或得单选按钮的值

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    <meta charset="UTF-8">
    <title>Title</title>
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<form id="yi" method="post" action="">
<p>第一题你帅吗(必填)</p>
<input type="radio" name="y" onclick="ee()" value="恩恩">恩恩
<input type="radio" name="y" onclick="ee()" value="666">666
<input type="radio" name="y" onclick="ee()"value=""><input type="radio" name="y" onclick="ee()"value="很帅">很帅
</form>

<script type="text/javascript">
    function ee() {
       var h= document.getElementById('yi').y
        for(i=0;i<h.length;i++){
           if(h[i].checked){
               zz=h[i].value
           }
        }
        alert(zz)
    }
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【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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