1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

• 概率分布与伪随机数生成 • 统计量分析 • 数理统计分析方法及计算机实现 • 统计假设检验 • 方差分析及计算机求解

顺序查找 分析顺序查找的时间性能 二叉排序树（二叉查找树） 二叉排序树的查找算法 二叉平衡树（AVL树） B - 树 哈希查找(Hash) 数字分析法 平方取中法 折叠法 直接定址法 除留余数法 随机数法 增量di的三种取法 哈希表的查找

蒙特卡罗方法 随机数产生子 任意分布抽样之函数变换法与舍选法 蒙特卡罗方法中的精度问题 在粒子与核物理中的应用

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求

本文给出了一种子图配准的随机搜索算法。搜索过程是纵随机选择的起点开始的。该点由在(0,1)区间上均匀分布的假随机数所产生。这一搜索过程是朝向匹配点逐步地进行的。本算法的优点已经由试验所证实。试验是在窗口尺寸与图片尺寸的比值ξ=0.21的情况下进行的

课程主要内容： •离散事件系统建模与仿真的基本原理 •离散事件系统建模与仿真的方法 •Petri网建模与仿真 课程的先修课程： •生产运作与管理 •运筹学 •计算机编程与应用技术 •概率论与数理统计 课程的考核方法： 完成相关作业及期末考核。 第一章 离散事件仿真的概述 1.1 离散事件系统仿真的基本概念 1.2 生产系统仿真的特征 1.3 服务系统仿真的特征 1.4 离散系统仿真的基本步骤 第二章 离散事件仿真的分析 2.1 随机数的产生 2.2 离散事件仿真建模 2.3 输入数据分析 2.4 输出数据分析 第三章 离散事件仿真的案例分析 第四章 离散事件仿真的逻辑分析 ——Petri网

1 路面不平度的功率谱通常把相对基准平面 的高度q ，沿着道路走向长度l的变化q(l) 称为 道路纵(断面)曲线或不平度函数。 根据测量的路面不平度随机数据，在计算机 上处理得到路面不平度功率谱 或方 差 2

实验内容 1、模拟的概念。 2、产生随机数的计算机命令。 3、计算机模拟实例。 4、实验作业

模拟，也称仿真 计算机模拟：利用计算机，主要是利用计算 机生成随机数对管理问题、系统进行仿真， 模拟出若对管理系统进行不同的设计（如不 同数量的收银通道）、若对库存系统制订不 同的策略（如不同的库存量、订货量），其 可能之经济后果，从而帮助在各种不同系统 中或不同策略中筛选出较优的管理方案来 重点：掌握模拟技术的想法