为了保持自然资料的合理开发与利用,人类必须保持并控制生态平衡,甚至必须控制人类自身的增长。 本节将建立∏个迫的畄种群增长模型,以简略分析下这方离散化为连续,方3分析可以通过一些简单模型的便研究以根据生态系统的特征自行建美丽的大自然种群的数量本应取离散值,但由于种群数 量一般较大,为建立微分方程模型,可将种群数量看作连续变量,甚至允许它为可微变量, 由此引起的误差将是十分微小的

§6.1 问题的提出 一、经济研究中的联立方程计量经济学问题 二、计量经济学方法中的联立方程问题 §6.2联立方程计量经济学模型的若干基本概念 一、变量 二、结构式模型 三、简化式模型 四、参数关系体系 §6.3联立方程计量经济学模型的识别 The Identification of SEMs 一、识别的概念 二、从定义出发识别模型 三、结构式识别条件 四、简化式识别条件 五、实际应用中的经验方法

8.1 随机解释变量（一般性了解） 8.2 工具变量 8.3 滞后变量（一般性了解） 8.4 虚拟变量（重点）（其中分段线性回归不讲） 8.5 时间变量

第18章ARCH GARCH和估计建立变量的条件方差或变量波动性模型。 第19章离散和受限因变量模型-讨论几种定性和受限因变量模型的估计方法。 EViews提供了二元或排序,检查或截断,和计数模型的估计程序。 第20章对数极大似然估计-论述了对数极大似然估计,给出似然函数的形式, EViews可以估计对数极大似然模型的参数

为了实现多金属地下矿山生产计划编制的动态性和科学有效性,以开采过程中技术经济要求和空间序列关系为约束条件,以利润最大化为目标构建多金属地下矿山生产计划动态优化模型.模型将采准、切割、爆破、回采和充填过程抽象为基本作业单元并加以模型化处理,将地下开采的均衡性要求和接续性问题转化为空间约束条件,以开采状态作为决策变量,构建生产计划优化的0-1整数规划模型,并给出基于人工蜂群模型的求解算法.以西藏某铜钼矿的生产计划动态编制为应用案例,优化解算出矿山未来3年的生产计划,并给出矿床开采时序的三维可视化展示.优化结果表明,通过开采区域的动态调整,在有效保证生产连续性的同时,提升了矿山开采的经济效益

针对同质性增长模型无法描述各个经济体经济增长存在的异质性现象，提出了一类基于MCMC稳态模拟的异质性经济增长模型，它可以用来描述经济增长的异质性以及政策变量的差异影响。由于模型参数的后验条件分布没有确定的分布形式，通过数据扩充得到参数的完全条件分布从而实现模型参数的贝叶斯估计。对改革开放以来我周各省市区经济增长收敛性进行分析发现大规模股份制改革前经济增长具有同质性而大规模股份制改革后经济增长具有异质性，且可以用新古典经济增长理论来解释各地区经济的发展状况

首先以心理动力学中的心理能量概念为基础,分析了情感能量以及表示情感状态的相关参数.然后根据情感能量守恒定律,研究了情感能量分配结构的数学表示方法和情感能量分配模型,进一步分析了情绪状态的变化过程,提出了情绪状态刺激转移过程的隐马尔可夫链及其模型算法;利用MATLAB建立相关情感状态变化的仿真研究平台,进一步研究了情感状态的变化规律.最后根据以上情感模型及其变化规律构建出表情机器头的综合研究平台,仿真结果与机器头实验数据的一致,验证了仿真模型的有效性

本文在应用铸坯凝固传热数学模型离线计算的基础上,并参照电路瞬态过程参量变化规律,提出了新的连铸二冷水量动态控制模型。它系采用前馈控制方式,拉速变化时过渡过程中水量变化曲线呈指数形式。该模型具有快速简便而精确的优点经计算机仿真验证,该动态控制模型的控制效果明显地优于一般静态比例控制

脏腑定位，即明确病变所在的脏腑，是中医脏腑辨证的重要阶段。本文旨在通过神经网络模型搭建中医脏腑定位模型，输入症状文本信息，输出对应的病变脏腑标签，为实现中医辅助诊疗的脏腑辨证提供支持。将中医的脏腑定位问题建模为自然语言处理中的多标签文本分类问题，基于中医的医案数据，提出一种基于预训练模型ALBERT和双向门控循环单元（Bi-GRU）的脏腑定位模型。对比实验和消融实验的结果表明，本文提出的方法在中医脏腑定位的问题上相比于多层感知机模型、决策树模型具有更高的准确性，与Word2Vec文本表示方法相比，本文使用的ALBERT预训练模型的文本表示方法有效提升了模型的准确率。在模型参数上，ALBERT预训练模型相比BERT模型降低了模型参数量，有效减小了模型大小。最终，本文提出的脏腑定位模型在测试集上F1值达到了0.8013

▪ 3.1 并行程序开发方法 ▪ 3.1.1 并行层次与代码粒度 ▪ 3.1.2 并行程序开发策略 ▪ 3.1.3 并行编程模式 ▪ 3.1.4 并行应用编程过程 ▪ 3.2 并行程序设计模型 ▪ 3.2.1 计算π样本程序 ▪ 3.2.2 数据并行模型 ▪ 3.2.3 消息传递模型 ▪ 3.2.4 共享变量模型 ▪ 3.3 并行编程语言和环境概述 ▪ 3.3.1 早期并行编程语言 ▪ 3.3.2 近代并行编程语言与环境 ▪ 3.3.3 并行说明性语言环境 ▪ 3.4 循环程序并行化的一般方法 ▪ 3.4.1 数据相关分析 ▪ 3.4.2 .数据划分与处理器指派 ▪ 3.4.3 循环重构