matlab 画洛伦兹曲线,第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛获奖论文.pdf

本文探讨了中等收入定位的改进方法,提出L(p,)的新模型并用Mathematica进行非线性拟合。通过对比10个模型,发现新模型具有较高的拟合精度。文中还介绍了部分排序法和模糊分析法对收入人群的调整,并以实例分析了收入分布和中等收入群体的变化趋势。此外,'模糊界定法'模型针对收入空间法和人口分布法进行了创新。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

参赛密码

(由组委会填写)

第十届华为杯全国研究生数学建模竞

第十届华为杯全国研究生数学建模竞

学 校 上海工程技术大学

参赛队号

1. 徐小剑

队员姓名 2. 谭英花

3. 彪

- 1 -

参赛密码

(由组委会填写)

第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛

第十届华为杯全国研究生数学建模竞赛

题 目 中等收入定位与人口度量模型研究

摘 要 :

中等收入人口比重是反映收入分配格局的重要指标,这一人口比重越大,

意味着收入分配结构越合理,称之为 “橄榄型”收入分配格局,这种收入格局

下,社会的差距不大,有利于社会的稳定。本文主要是明确中等收入群体的含

义,对题目提到的测定中等收入群体的现有方法进行改进,对一系列收入数据

进行定量描述,分析一定时间内某个区域的中等收入人口的变化,最后提出题

目提到的方法之外的方法对中等收入人口进行测算。

对于问题1,本文在满足 (9 )式的基础上,构建关于L(p,) 的新模型,即

L(p) = pα (tan(p*pi/4))υ ,其中α≥0, υ≥ 1。利用Mathematica 编制程序,应用lsqnonlin

非线性最小二乘拟合函数,求解模型参量,拟合出洛伦兹曲线,并对参考文献

中的10 个模型进行拟合。然后,采用均方误差 (MSE, mean squared error )的

方法,对新建的模型与来自参考文献中的 10 个模型进行拟合精度的比较,

RESNORM 值反映新建模型的拟合精度较好,高于部分模型。

对于问题2 ,改进方法一,用部分排序法对收入空间法进行改进,其原理在

于,中等收入是一个变化的区间,随着收入水平的提高,中等收入人口的比重

会有所变化,一般而言是增加,那么中等收入人口的比例范围也应有所增加,

而不是一个固定的区间,将范围依次确定为75%~125% 、75%~150% ,从而实

现纵向比较。但该方法改进有限,文章又提出改进方法二,用模糊分析法进行

改进,让收入人口的收入比例随即在区间[(1-a)*S1, (1+a)*S1]内变化。对于人

- 2 -

口分布法的改进,主要考虑不同社会发展阶段,中等收入人群的比重是不一样

的,除去固定比重的局限,选择不同的参数值对应的人口比例区间进行计算,

G

同时可以结合基尼系数 帮助选择。

3 2

对于问题 ,首先对收入分配的真实数据进行简单的描述统计。利用问题

中部分排序法具体化中等收入人口的三个比例:75%~125% 、75%~150% 、

50%-150%,对此分别算出各个地区各个年份的中等收入群体,并结合收入分布,

画出收入分布间距密度图,进行纵向比较。其次通过Matlab 软件使用多项式插

值法曲线拟合L(p) 曲线方程,计算出基尼系数,进行地区横向比较。

4

对于问题 ,建立了 “模糊界定法”新模型,在文中收入空间发、人口空

间法的基础上,

<think>好的,用户想验证DeepSeek大模型是否是完整版本,以及性能是否达到预期。首先,我需要考虑用户可能有哪些测试方法。根据引用内容,用户提到了不同的部署方式,比如FP8、BF16,还有支持AMD和华为NPU的信息。这些可能涉及到性能测试的方面。 用户可能需要知道如何检查模型的完整性。完整性方面,常见的做法是校验文件哈希值,比如SHA256或MD5,确保下载的文件没有损坏或被篡改。引用[2]中提到在个人电脑上安装时需要下载模型文件,所以用户可能需要指导他们如何校验这些文件的哈希值。 然后是性能测试。用户提到的DeepSeek-Infer Demo、SGLang、LMDeploy等工具支持不同的推理模式,比如FP8和BF16。用户可能需要运行基准测试,测量推理速度、内存占用等指标。