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RSS订阅原创 时序数据中的“时齐”和“非时齐”概念
时齐（Stationary）：时齐指的是时间序列数据在不同时间段之间的统计性质保持不变。换句话说，时齐数据的均值、方差等统计特性在时间上是稳定的，不随时间变化。时齐性是许多时间序列分析方法的前提之一，因为它使得我们可以对数据进行更准确的分析和预测。非时齐（Non-stationary）：非时齐指的是时间序列数据在不同时间段之间的统计性质发生变化。这意味着数据的均值、方差等可能随着时间变化而变化。非时齐性可能会导致数据的模式不稳定，使得分析和预测更加困难。
2023-08-10 16:06:30
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原创 python类成员属性（变量）的定义方式
在实例级别，我们在实例化后通过实例对象添加了属性 instance_attr2。类级别属性是指与整个类相关联的属性，它们在所有类的实例之间共享。这些属性可以在类的任何地方进行定义，包括初始化函数以外的地方。在初始化函数以外定义实例级别属性时，需要确保在访问该属性之前实例对象已经被创建。在 Python 中，成员属性可以在初始化函数以外的地方定义。Python 允许在类的任何方法、类级别和实例级别中定义成员属性。实例级别属性是指每个类实例特有的属性，它们不会在不同实例之间共享。
2023-06-30 09:29:09
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原创 Process——Python 标准库 multiprocessing 模块中的多进程类
Process 是 Python 标准库 multiprocessing 模块中的一个类。它用于创建和管理进程对象，实现多进程编程。
2023-06-29 17:58:35
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原创 Lipschitz函数
Lipschitz(利普席茨)函数是一类具有有界变化率的函数。一个函数 f(x) 被称为Lipschitz函数，如果存在一个非负常数 L，使得对于所有的 x1 和 x2，都满足以下不等式：其中，L 被称为Lipschitz常数。该定义表示函数在任意两个点之间的变化量受到了一个有界的限制，即函数的变化率不会无限增长或减小。换句话说，对于Lipschitz函数，存在一个常数 L，使得在定义域内的任意两个点之间，函数值的变化量不会超过两点之间自变量的变化量与 L 的乘积。
2023-06-07 15:51:07
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原创 龙格-库塔法（Runge-Kutta）
微分方程可以使用不同的方法来求解，主要分为解析解和数值解两种方式。（1）解析解：解析解是指能够用公式或者函数表达式明确表示的解。某些简单的微分方程可以通过代数操作和已知函数的性质求解得到解析解。常见的求解方法包括分离变量法、变量代换法、积分因子法、级数展开法等。这些方法可以得到精确的解。（2）数值解：数值解是通过数值计算的方式获得近似解。对于复杂的微分方程或者无法找到解析解的方程，数值方法是常用的求解方式。数值方法通过将微分方程转化为差分方程，并使用数值计算方法进行逼近求解。
2023-05-24 14:24:52
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空空如也
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