UNIX:数学是科学之王

 UNIX® 有许多工具可供使用,它们可以满足您的数学启蒙要求。其中有些工具是内置的;大多数则是下载保存的。本文将向您展示 UNIX 工作站上通往数学殿堂之路。
谈到数学,并不缺乏相关的计算机软件包。数学是程序员和分析人员的流行主题,从而导致了大量不同的工具可供选择。

数学是科学之王。数学工作站的商业使用群体非常庞大:从基础工程到设计创意,从基因治疗到天体导航,数学统治着整个世界。帮助人们解决他们所选领域的数学问题的计算机程序并不缺乏。本文的剩余部分将描述几个商业和开放源代码系统,它们在您所从事的领域可能证明是有价值的。所描述的所有系统都有专用于它们的网页,并包括在本文的参考资料部分。

数字计算器

UNIX 工作站中存在的最常用数学工具以计算器和更高级的电子表格程序(如 GNU Calc)的形式出现。算术规则非常简单,所有这些工具都忠实地遵守它们。几乎每个全功能的窗口管理工具包都至少突出体现了一个计算器,有时还有多个版本的计算器。

GNU 项目还提供了可供下载的计算工具。其中包括 GNU Calc、GNU Plot、ATLAS、Choose 和 4,000 多个其他面向数学的程序。请参见参考资料部分以获得指向完整列表的链接。

符号数学

正如您在学校中级课程中所学习到的,数学所涉及的远不只是对数字的简单运算。数字占位符的符号表示形式——诸如 x、y 和 z 等变量、笛卡儿坐标、因素分解原理以及积分和微分世界——是一个丰富和多样性领域的一部分,该领域要求提供同样丰富和多样性的计算机资源。为这些任务而设计的程序领域的最常用名称是“计算机代数系统”(Computer Algebraic Systems,CAS)。同时存在商业和开放源代码 CAS 程序可供使用,下面将描述其中一些最常用程序。

但是,能够操作符号在大多数情况下还不足够。与原始坐标点值清单所能提供的信息相比,图形可以告诉我们更多信息。可用于计算机代数的大多数系统还突出体现了某种绘图机制,允许您可视化所标绘的数据。

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基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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