MATLAB提供了许多在二维和三维空间内显示可视信息的工具。例如,看一条sin函数的 曲线图就会比一堆数据提供更多的信息。这种用图表和图形来表示数据的技术叫做数据可视化。 MATLAB不仅是一个强大的计算工具,并且在以引人入胜和直观方式可视地表示数据方面也很 有特色

一、计算机中的常用计数制、编码及其相互间的转换; 二、二进制数的算术运算和逻辑运算; 三、符号数的表示及补码运算; 四、二进制数运算中的溢出问题; 五、基本逻辑门及译码器; 六、定点数与浮点数的表示方法

1、C语言的数据类型 2、常量和变量 3、整型数据 4、实型数据 5、字符型数据

建立快速有效的针对大规模文本数据的聚类分析方法是当前数据挖掘研究和应用领域中的一个热点问题.为了同时保证聚类效果和提高聚类效率，提出基于\互为最小相似度文本对\搜索的文本聚类算法及分布式并行计算模型.首先利用向量空间模型提出一种文本相似度计算方法；其次，基于\互为最小相似度文本对\搜索选择二分簇中心，提出通过一次划分实现簇质心寻优的二分K-means聚类算法；最后，基于MapReduce框架设计面向云计算应用的大规模文本并行聚类模型.在Hadoop平台上运用真实文本数据的实验表明：提出的聚类算法与原始二分K-means相比，在获得相当聚类效果的同时，具有明显效率优势；并行聚类模型在不同数据规模和计算节点数目上具有良好的扩展性

CABOSFV_C是一种针对分类属性高维数据的高效聚类算法,该算法采用集合稀疏差异度进行距离计算,并采用稀疏特征向量实现数据压缩.该算法的聚类效果受集合稀疏差异度上限参数的影响,而该参数的选取没有明确的指导.针对该问题提出基于集合稀疏差异度的启发式分类属性数据层次聚类算法(heuristic hierarchical clustering algorithm of categorical data based on sparse feature dissimilarity,HABOS),该方法从聚结型层次聚类思想的角度出发,在聚类数上限参数的约束下,应用新的内部聚类有效性评价指标(clustering validation index based on sparse feature dissimilarity,CVISFD)进行启发式度量,从而实现对聚类层次的自动选取.UCI基准数据集的实验结果表明,HABOS有效地提高了聚类准确性和稳定性

一、动态数列的概念 动态数列又称时间数列。它是将某种统计指标,或 在不同时间上的不同数值,按时间先后顺序排列 起来,以便于研究其发展变化的水平和速度,并 以此来预测未来的一种统计方法

以实验室化学氧呼吸器生氧装置为研究对象,建立了二维轴对称数学模型,对生氧装置防护性能进行了数值模拟.首先通过模型验证实验验证了模型的合理性,其次对比研究了劳动强度、入口CO2体积分数、生氧药剂颗粒当量直径以及入口管径对生氧装置防护时间和出口温度的影响.结果表明:劳动强度和入口CO2体积分数对生氧装置防护性能影响显著,高劳动强度和高CO2体积分数均会引起防护时间缩短以及出口峰值温度升高;颗粒当量直径与防护时间近似呈负相关线性关系,12 mm颗粒的防护时间比6 mm颗粒少32.15 min,但是大粒径颗粒会使得出口峰值温度显著降低;入口管径对生氧装置防护时间和出口温度的影响均非常有限

通过对低碳含铝钢20Mn2精炼过程的取样分析,得出精炼渣的熔化温度偏高,渣中存在大量固相CaO,并导致钢中含有CaO类夹杂物,精炼渣吸附夹杂物能力差.利用Fact Sage热力学计算,从渣的低熔点区域控制和渣-钢反应这两个方面对渣系进行研究与优化.结果表明,CaO/Al2O3质量比在1.5左右添加质量分数为3% CaF2可以有效降低渣的熔化温度,渣的熔化温度随着CaF2含量的升高呈现先降低后升高的趋势,MgO的质量分数控制5%左右低熔点区域面积达到最大.在SiO2质量分数大于30%区域,钢中氧含量大体上随着CaO/Al2O3质量比的增加而降低,在SiO2的质量分数低于30%区域随着CaO含量的升高而降低,钢中酸溶铝含量在SiO2含量高的区域随着Al2O3/SiO2质量比的增加而升高,在SiO2含量低的区域随着CaO/SiO2质量比的增加而增加.根据热力学分析结果得出合理的渣系范围：CaO 50%-60%,Al2O320%-35%,SiO25%-10%,MgO 5%-8%,CaF20-5%.优化渣系的实验结果表明,优化后渣系熔化温度降低,钢中夹杂物数量、面积和平均尺寸均有明显下降

在工程和科学计算中,所建立的各 种常微分方程的初值或边值问题,除很 少几类的特殊方程能给出解析解,绝大 多数的方程是很难甚至不可能给出解析 解的,其主要原因在于积分工具的局限 性。因此,人们转向用数值方法去解常 微分方程,并获得相当大的成功,讨论 和研究常微分方程的数值解法是有重要 意义的

略去余式R[f],由定理5.1.2知,它如果是插值型求积公式,则至少有n次代数精度