기사 소개：수학적 모델링에 필요한 소프트웨어로는 MATLAB, SPSS, Stata, Visio, LaTeX, Lingo, ArcGIS, Python, R 언어, Origin 등이 있습니다.

2023-06-28 논평 0  1332

기사 소개：Python은 수학적 모델링에 매우 좋은 선택입니다. Python에는 매우 유명한 세 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리인 numpy, scipy 및 matplotlib가 있습니다. 이 세 가지는 기본적으로 MATLAB의 기능을 대체하며 수학적 모델링 작업을 완벽하게 처리할 수 있습니다.

2019-06-18 논평 0  18369

기사 소개：일반적으로 사용되는 소프트웨어에는 matlab, lingo, mathematica 및 sas의 네 가지가 있습니다. matlab은 매트릭스 실험실을 의미합니다. 뛰어난 수치 연산 능력 외에도 전문가 수준의 기호 계산, 워드 프로세싱, 시각적 모델링 시뮬레이션 및 실시간 제어 기능도 제공합니다. Mathematica는 수치 연산과 기호 연산을 통합한 수학 도구 소프트웨어 세트로, 전 세계 100만 명 이상의 연구자, 엔지니어, 물리학자, 분석가 및 기타 기술 전문가가 쉽게 사용할 수 있는 최고 수준의 과학 컴퓨팅 환경을 제공합니다.

2023-06-28 논평 0  5545

기사 소개：인터넷의 급속한 발전과 디지털 경제의 부상으로 신용평가와 수학적 모델링은 많은 기업에게 중요한 사업이 되었습니다. 그 중 PHP는 공통 프로그래밍 언어로서 신용 평가 및 수학적 모델링 분야에서도 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 PHP에서 신용 평가 및 수학적 모델링을 수행하는 방법을 소개하고 해당 응용 프로그램 시나리오와 장점을 살펴봅니다. 1. 신용평가 1. 신용평가의 정의 신용평가란 개인이나 기업의 신용기록 및 신용이력 평가를 통하여 개인이나 기업의 신용등급을 평가, 종합하여 신용등급을 결정하는 것을 말한다.

2023-05-23 논평 0  1068

기사 소개：SciPy 학습''SciPy에는 최적화, 선형 대수, 적분, 보간, 특수 기능, 고속 푸리에 변환, 신호 처리 및 이미지 처리, 상미분 방정식 풀기, 과학 및 공학에서 일반적으로 사용되는 기타 계산을 위한 모듈이 포함되어 있습니다. '''#scipy 라이브러리 설치: #SciPy 터미널 설치 명령: pipinstallSciPy#https://www.runoob.com/w3cnote/python-pip-install-usage.htmlPythonpip 설치 및 사용#View sc

2023-05-13 논평 0  1389

기사 소개：C++로 기계 학습 모델을 구축하기 위한 초보자 가이드입니다. 먼저 컴파일러와 선형 대수학 라이브러리를 설치하고, 데이터 세트를 생성하고, 선형 회귀 모델을 구축하고, 모델 가중치를 최적화하여 모델을 훈련한 다음, 모델을 사용하여 목표 값을 예측합니다. 실제 사례에서는 주택 면적과 가격 데이터 세트를 사용하여 주택 가격을 예측하는 방법을 보여줍니다.

2024-06-03 논평 0  658

기사 소개：JavaScript 수학 객체: 개요 JavaScript Math 객체는 수학 함수 및 상수 모음을 제공하는 내장 객체입니다. 생성자가 아니므로 인스턴스를 만들 수 없습니다. 대신에 직접적으로 사용됩니다.

2024-09-08 논평 0  1024

기사 소개：Python2.x에서 수학 연산을 위해 수학 모듈을 사용하는 방법 소개: Python2.x에서 수학 모듈은 수많은 수학 함수와 상수를 제공하는 내장 수학 함수 라이브러리입니다. 이 문서에서는 수학 모듈을 가져오고 사용하는 방법을 소개하고 몇 가지 일반적인 수학 연산에 대한 샘플 코드를 제공합니다. 1. 수학 모듈을 가져옵니다. 수학 모듈을 사용하려면 먼저 가져와야 합니다. 수학 모듈은 다음 명령문을 사용하여 가져올 수 있습니다: importma

2023-07-30 논평 0  2132

기사 소개：PHP 연구 노트: 과학 컴퓨팅 및 수치 시뮬레이션 소개: 오늘날의 기술 동향에 따라 과학 컴퓨팅 및 수치 시뮬레이션은 학술 연구 및 엔지니어링 실습에서 중요한 역할을 합니다. 강력한 프로그래밍 언어인 PHP는 웹사이트 개발 및 데이터 처리뿐만 아니라 과학 컴퓨팅 및 수치 시뮬레이션에도 사용할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP의 과학 컴퓨팅 및 수치 시뮬레이션의 기본 사항을 간략하게 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 1. 과학 컴퓨팅의 기초 수학 라이브러리 소개 PHP를 과학 계산에 사용하려면 먼저 수학 함수를 소개해야 합니다.

