、成对数据）2.指数总体参数的检验3.两点分布参数的检验4.似然比检验三、非参数检验1.卡方检验2.Kolmogrov检验3.卡方分析4.秩检验5.符号检验四、统计决策与Bayes理论1.统计决策2Bayes统计理论...
2020-11-29 07:54:12
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原创 东北大学应用数理统计第二章知识点总结——参数估计
参数估计一、点估计1.矩估计2.极大似然估计3.比较二、估计的优良标准1.无偏性2.有效性3.相合性三、区间估计1.置信区间2.求解思路3.常见的区间估计4.其他（置信水平的理解，样本容量对区间长度的影响）四、常考题型及解题思路...
2020-11-27 08:15:31
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原创 数值分析第七章知识点总结——数值积分与数值微分
数值积分与数值微分--------本章节总体逻辑：aaaaaa--------以下为各部分具体知识点：一、数值积分概述二、复化求积公式三、Romberg求积公式
2020-11-24 23:22:29
1871
原创 数值分析MOOC第五六章单元测试题目及答案（后十题）
数值分析MOOC第五六章单元测试题目及答案（后十题）答案均为自己做之后记录的，如有错误，可留言反馈，因此产生的影响，后果自负哈！答案：ABCBA CABAD解：答案选A。由定义可知。解：答案选B。由定义可知。解：答案选C∑k=03Ak=b−a=3\sum_{k=0}^{3}A_k=b-a=3k=0∑3Ak=b−a=3解：答案选B。由定义可知。解：答案选A解：答案选C满足三点Gauss−LegendreGauss-LegendreGauss−Legendre求积公
2020-11-24 11:31:47
1303
原创 数值分析MOOC第五六章单元测试题目及答案（前十题）
数值分析MOOC第五六章单元测试题目及答案（前十题）答案均为自己做之后记录的，如有错误，可留言反馈，因此产生的影响，后果自负哈！答案：CCBDB DDDDA解：答案选C解：答案选C，由定义知。解：答案选B，由定义知。解：答案选D解：答案选B分段二次插值多项式是根据每一段的端点、中点，三个点的函数值进行计算得到的插值多项式，能保证连续，但是无法保证光滑。解：答案选Dxnx^nxn的(n+1)(n+1)(n+1)阶导数为0，故它的(n+1)(n+1)(n+1)阶差商的
2020-11-24 10:57:49
2093
原创 数值分析MOOC第五章作业
数值分析MOOC第五章作业——插值与逼近1、当x=−1,1,2x=-1,1,2x=−1,1,2时，f(x)=−3,0,4f(x)=-3,0,4f(x)=−3,0,4，求f(x)f(x)f(x)的二次插值多项式。解题思路根据二次插值多项式套公式即可具体过程如下：解：L2(x)=(x−x1)(x−x2)(x0−x1)(x0−x2)y0+(x−x0)(x−x2)(x1−x0)(x1−x2)y1+(x−x0)(x−x1)(x2−x0)(x2−x1)y2L_2(x)=\frac{(x-x_1)(x-
2020-11-23 23:47:03
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原创 东北大学应用数理统计第一章知识点总结——抽样分布
抽样分布一、概率论基础1.相关基础2.概率及基础运算3.密度函数与分布函数4.Gamma分布 Γ(a,λ)\Gamma(a,\lambda)Γ(a,λ)5.随机向量6.数字特征7.大数定律与中心极限定理二、统计量及分布1.定义与种类2.概率函数3.常用统计量4.统计量的三大分布5.正态总体的抽样分布三、常考题型及解题思路...
2020-11-20 17:27:24
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原创 东北大学应用数理统计考试提纲
东北大学应用数理统计考试提纲抽样分布：介绍如何收集数据。主要抽样方法，样本容量的确定，抽样误差，敏感问题等。参数估计：如何根据数据得到总体参数信息。点估计、区间估计、Bayes估计等。假设检验：如何对关于总体的一些假设做出决策。正态总体参数的检验，分布拟合检验，秩检验，列联表，统计决策等理论。方差分析与回归分析：变量间效应关系。（1）方差分析：分量变量与数值变量的效应关系（2）回归分析：研究数值变量之间的效应关系多元分析：研究若干个变量之间的关系（聚类分析、判别分析、主成分分析、因子分析、典
2020-11-19 22:31:22
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原创 东北大学最优化方法与理论第一章知识点总结——预备知识
预备知识一、基本概念一般形式：相关概念：不等式约束，等式约束，容许解或容许点，容许集，（非严格）局部极小点，严格局部极小点，（非严格）全局极小点，严格全局极小点，无约束问题，一维搜索或直线搜索。实际方法：通常是求全局极小点，但是到目前为止，绝大多数最优化方法是求局部极小点的方法，解决这一矛盾的一种办法是，先求出所有的局部极小点，再从中找出全局极小点。二、二维问题的图解法例题求解步骤画出目标函数的等值线画出约束曲线约束直线与某条等值线（圆）相切的点恰为最优点三、梯度和He
2020-11-19 09:24:04
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原创 数值分析MOOC期中考试题目及答案（后十题）
数值分析MOOC期中考试题目及答案（后十题）答案均为自己做之后记录的，如有错误，可留言反馈，因此产生的影响，后果自负哈！解：答案选D解：答案选A解：答案选D解：答案选A。根据牛顿迭代法的一般格式。解：答案选C。构造矩阵收敛阶的定义，并化简。解：好像也有点问题，先留着，以后再看~欢迎大家评论哦，谢谢！解：答案选A解：答案选C解：答案选B解：...
2020-11-10 16:26:51
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原创 数值分析MOOC第四章作业
数值分析MOOC第四章作业构建方程，迭代格式，并判断是否收敛：主要根据相关性质（函数值域，导数绝对值≤L＜1）收敛阶问题：主要是通过p阶导不为零，则为p阶收敛。也可以通过定义（△的极限为一个常数）求阶数p。...
2020-11-10 11:13:50
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原创 数值分析MOOC期中考试题目及答案（前十题）
数值分析MOOC期中考试题目及答案（前十题）解：答案选C解：好像有点问题。。先留着~之后回来再看解：答案选C解：答案选B。由绝对误差和相对误差的函数表达式可知，随着时间的增大，S的绝对误差变大，相对误差变小。解：答案选A解：答案选A。方程组AX=B，系数矩阵A为对称正定矩阵，同时（2D - A）也是对称正定矩阵，所以Jacobi迭代和GS迭代均收敛。解：答案选A解：答案选C。矩阵A不是对称矩阵，故无法根据对角占优矩阵以及正定矩阵等进行判断。因此，需要通过迭代矩阵的
2020-11-09 20:26:25
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原创 CLion配置环境，运行“Hello World”
因需要学习C++，一时兴起，就没下Visual Studio 2017, 下载了CLion，破解之后，新建工程，问题出现了，竟然运行不了最简单的程序！
2020-07-25 15:24:42
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东北大学应用数理统计第三章知识点总结——假设检验
2020-11-29
数值分析第七章知识点总结——数值积分与数值微分.pdf
2020-11-28
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2020-11-28
数值分析第四章知识点总结——非线性方程求根.pdf
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东北大学应用数理统计第二章知识点总结——参数估计.pdf
2020-11-28
东北大学应用数理统计第一章知识点总结——抽样分布.pdf
2020-11-28
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