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1.体重增加正比于吸收的热量，平均每8000kcal增加体重1kg2.身体正常代谢引起的体重减少正比于体重，每周每千克体重消耗热量一般在200kcal至320kcal之间，且因人而异，这相当于体重70kg的人每天消耗2000kcal至3200kcal3.运动引起的体重减少正比于体重，且与运动形式和运动时间有关4.为了安全与健康，每周吸收热量最好不要小于10000kcal，且每周减少量不要超过1000kcal，每周体重减少不要超过1.5kg。

试探法得到t=0.3125,dy=0.9910,由公式一得到dx。对于第二题做法是求出中间时刻t,dx,dy再列方程求解。红色是加速前的轨迹，蓝色是加速后的轨迹。更改函数中的v0可以得到不同的轨迹。接着利用ode45求解。

贝塞尔曲线的原理是基于贝塞尔曲线的数学表达式和插值算法。贝塞尔曲线的数学表达式可以通过控制点来定义。对于二次贝塞尔曲线，它由三个控制点P0、P1和P2组成，其中P0和P2是曲线的起点和终点，P1是曲线上的一个中间点。曲线上的每个点可以通过参数t在0到1之间的取值来计算，公式如下：其中，B(t)表示曲线上的点，t表示参数值，(1-t)表示参数值的补数。对于三次贝塞尔曲线，它由四个控制点P0、P1、P2和P3组成，其中P0和P3是曲线的起点和终点，P1和P2是曲线上的两个中间点。

用matlab对572所在区间分别进行分段线性插值、三次样条插值，计算出151，159，984，995的对数值，画出图形并在图形上用红色圆圈标记151，159，984，995所在的点,同时在图形中显示这些点的坐标。说明：假设125，528，765；则插值区间为【120，770】

【代码】matalb实践（八）：SOR迭代解线性方程。

设原始数据序列：构造累加矩阵与常数项向量，即上述方程组中，和为已知量，a为待定参数。由于变量只有a和u二个，而方程个数却有N-1个，而N-1>2，故方程组无解。但可用最小二乘法得到最小二乘解。用最小二乘法解灰参数将灰参数代入时间参数对求导还原得到计算拟合误差。后验差检验是残差分析统计特性的检验，模型诊断及应用模型进行预报。后验差比值C：残差方差S1与数据方差S2之比，即有：计算残差方差S1及数据方差S2小误差概率若对于给定的＞0，当。

TSP问题可以描述为：现有一些节点，节点和节点之间均可相连形成边，节点之间的边存在距离，需要找到一个遍历方案先后访问所有的点，使的遍历的总距离最短。这里我们提供80个节点的经纬度，以便我们更好的计算点与点之间的距离。

根据已有给定的个取值点，求每个取值点对应的拉格朗日基本多项式根据已知的个取值点，使用第一步中求出的每个取值点对应的拉格朗日基本多项式,然后求已知个点对应的拉格朗日插值多项式。和原来函数对比。

灰色估计加最小二乘法

智能优化算法

法国数学家Ｂｕｆｆｏｎ于１８世纪首次提出使用随机投针的方式来估算圆周率，虽然受限于当时的实验条件，其结果精度并不高，但却充分体现了蒙特卡洛方法的思想。进入２０世纪中后期随着计算机的进步和核物理领域对随机实验需求的增长，蒙特卡洛方法得到了充分发展，目前已广泛运用到了不确定性分析、粒子输运、数理统计、可靠性分析、经济学、稀薄气体动力学等领域。

ode45 - 求解非刚性微分方程 - 中阶方法此 MATLAB 函数（其中 tspan = [t0 tf]）求微分方程组 y'=f(t,y) 从 t0 到 tf 的积分，初始条件为 y0。解数组 y中的每一行都与列向量 t 中返回的值相对应。