3、用代码学习数学:解锁数学与软件的财富密码

用代码学习数学:解锁数学与软件的财富密码

数学,对于不同的人而言,有着截然不同的意义。有些人对它痴迷不已,愿意为之奉献一生;而另一些人则觉得难以理解,甚至心生畏惧。这种差异,很大程度上源于我们在学校里接受的长达十二年的强制数学教育。就像如果我们以学习数学的方式来学习美酒,每天听一小时关于葡萄品种和发酵技术的讲座,每周五天,还得按照老师的要求喝上三四杯作为作业,这样的学习方式可能会让我们对美酒失去兴趣。数学也是如此,日复一日的讲座和作业,很难培养出我们对它的兴趣。

其实,数学是一种需要慢慢培养的品味,而学习它的关键在于拥有正确的工具和心态。在学习数学的过程中,Python 编程语言是一个强大而可扩展的工具。与在高中黑板上学习数学不同,用代码学习数学可以让我们的想法更加精确,避免对新符号含义的模糊理解。

学习数学的动力有很多种,比如被数学概念的美所吸引,享受解决数学问题带来的挑战感,或者为了实现自己开发应用程序或游戏的梦想。而更实际的一种动力是,用软件解决数学问题可以带来丰厚的经济回报。下面,我们就来看看一些具体的例子。

预测金融市场走势

在金融市场中,股票交易一直是备受关注的领域。过去,我们可能会想象股票交易员是穿着西装、开着跑车、对着手机向经纪人大喊大叫的中年人。但如今,情况已经发生了变化。在曼哈顿的高楼大厦里,有一群被称为“宽客”(quants)的人,他们是定量分析师,通过设计数学算法来自动进行股票交易并获利。

股票价格会随着市场对公司的看法而实时波动。当市场认为一家公司经营良好时,其股票价格就会上涨。要想在股票交易中获利,关键是要知道何时买入和卖出。虽然很难预测股票的最低或最高价格点,但我们可以通过数学方法找到相对较好的买卖时机。 </

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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