行转列(马可)

博客展示了SQL操作,包括创建名为test的表,插入学生成绩数据,接着通过动态SQL语句实现行列转换,将科目成绩从行转为列展示,最后删除了test表。

 Create table test (name char(10),km char(10),cj int)
go
insert test values('张三','语文',80)
insert test values('张三','数学',86)
insert test values('张三','英语',75)
insert test values('李四','语文',78)
insert test values('李四','数学',85)
insert test values('李四','英语',78)
/*
想变成

姓名   语文   数学   英语
张三   80     86     75
李四   78     85     78
*/

declare @sql varchar(8000)
set @sql = 'select name'
select @sql = @sql + ',sum(case km when '''+km+''' then cj end) ['+km+']'
 from (select distinct km from test) as a
select @sql = @sql+' from test group by name'
exec(@sql)

drop table test

### CA元胞自动机与马尔可夫模型的关系 元胞自动机(Cellular Automata, CA)和马尔可夫模型都是处理复杂系统动态变化的有效工具。两者在某些方面具有互补特性,能够通过结合来增强各自的应用效果。 #### 马尔可夫性质融入元胞自动机 元胞自动机本质上是由一组状态及其转换规则组成的离散时间动力学系统[^1]。而马尔可夫过程则描述了一个随机变量序列,在给定当前状态下未来的发展只依赖于现在而不受过去影响的特性。当把这种无记忆性的假设引入到元胞自动机的状态转移机制中时,就形成了所谓的“马尔可夫型元胞自动机”。 在这种类型的CA里,每个格子不仅遵循预先设定好的更新法则,而且其下一时刻的状态还可能受到一定概率分布的影响——即按照特定的概率从多个潜在的新状态中选取一个作为实际的变化结果。这样的设计使得整个体系更加贴近现实世界中的不确定性因素,并允许更灵活地调整参数以适应不同的应用场景需求。 #### 结合实例分析 具体来说,在一些涉及扩散现象的研究领域内,比如流行病传播预测或是城市交通流量调控等方面,常常会利用带有马尔可夫特性的元胞自动机来进行建模工作: - **疾病传播模拟**:考虑到感染率、康复几率等因素随时间和地点的不同而有所差异的情况,采用带马尔可夫属性的CA可以帮助构建更为精确细致的人群健康状况演变图景; - **行人流动管理**:对于大型公共场所内的客流疏导问题而言,则可以通过赋予各个位置节点相应的移动倾向权重值并据此计算出行人的下一步行动方向,从而实现高效合理的路径规划方案; ```matlab % MATLAB伪代码展示如何设置马尔科夫链式的元胞自动机状态转变逻辑 function newState = markovian_CA_transition(currentState, transitionMatrix) % currentState 是当前位置的状态向量 % transitionMatrix 表示各状态间切换的可能性矩阵 numStates = length(transitionMatrix); cumulativeProbabilities = cumsum(transitionMatrix(:,currentState), 2); randomValue = rand; [~, nextStateIndex] = histc(randomValue, [0; cumulativeProbabilities]); newState = nextStateIndex - 1; % 调整索引以便匹配MATLAB数组下标习惯 (从1开始计数) end ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值