4、席位分配与政治分区的数学原理

席位分配与政治分区的数学原理

1. 引言

席位分配和政治分区是选举系统研究中的两个主要话题。离散数学和组合优化的模型与算法被用于将这些问题形式化,并找到符合公平要求的解决方案。席位分配主要涉及在政治选举中为各政党分配议会席位,而政治分区则是设计选举区,确保每个选民被唯一分配到一个选区。这两个问题都具有重要意义,因为它们直接影响选举结果的公平性和代表性。

2. 双比例分配问题

2.1 比例分配

在讨论双比例分配问题之前,先介绍简单的比例分配问题,即将议会的固定席位在各选区之间进行分配。在几乎所有国家,分配给每个选区的席位需与该选区的人口成比例,但也有例外,如欧洲议会采用了所谓的递减比例要求。

理想情况下,可通过公式 (q_i = \frac{p_i H}{P}) 为每个选区分配席位,但 (q_i) 通常是小数,需要进行四舍五入。常见的四舍五入方法是最大余数规则,也称为汉密尔顿、文顿、黑尔或黑尔 - 尼迈耶方法。该方法先为每个选区分配 (\lfloor q_i \rfloor) 个席位,然后将剩余席位分配给余数最大的选区。虽然这种方法简单且具有最小范数性质,但也存在一些问题,如考虑绝对偏差而非相对偏差,容易出现阿拉巴马悖论、人口悖论和新州悖论等异常行为,因此在许多国家不被采用,不过在意大利,最大余数规则被写入宪法。

为避免这些悖论,可采用除数方法。除数方法通过定义一个路标函数 (\delta(z)) 来指定如何对实数进行四舍五入。常见的除数方法包括亚当斯方法、迪恩方法、亨廷顿 - 希尔方法、韦伯斯特方法和杰斐逊或德洪特方法。其中,亚当斯方法有利于小选区,而杰斐逊方法则相反,亨廷顿 - 希尔方法目前用于分配美国众议院的

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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