本章主要介绍了动态数列的有管理论和知识。 包括动态数列的意义、种类和编制原则,掌握各 种常用的动态分析指标的计算方法地等

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什么是大数据 ■概念/技术支持/大数据的来源 大数据的关键技术 采集技术/存储与管理技术 计算模式与系统/数据分析与挖掘技术 ■隐私安全 典型案例 ■环境云/百度迁徙/新浪舆情通/阿里云数加 我们的探索 ■网络监控分析/系统日志分析/教育评价分析

结合课程教学,配备适当的上机实验(16个学时)以便加深课堂 教学的实践性,同时通过实验可以加强对数学模型的总体分析,算法 选取,程序结构,上机调试和结果分析等环节的训练。本实验指导书 共包含8个实验,要求学生在16个实验课时内完成。为使实验更为 有成效,需要写出实验报告(格式要求见附录),以此可作为《数值分 析》课程成绩评定的参考

针对我国目前对于大型脱硝反应器的设计无规范可循的状况,利用数值方法分析脱硝反应器结构,得到反应器整体变形与应力分布情况,以及反应器结构设计时应注意的构件与位置.通过对比大、小变形时加劲板的应力与变形发现,考虑大变形影响后其应力值水平有所缓和,分布较均匀.研究表明,在保证安全和满足反应器使用功能前提下,反应器的合理化设计尚有一定的空间

通过煤自然发火实验和松散煤体粒度与氧化自燃性关系实验,推算出煤自燃过程中一些特性参数的计算公式.根据多孔介质流体力学、传质和传热学理论,建立了松散煤体漏风流流场、氧浓度场和温度场的数学模型.通过实验和理论分析,建立了松散煤体自然发火的三维动态数学模型,分析了模型边界条件的确定方法,并采用有限差分法对二维模型进行了数值求解

（1)对两变量间的相关度的分析的统计技术称为 二元变量技术。若涉及两个以上的变量,采用 的统计技术叫多元变量技术。 （ 2)分析两个变量之间的相关度时,两个变量分 别被定义为自变量和因变量。自变量是指那些 可以影响因变量结果的变量。例如,价格、广 告费或零售点的数量等自变量常用于预测或解 释一个品牌的销售量或市场份额(因变量)

本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O（N LOG2M）,元素总移动次数为O（MN）,所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然

在初始泥层高75 cm和耙架转速为0、0.1、1和10 r·min?1条件，以及耙架转速为0.1 r·min?1和初始泥层高度为75、45和25 cm条件下，采用FBRM和PVM实时在线监测技术，对动态浓密系统泥层脱水过程絮团结构演化进行原位连续观测，获得了泥层脱水过程中，絮团直径、数量分布特征和实时图像。研究结果表明，尾矿浓密过程中絮团直径和数量随剪切时间延长呈现先增长后降低，再保持稳定的状态。根据絮团直径变化程度，将絮团密实化过程分为絮团生长期、絮团重构期和絮团破碎期3个阶段。在剪切速率0.1 r·min?1和初始泥层高度75 cm实验条件下，有利于絮团生长和絮团快速破裂重构，并提高絮团密实化程度，但过高的剪切速率作用对絮团结构影响程度下降。剪切速率的增加造成絮团平均直径减小，同时絮团平均直径减小的速率上升。随着初始泥层高度增大，絮团生长阶段时间更长，絮团直径峰值更大，重构期较长，絮团平均直径随初始泥层高度增加而增大。尾矿絮团分形维数可以反映絮团结构变化特征，结合PVM图像的分形维数和孔隙率计算，分析了剪切破坏力与絮团凝聚力存在的相互平衡关系，基于这种动态平衡对絮团破裂程度的影响，研究了尾矿浓密过程中的絮团密实化规律

电子科技大学：《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源（课件讲稿）模型评估与选择