本文同步发布在这里！前言本随笔为数模国赛前的最后一堂课的笔记。有一些零零散散，但是信息量很大。如果有机会（现在是没必要啦），再整理成方便阅读的文字吧。数据题数据类题目获奖容易，拿国一难。同时选择该题的队伍数量较多，以2023年为例，三道题选择比例大约是A:B:C=1:3:9。做数据题

目录直接方法与迭代方法常规迭代算法选择迭代求解器预条件子预条件子示例均衡和重新排序使用线性运算函数取代矩阵        数值线性代数最重要也是最常见的应用之一是可求解以A*x=b形式表示的线性方程组。当A为大型稀疏矩阵时，您可以使用迭代方法求解线

1.简介CeresSolver是专门用于求解非线性最小二乘问题的C++开源库,研究SLAM方向不过滤波和优化两个技术路线,因此常用Ceres库解决实际项目中的优化问题,当然还有g2o同样可用,但就说明文档而言,Ceres对新用户更友好,g2o提供不多的文档,更多是需要参考其它开源项目使用,所以笔者目

一、基本概念        无约束问题在数学建模中是指优化过程中没有任何限制条件的情况。这种问题旨在寻找一个决策变量集合，使得某个目标函数（如成本、效益或其他需要优化的量）达到最大或最小值。具体来说，无约束问题通常可以表示为：其中是目标函数，是决策变量。在这种情况

正如大家所熟知的，Abaqus是一款有限元分析软件，能够高效的配合工程师完成创作。它可以高精度地实现包括金属、橡胶、高分子材料、复合材料、钢筋混凝土、可压缩超弹性泡沫材料以及土壤和岩石等地质材料的工程仿真计算。“Abaqus”不仅具有出色的仿真计算能力，由于其基于Python开

动态规划算法是通过拆分问题，定义问题状态和状态之间的关系，使得问题能够以递推的方式去解决。动态规划算法的基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子阶段，按顺序求解子阶段。与分治不同的是，在动态规划过程中，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息，也就是

自己写的for2024-09-1919:40:22[Info]setcurrentcell[5,7]withvalue92024-09-1919:40:22[Info] 197256834 234897651 865134279 458972316 329641785 671583490 000405002 046700003 000

目录1.最小生成树MST2.算法原理3.算法过程4.结果展示5.参考文献6.代码获取1.最小生成树MST最小生成树（MinimumSpanningTree,MST）是在给定的加权无向图中寻找一个边的子集，使得这些边构成的树包含图中的所有顶点，并且边的总权重尽可能小。如果图

目录1.算法原理2.TSP数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取1.算法原理【智能算法】海洋捕食者算法（MPA)原理及实现2.TSP数学模型旅行商问题（TSP）是一种著名的组合优化问题，它涉及寻找给定一组城市及其之间的距离或成本，如何规划一条最短的路径，使得旅行商从起点出发，

目录1.算法原理2.TSP数学模型3.结果展示4.参考文献5.代码获取1.算法原理【智能算法】飞蛾扑火算法（MFO)原理及实现2.TSP数学模型旅行商问题（TSP）是一种著名的组合优化问题，它涉及寻找给定一组城市及其之间的距离或成本，如何规划一条最短的路径，使得旅行商从起点出发，访

目录数学建模常用模型算法总结1.代数模型（AlgebraicModels）2.微分方程模型（DifferentialEquationModels）3.概率模型（ProbabilisticModels）4.优化模型（OptimizationModels）5.统计模型（StatisticalModels）6.机器学习模型（MachineLearningModels）7.网络和图论模型（Network

博客：Python实现牛顿法目录引言什么是牛顿法？牛顿法的历史与背景牛顿法的应用场景牛顿法的原理牛顿法的基本思想导数与泰勒展开的概念公式推导收敛性分析Python实现牛顿法面向对象的设计思路代码实现示例与解释牛顿法应用实例：求解非线性方程场景描述算法实现结果

目录一、代数模型（AlgebraicModels）详解1.1什么是代数模型？1.2代数模型的基本形式1.3安装所需要的Python包--运行下述案例1.4代数模型的应用案例案例1：市场供需平衡模型Python求解代码Python求解结果如下图：案例2：运输问题中的线性规划模型进行数学建模分析1.目标函数2.

