关于闰年闰月[z]

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在公历(格里历)纪年中,有闰日的年份叫闰年,一般年份365天,闰年为366天。由于地球绕太阳运行周期为365天5小时48分46秒(合365.24219天)即一回归年,公历把一年定为365天。所余下的时间约为四年累计一天,加在二月里,所以平常年份每年365天,二月为28天,闰年为366天,二月为29天。因此,每400年中有97个闰年,闰年在2月末增加一天,闰年366天。 闰年的计算方法:公元纪年的年数可以被四整除,即为闰年;被100整除而不能被400整除为平年;被100整除也可被400整除的为闰年。如2000年是闰年,而1900年不是。
下面是一个计算公历闰年的例子:
s = InputBox("请输入年份:")
n = Val(s)
If n Mod 400 = 0 Or (n Mod 4 = 0 And n Mod 100 <> 0) Then
MsgBox s + "是闰年!"
End If


中国旧历农历纪年中,有闰月的一年称为闰年。一般年份为12个月,354或355天,闰年则为13个月,383或384天。农历作为阴阳历的一种,每月的天数依照月亏而定,一年的时间以12个月为基准;为了合上地球围绕太阳运行周期即回归年,每隔2到4年,增加一个月,增加的这个月为闰月,因此农历的闰年为13个月。
农历没有第十三月的称谓,闰月按照历法规则,排放在从二月到十月的过后重复同一个月,重复的这个月为闰月,如四月过后的闰月称为闰四月。
农历闰年闰月的推算,3年一闰,5年二闰,19年七闰;农历基本上19年为一周期对应于公历同一时间。如公历的2001年5月27日、1982年5月27日和1963年5月27日这个日子,都是闰四月初五。



闰月加到哪个月,以农历历法规则推断,主要依照与农历的二十四节气相符合来确定;

农历的闰月天数与正常月份天数一样,为29或30天。

农历所谓“闰”的说法,只有闰年和闰月称谓,公历也有闰年的称谓。


公历1982年至2042年与农历闰年闰月对照表
公历所在月份 闰月(初一日) 干支年
1982年5月23日 闰四月小 壬戊年
1984年11月23日 闰十月大 甲子年
1987年7月26日 闰六月大 丁卯年
1990年6月23日 闰五月大 庚午年
1993年4月22日 闰三月大 癸酉年
1995年9月25日 闰八月大 乙亥年
1998年6月24日 闰五月小 戊寅年
2001年5月23日 闰四月大 辛巳年
2004年3月21日 闰二月大 甲申年
2006年8月24日 闰七月大 丙戊年
2009年6月23日 闰五月大 己丑年
2012年5月21日 闰四月小 壬辰年
2014年10月24日 闰九月小 甲午年
2017年7月23日 闰六月大 丁酉年
2020年5月23日 闰四月小 庚子年
2023年3月22日 闰二月大 癸卯年
2025年7月25日 闰六月大 己巳年
2028年6月23日 闰五月大 戊申年
2031年4月22日 闰三月大 辛亥年
2033年8月25日 闰七月大 癸丑年
2036年7月23日 闰六月小 丙辰年
2039年6月22日 闰五月大 己未年
2042年3月22日 闰二月大 壬戊年
【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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