例1SIMD-SM上求最大值算法 Begin for k=m-1 to 0 do for j=2k to 2k+1-1 par-do A[j]=max{[], A[2j+1]} end for end for end

目的系统回顾有关维生素K与2型糖尿病及其生物标记物的研究评估维生素K在预防2型糖尿病发生和发展中的作用

一、卷积码的原理 1、卷积码的特性 (1)卷积码把k个信息位编n位,k和n通常很小,特别适宜于串行形式传输,延时小。n个码元与当前段的k个信息位有关而且与前N-1段的信息有关,编码过程相互关联的码元为Nn个

假定氩-氢等离子体处于局部热力学平衡状态,利用理想气体分子运动论和经典查普曼-恩斯科格(ChapmanEnskog)方法,在获取符合直流电弧等离子体喷射法实际工况的等离子体热力学和输运参数的基础上,基于FLUENT软件进行二次开发,添加电磁场相关的电流连续方程、安培定律等方程及洛伦兹力、焦耳热等源项,模拟研究氩氢摩尔比对等离子体放电特征影响规律.结果表明:在气压为8 k Pa,工作电流150 A,氩氢摩尔比由3∶1降至1∶3时,等离子体最大流速由829 m·s-1增至1127 m·s-1,最高温度由20600 K逐渐降低至16800 K,电弧对基体的加热能力逐渐增强的同时使基体表面温度均匀性变差.在其他条件不变的前提下,氩氢摩尔比为1∶2时能获得适宜金刚石生长且相对均匀的基体表面温度

4.1 概述. 1 4.1.1 什么是聚类分析.1 4.1.2 基本聚类方法概述.2 4.1.3 文本聚类.3 4.2 数据间的相似性度量. 4 4.2.1 数据对象间的距离.4 4.2.2 数据对象间的相似系数.5 4.2.3 数据类间的距离.5 4.2.4 数据标准化.7 4.3 基本聚类方法. 7 4.3.1 k-均值聚类方法 .7 4.3.2 层次聚类方法.8 4.3.3 聚类要注意的问题.10 4.4 基于密度的聚类（待更新）. 10 4.5 聚类结果的评估. 10 4.5.1 基于用户验证的评估方法.11 4.5.2 基于真实数据的聚类结果评估.11 4.6 聚类分析的案例与软件操作. 11 4.6.1 K-MEANS 聚类案例(SPSS Modeler).11 4.6.2 K-MEANS 聚类案例(R 语言) .15 4.6.3 层次聚类案例（SPSS）.20 4.6.4 层次聚类案例（R 语言）.23

一、K元线性回归模型与一元线性回归模型的区别 二、关于模型的基本假设 三、k元线性回归模型的估计、检验和应用 四、理解OLSE的优良性质 五、比较OLS法与ML法的异同和适用性 六、如何综合评价经济计量建模的效果

12.1 聚类分析的基本原理 12.1.1 什么是聚类分析? 12.1.2 相似性的度量 12.2 层次聚类 12.2.1 层次聚类的两种方式 12.2.2 类间距离的计算方法 12.2.3 层次聚类的应用 12.3 K-均值聚类 12.3.1 K-均值聚类的基本过程 12.3.2 K-均值聚类的应用 12.3.3 使用聚类方法的注意事项

本文将湍流运动方程和k—ε湍流双方程模型结合,提出了顶吹气体射流冲击下熔池中液体流动的数学模型,并采用Spalding等人提出的方法解这一非线性偏微分方程组。同时,还用激光测速方法得到实验测定的流场速度分布。在计算结果及实验数据的基础上,分析、研究了流场的性质和特点。由于用k—ε湍流模型代替k—ι模型以及在边界条件及计算方法上的一些改进,使数学模型预报的结果比前人的相应结果更符合实际。而且,本文提出的数学模型适用于大气体流量射流冲击下液体流场的计算,这是对前人工作的一个突破。总之,我们的工作可以认为是Szekely和李有章等人相应研究的继续和深入

在氩气气氛下,以粉煤灰为原料,石墨为还原剂,研究碳还原粉煤灰制备SiC/Al2O3系复合材料的反应过程,并探索其制备的工艺条件.利用X射线衍射分析还原产物的物相变化规律,使用扫描电镜和能谱仪观察复合材料的微观结构.结果表明：在1673 K粉煤灰中石英相与碳反应生碳化硅,1773 K莫来石相基本分解完全.随着反应温度的升高,生成碳化硅和氧化铝含量增加,较合适的温度条件为1773~1873 K;保温时间的延长,有利于碳化硅和氧化铝的生成,较好的保温时间为3~4 h;增加配碳量对碳化硅和氧化铝的生成有促进作用,较合适的C/Si摩尔比为4~5.在制备出的SiC/Al2O3复合材料中碳化硅在产物中分散较为均匀,并且粒度小于20μm

1 K-Means 聚类算法 (Clustering Algorithm) 解释 Explanation 收敛性 Convergence of K-Means 矩阵建模 Matrix Modelling of K-Means 2 网页排序 PageRank 动机 Motivation 简单网页排序 Simplified PageRank 网页排序建模 PageRank Modelling 例子 Example