文章目录题目：快递公司送货策略VRP问题简介遗传算法项目地址代码说明代码结构求解流程举例求解目标求解步骤总结打数模国赛前拿来练手的题，现在题目求解思路分享给大家，包括所有源代码和高清pdf论文，希望能对大家有所帮助！题目：快递公司送货策略VRP问题简介VR

这里是阿川的博客，祝您变得更强✨个人主页：在线OJ的阿川

第一部分：求下面函数取得的最小值时，此时X的值是多少？何为梯度下降，本质就是从该点切线方向，慢慢走下去。切线方向：就是给定一个很小的增量值，试探一下方向。  1、方向的增量值： 2、不断迭代，当增量为很小时，意味着x应该是 1#超参数2m=0.023n=0.000000014#代码函

Lingo是一款求解最优化问题的专业综合工具软件包，旨在使建立和求解线性、非线性（凸和非凸/全局）、二次、二次约束、二阶锥、半定、随机和整数优化模型更快、更容易、更高效。在大多数人认知里，Lingo可用于求解线性规划、二次规划、整数规划、非线性规划等问题。Lingo的特点是：简单

void一个数因子和(int整数){//缘由https://ask.csdn.net/questions/1054457#answer_1251715 inthe=0,j=0;stringa=""; while(++j<整数)if(!(整数%j))he+=j,a+=to_string(j)+"+"; cout<<a<<"的因子和："<<he

我们在做静力学分析时，有时会遇到这种情况：一个结构，在对其进行受力分析时，它是平衡的，但在ANSYS中计算的时候，软件会报错，求不出结果来。比如下图所示一根杆，两端受到等值反向共线的力F作用，根据二力平衡公理，这根杆是平衡的。下面，我们使用ANSYS计算一下这个结构。Step1：建立模型。在

线性整数规划（LinearIntegerProgramming）是一种优化问题，它的目标是在满足一系列线性约束条件的情况下，最大化或最小化一个线性目标函数。整数规划（IntegerProgramming）是一类特殊的线性规划问题，其中某些或所有的决策变量必须取整数值。这种限制使得整数规划在某些情况下更符合实际需

序素数即质数，它在自然数里的分布是不规律的，但是其在数学研究上占有重要地位。因此对于素数的求解法方法不断被人们优化着。在C语言中求解素数也是非常经典的一道题目，以下简单记录 我学习求解素数的收获。素数的暴力求解对与如同我这的初学者，首先学习以素数的基本概念求解素

最小生成树，一般我们会想到Kruskal或Prim，但是如果要求任意子图（仅限于包含部分结点和连接这些结点的所有完整的边）的最小生成树并且查询量很大呢？假设此处结点数量小于\(20\)。首先可以想到状态压缩，预处理出所有子图的最小生成树，但是这样如果\(n\)逼近\(20\)就不行了。状态共\(

\(\text{Min}\_25\)筛学习笔记事实上我又学习了一个有点春的筛法。\(\text{Min}\_25\)筛用于求解积性函数的前缀和，即形如\(g(n)=\sum_{i=1}^{n}f(i)\)形式的函数\(g\)。众所周知，朴素筛法之所以无法做到低于线性是因为枚举了区间内的每一个数，那么我们想要做到低于线性，就必然

线性规划（LinearProgramming,LP）是优化理论中用于在给定约束条件下最大化或最小化线性目标函数的一种数学方法。线性规划的最优解总是出现在可行域的顶点上，这是因为目标函数在可行域内的变化是线性的，因此在顶点处函数的值可能达到极值（最大或最小）。求解线性规划问题的常用方法之一

最优化问题的KKT条件大家好，我是小新，今天给大家带来一期KKT条件的讲解文章目录最优化问题的KKT条件前言一、最优化问题分类二、常见求解步骤三、KKT条件解析四、解析优化类问题五、实现过程总结前言hello!大家好，提到最优化问题大家都会感觉到非常头疼，最优化问题