比如使用标准数据集进行推理任务,记录延迟和吞吐量。同时,引用里提到不同框架的支持情况,可能需要用户根据自己使用的硬件选择合适的工具,比如AMD GPU或华为Ascend NPU。 另外,功能完整性测试也很重要。用户需要验证模型是否支持所有宣称的功能,比如多语言处理、多轮对话等。可能需要编写测试用例,覆盖各种输入情况,并检查输出是否符合预期。比如测试模型在数学问题、代码生成等方面的表现。 用户可能还关心如何量化性能是否达标。比如对比官方公布的基准数据,如准确率、推理速度等。引用[1]中提到不同框架的支持情况,用户可能需要按照官方推荐的配置进行测试,确保环境设置正确,比如使用TensorRT-LLM进行BF16推理,或者等待FP8支持。 还要考虑用户的实际环境。比如用户是在个人Windows电脑上安装,如引用[2]提到的,硬件条件可能有限,可能需要指导用户如何利用现有资源进行测试,或者建议使用云部署进行更全面的性能评估。 最后,用户可能需要综合以上方法,形成一个系统的测试计划,分步骤进行完整性校验、性能基准测试和功能验证。同时,提醒用户注意环境配置的准确性,比如依赖库版本、驱动兼容性等,这些都可能影响测试结果。</think>### 分步验证 DeepSeek 大模型完整性性能的方法 #### 一、完整性验证 1. **文件完整性校验** - 通过校验文件哈希值(如 SHA256/MD5)确认模型文件未被篡改[^2] - 示例命令: ```bash shasum -a 256 DeepSeek-V3.gguf ``` - 对比官方提供的哈希值表(需从官方文档获取) 2. **架构完整性验证** - 使用模型加载工具检查参数规模: ```python from transformers import AutoModel model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/DeepSeek-V3") print(f"参数量:{model.num_parameters():,}") ``` - 验证输出层维度是否符合文档描述[^1] #### 二、性能测试 1. **基准测试环境搭建** - 根据硬件选择对应推理框架: ```mermaid graph LR A[硬件平台] --> B{AMD GPU} A --> C{Huawei NPU} A --> D{NVIDIA GPU} B -->|SGLang| E[FP8/BF16] C -->|专用SDK| F[BF16] D -->|TensorRT-LLM| G[BF16/INT8] ``` 2. **关键性能指标测试** - **推理速度**:使用标准测试集测量 tokens/second $$ \text{吞吐量} = \frac{\text{生成token总数}}{\text{总耗时}} $$ - **内存占用**:监控峰值显存使用量 - **准确率测试**: - 使用 MMLU、C-Eval 等基准测试集 - 对比官方公布的准确率数据[^1] 3. **多模态测试(如支持)** ```python # 多轮对话测试样例 response = model.generate( "请解释相对论的基本原理 -> 现在用Python实现洛伦兹变换" ) ``` #### 三、功能完整性测试 1. **核心功能验证表** | 功能模块 | 测试用例 | 预期输出特征 | |----------------|------------------------------|--------------------------| | 代码生成 | 实现快速排序算法 | 正确可执行的Python代码 | | 数学推理 | 求解 $x^2 + 2x + 1 = 0$ | 显示根为 $x=-1$ | | 多语言支持 | "Hello" 法语翻译 | "Bonjour" | 2. **边界条件测试** - 超长输入处理(>8k tokens) - 非法字符过滤测试 - 低资源场景测试(内存限制模式) #### 四、结果对比 将测试结果官方基准数据对比: ```python # 示例性能对比(假设数据) benchmark = { "FP8模式吞吐量": 1500 tokens/s, "BF16模式吞吐量": 1200 tokens/s, "MMLU准确率": 78.3% } ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值