摘要:

Common Lisp语言是成功的。自从1984年本书第一版发行以来,许多程序员已经把它当成一种实现Lisp程序的事实上的标准。也正因为如此,现在大型的Lisp程序有众多的程序模块去方便的利用。Common Lisp已经被证明是一个实用、稳定的适用于处理快速原型法和系统传递等人工智能及相关领域问题的平台。我多年来使用Common Lisp于众多的应用软件和具体实现尚没有机会去发现Common Lisp的不足,并去创新一把。Lisp语言的一个重要特性就是它对语言扩展有良好的支持。而Common Lisp除了稳定外,这些功能没有丝毫的削弱。
1984版的Common Lisp定义不够完善和全面。从某种程度上来说这
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时间过得真的很快,一晃今年的数模竞赛又要开始了,总觉得应该写点东西,让后来者少走弯路,希望交大能取得更好的成绩。
大致说一下交大建模的情况。可以说曾经交大建模竞赛相当辉煌,不过最进几年不行了,也许正好是我们的水平吧,去年全国的竞赛,我们队拿了个一等奖,还有一个队二等奖,相对于2001年是进步,不过我却觉得也许运气的成分居多吧。但是有一点可以肯定的是,我们的成绩都是真实的,都是我们自己作出来的,这正好是交大可贵之处,淡化结果,注重过程。有些学校老师帮着学生做,呵呵,在我们学校不会有这种情况的。
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当齐次线性方程AX=0,rank(A)=rn时,该方程有无穷多个解,怎样用MATLAB求它的一个基本
解呢?
用matlab 中的命令 x=null(A, r )即可.其中:r=rank(A)
A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1
1 0 0 0 1 1 0
-2 0 0 -1 0 -1 -2]
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如果齐次线性方程组( 4-5 )的系数矩阵 A 的阶梯形中
非零行的数目 r 小于未知数的数目 n ,那么它一定有非零解。
推论4.5 如果齐次线性方程组( 4-5 )的方程数目 m 小于未知数
的数目n ,那么它一定有非零解。
推论4.6 如果齐次线性方程组( 4-5 )的未知数的数目 n 不超过
方程的数目m ,那么,当且仅当 r=n 时,它只有非零解 。
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数据的标准化是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的,为了能够将指标参与评价计算,需要对指标进行规范化处理,通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。一般常用的有以下几种方法。
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矩阵的特征值要想说清楚还要从线性变换入手,把一个矩阵当作一个线性变换在某一组基下的矩阵,最简单的线性变换就是数乘变换,求特征值的目的就是看看一个线性变换对一些非零向量的作用是否能够相当于一个数乘变换,特征值就是这个数乘变换的变换比,这样的一些非零向量就是特征向量,其实我们更关心的是特征向量,希望能把原先的线性空间分解成一些和特征向量相关的子空间的直和,这样我们的研究就可以分别限定在这些子空间上来进行,这和物理中在研究运动的时候将运动分解成水平方向和垂直方向的做法是一个道理!
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奇异矩阵是线形代数的概念,就是对应的行列式等于0的矩阵。奇异矩阵的判断方法:首先,看这个矩阵是不是方阵(即行数和列数相等的矩阵。若行数和列数不相等,那就谈不上奇异矩阵和非奇异矩阵)。然后,再看此方阵的行列式|A|是否等于0,若等于0,称矩阵A为奇异矩阵;若不等于0,称矩阵A为非奇异矩阵。同时,由|A|≠0可知矩阵A可逆,这样可以得出另外一个重要结论:可逆矩阵就是非奇异矩阵,非奇异矩阵也是可逆矩阵。
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A+B,A-B,8A,A的平方,A*B,矩阵A的逆.
1.A+B
A=ones(3);B=magic(3);C=A+B
2.A-B
%同上
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摘要:

第一天:竞赛简介与举例2008年
第二天:MATLAB与科学计算
第三天:层次分析法
第四天:排队论
第五天:灰色模型
第六天:马氏链
第七天: 规划
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