数学建模导论-第4章 复杂网络与图论模型

最新推荐文章于 2025-07-29 19:17:53 发布
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1. 数学导论 - 概述
茶桁专栏
08-25 367
本节课的内容是「数学篇」的第一节课。本节是一个导论。我会为大家介绍一下这门课一些理论，还有微积分、线性代数、概率统计里面一些比较基础、和AI结合非常紧密的一部分，难度并不会很大。觉得自己数学能力还是不错的，这第一节课呢可以不用看，可以直接去看后面的课程。第一节课，我们放松一点。这节课难度真的不会特别的大，主要是带大家了解一些比较有趣味性以及AI方面一些基础性的数学知识。
数学建模 | 自来水管道铺设问题
qq_45816034的博客
07-29 6781
想要解决这道题只需要掌握最短路问题。 最短路问题分为单源最短路问题和多源最短路问题。 单源最短路问题 以一道题为例。
Datawhale六月份组队学习-数学建模导论-学习笔记
一直懒羊羊的博客
06-20 1181
Datawhale6月份组队学习-《数学建模导论-基于Python语言》-带你领略数学建模的美
datawhale数学建模导论第四章学习笔记
lzjabc123的专栏
01-25 610
复杂网络与图论，都是研究事物之间关系的好工具。你可以把“网络”想象成一群人和他们之间的朋友关系，或者电脑之间的连接线。而“图论”呢，就是用数学和图形的方式来研究这些关系。
读书笔记《数学建模算法与应用》第4-6章
mintminty的博客
07-01 1648
注：章节序号与书中保持一致，省略部分为基础概念 4. 图与网络模型及方法 4.2 最短路问题 4.2.1 两个指定顶点之间的最短路径 Dijkstra 算法 function[mydistance,mypath]=mydijkstra(a,sb,db); a 邻接矩阵 a(i,j) i-j的距离，可以是有向的 sb 起点的标号 db 终点的标号 mydistance 最短路距离 mypath 最短路路径 4.2.3 每对顶点之间的最短路径 Dijkstra 算法是时间复杂度是 O(n3)O(n^3).
如何入门参与数学建模？
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12-25 8万+
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04-22 1370
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数学建模常用模型
dashbaani的博客
07-18 5430
数学建模十大基础方法,需要详细代码的同学可以关注私我。
慕课笔记-数据科学导论-第二章大数据技术基础-大数据算法/数据类型/开发流程
北北北
03-01 1438
大数据技术基础 计算机操作系统 操作系统统筹协调计算机硬件系统的工作，具体使CPU可以进行逻辑与数值运算，主存储器能够加载应用数据与程序代码，硬盘可以顺利存入与读出信息，输入设备、输出设备可以根据需要实时写入、写出必要信息等。因此，操作系统实际是整个计算机硬件系统的“CEO”，担负着整个计算机硬件系统的管理、协调和运作的全部任务。 Linux操作系统 三个发展阶段 1．单一个人维护阶段 2．...
《数学建模导论》教程，全网最全数学建模模型与算法教程系列，带你走进数学建模的大门！
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第4章：复杂网络与图论模型 第5章：进化计算与群体智能 第6章：数据处理与拟合模型 第7章：权重生成与评价模型 第8章：时间序列与投资模型 第9章：机器学习与统计模型 第10章：多模数据与智能模型
数学建模-离散数学导论(第三版).zip
01-19
"数学建模-离散数学导论(第三版)"是一个专门探讨这一主题的资源，它可能包含了深入的理论讲解、实例分析以及练习题目，旨在帮助学习者掌握离散数学的核心概念。 离散数学主要包括以下几个核心领域： 1. **集合论**...
[2011年国赛MATLAB创新奖B题]第三军医大学交巡警平台设置与调度模型.pdf数学建模
08-13
在数学建模领域，2011年全国大学生数学建模竞赛的创新奖B题，涉及了第三军医大学交巡警平台的设置与调度模型。本题目的核心在于通过建立数学模型，解决交巡警平台的设置、调度以及突发事件的快速响应问题，以实现...
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DDPM推导与理解：从数学建模到实际应用
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本文系统介绍了去噪扩散概率模型(DDPM)的数学原理与应用。首先阐述DDPM所需的三个核心数学概念：马尔科夫链的无记忆性、贝叶斯公式的概率更新机制，以及正态分布的关键性质。随后详细解析DDPM的两阶段过程：前向扩散通过逐步加噪将数据转为高斯分布，反向去噪则学习逆转该过程。训练目标为变分下界(ELBO)，简化为预测噪声的均方误差。噪声预测网络ε_θ(x_t,t)是模型核心，学习从带噪图像中估计真实噪声。最后描述了采样过程，从纯噪声出发，通过迭代去噪生成高质量图像。全文展示了DDPM如何从严谨数学理论出发，构建
数学建模——灰色关联分析
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灰色系统理论由中国学者邓聚龙于1982年提出，是一种研究“部分信息已知、部分信息未知”的不确定性系统的理论。其核心思想是通过对有限数据的生成、开发和提取，挖掘隐藏规律，实现系统行为的预测和控制。介于“白色系统”（信息完全明确）与“黑色系统”（信息完全未知）之间，适用于贫信息、小样本的复杂系统分析。
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主成分分析实在是有点难啊，萌新看不懂，过两天研究一下再说。
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熵权法（Entropy Weight Method）是一种方法，通过计算指标数据的确定权重。；反之，离散程度小的指标权重低。前面的方法计算权值都有主观因素，比如我认为伤害与子弹速度相比更重要，角色数值比人气更重要，但是这样是有主观因素的，而熵权法就只和数据离散程度有关，给出的权值就是完全客观的。这个方法就是打分/选择/评价过程的。
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（Bayesian Optimization, BO）是两种截然不同的优化范式，分别以不同的哲学和数学基础解决高维、非凸、多峰等问题。群体智能算法受自然界生物群体行为启发（如鸟群、鱼群、蚁群），通过多个个体的协作和竞争寻找最优解。在机器学习、工程优化和科学计算中，优化算法的选择直接影响问题求解的效率与效果。高维、黑箱、计算代价高的问题（如超参调优）的问题（如超参数调优）。，在有限的采样次数内高效逼近最优解。低（每次仅采样一个点，适合昂贵问题）多峰、非连续、约束优化（如工程设计）高（需维护种群，迭代次数多）
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