VS.NET中必须研究的项目（4）-- Fitch and Mather Stocks

最新推荐文章于 2025-11-04 10:56:05 发布
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博客提及在VS.NET中需研究的Fitch and Mather Stocks项目，虽内容简短，但聚焦该特定项目在VS.NET环境下的情况，与信息技术领域的开发相关。
Fitch and Mather Stocks
oswica
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mather-课程考试资源（html）
12-05
Mather很可能是某种教育工具或软件的名称，这从描述中的“zzllrr mather(an offline tool for Math learning, education and research)”可以得到验证。这个工具可能是一个离线版本的学习、教育和研究工具，特别针对...
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31、扭映射与周期轨道及Aubry - Mather定理解读
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本文深入探讨了扭映射的周期轨道性质及其在动力系统中的核心结果——Aubry-Mather定理。首先分析了单调与非单调周期轨道的基本特性，利用Poincaré-Birkhoff定理证明了精确辛单调扭映射在边界旋转数之间的每个有理数均对应至少两个周期轨道。随后通过一系列引理，特别是基于拓扑方法的不动点定理和正/负对角线结构，系统论证了Aubry-Mather定理：对于任意旋转数ω∈[ρ₀,ρ₁]，存在具有单调轨道的点z_ω，且当ω为有理数时对应单调周期点。文章还从拓扑视角解析了相关概念的内在联系，并展望了其在天
32、扭转映射与不变圆：周期轨道与Aubry - Mather定理解析
tea88的博客
08-24 82
本博客深入解析了扭转映射中的周期轨道性质以及Aubry-Mather定理的核心内容。文章首先探讨了周期轨道的基本特性，包括单调与非单调轨道的区别及其拓扑性质；接着通过Poincaré-Birkhoff定理和相关拓扑工具证明了精确辛单调扭转映射中周期轨道的存在性；最后，系统阐述了Aubry-Mather定理的证明过程，展示了对于任意旋转数（有理或无理），系统中存在相应单调轨道的理论基础。这些结果为理解动力系统的复杂行为提供了重要的理论支持。
javascript在vs2003中调试随笔和Fitch and Mather 7.0中javascript使用小总结
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代码阅读总结之Fitch and Mather 7.0（自定义字符串缓存页）
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前段时间工作比较忙,没时间读代码,这几天有空,正好又来静读代码了. 在Menus_ascx中我们看到用了缓存自定义字符串"authenticated" <%@ OutputCache Duration="86400" VaryByParam="None" VaryByCustom="authenticated" %> 注意: @Outpu...
Fitch and Mather Stocks 7 (.NET)
04-01 896
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代码阅读总结之Fitch and Mather 7.0（asp.net发生异常或错误时错误提示页面的处理方法）...
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Fitch and Mather 7.0 源代码（C#）
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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