2023-10-08 논평 0  1534

기사 소개：Numpy 튜토리얼: 처음부터 배열을 생성하는 방법을 배우려면 특정 코드 예제가 필요합니다. 개요: Numpy는 수많은 수학 함수와 데이터 구조, 특히 배열(배열)을 제공하는 Python용 오픈 소스 수학 라이브러리입니다. 배열은 기계 학습 및 데이터 분석에서 매우 일반적이고 중요한 데이터 구조이므로 배열을 만들고 조작하는 방법을 배우는 것이 중요합니다. 이 튜토리얼의 목표는 독자가 빠르게 시작할 수 있도록 Numpy에서 배열 생성을 처음부터 소개하는 것입니다. Numpy 라이브러리 가져오기 시작하기 전에,

2024-02-20 논평 0  888

기사 소개：Java 언어는 수학적 모델의 구성 및 분석에 매우 적합한 고급 프로그래밍 언어입니다. 수학적 모델은 실제 세계에 수학적 개념을 적용한 것으로, 미래 동향 예측, 생산 및 제조 최적화 등과 같은 실질적인 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적인 수학적 모델과 Java 언어의 응용 프로그램을 소개합니다. 선형 프로그래밍 선형 프로그래밍은 기업의 최적 의사결정, 자원 배분, 생산 계획 등의 문제를 해결하는 데 널리 사용되는 최적화 방법입니다. Java 언어에서는 Apache Commons를 사용할 수 있습니다.

2023-06-10 논평 0  1501

기사 소개：번역기 | Zhu Xianzhong 검토 | Sun Shujuan 소개 오늘날 데이터 과학은 디지털 트윈(Digital Twins)을 만드는 데 널리 사용됩니다. 디지털 트윈은 입력 동작, 모니터링, 유지 관리에 사용할 수 있는 실제 물리적 시스템 또는 프로세스의 디지털 대응물입니다. , 시뮬레이션 및 예측. 인지 고객 서비스 봇과 같은 디지털 트윈은 일상적인 애플리케이션에서 일반적이지만, 이 기사에서는 업계에서 두 가지 유형의 디지털 트윈을 설명하여 모델링을 위한 두 가지 유형을 비교할 것입니다. 이 기사에서 논의된 디지털 트윈의 널리 사용되는 두 가지 데이터 과학 영역은 다음과 같습니다. a) 진단 및 예측 분석: 이 분석 접근 방식에서 일련의 입력이 주어지면 디지털 트윈은 원인을 진단하거나 시스템의 향후 동작을 예측합니다.

2023-04-18 논평 0  1305

기사 소개：파라메트릭 모델링과 직접 모델링의 주요 차이점은 모델링 방법, 모양 유형, 유연성 및 정확성입니다. 파라메트릭 모델링은 매개변수를 사용하여 형상을 정의하고 일반 모양에 맞춰 정확성과 예측 가능성을 제공합니다. 반면 직접 모델링은 대화형 조작을 통해 형상을 생성하며 자유 형식 형상에 적합하므로 유연성을 제공합니다. 선택한 방법은 프로젝트 요구 사항과 원하는 효과에 따라 다릅니다.

2024-04-10 논평 0  645

기사 소개：Numpy는 Python에서 가장 일반적으로 사용되는 수학 라이브러리 중 하나이며 최고의 수학 함수와 연산을 통합합니다. Numpy는 통계, 선형 대수학, 이미지 처리, 기계 학습, 신경망 및 기타 분야를 포함하여 널리 사용됩니다. 데이터 분석 및 모델링 측면에서 Numpy는 필수적인 도구 중 하나입니다. 이 기사에서는 Numpy에서 일반적으로 사용되는 수학 함수와 이러한 함수를 사용하여 데이터 분석 및 모델링을 구현하기 위한 샘플 코드를 공유합니다. 1. 배열을 생성합니다. Numpy에서 array() 함수를 사용하여 숫자를 생성합니다.

2024-01-19 논평 0  1057

기사 소개：매개변수가 없는 생성자 템플릿 C에서는 매개변수 없이 템플릿 생성자를 직접 선언하는 것이 불가능합니다. 이것은 ...

2024-12-03 논평 0  268

기사 소개：최근에는 주요 제조사들 사이에서 벌어지고 있는 'ChatGPT 전쟁'에 Xueersi도 동참했습니다. 그러나 Xueersi는 다른 접근 방식을 취하여 수학 분야의 문제 해결 및 강의 알고리즘을 기반으로 자체 개발한 대규모 수학 모델인 "MathGPT"를 선택하여 초기 결과를 얻었습니다. Xueersi는 자체 개발한 대형 모델을 기반으로 한 제품 수준 애플리케이션이 올해 안에 출시될 예정이며 전 세계 수학 애호가와 과학 연구 기관을 대상으로 할 것이라고 말했습니다. 회사의 핵심 프로젝트인 Xueersi는 올해 춘절 이전에 해당 팀 빌딩, 데이터, 컴퓨팅 성능 준비 및 기술 연구 개발을 시작하여 CTO Tian Mi에게 직접 넘겼습니다. 또한, 미국 실리콘밸리에서도 팀빌딩이 시작되었으며, 해외 알고리즘 및 엔지니어링 팀을 구축해 전 세계에서 영입할 계획이다.

2023-05-11 논평 0  957

기사 소개：일반적으로 이전 패턴 중 어느 것도 적용할 수 없는 경우 기생 생성자 패턴을 사용할 수 있습니다. 이 패턴의 기본 아이디어는 단순히 객체를 생성하는 코드를 캡슐화한 다음 새로 생성된 객체를 반환하는 함수를 생성하는 것이지만, 표면적으로는 이 함수가 일반적인 생성자처럼 보입니다. 아래는 예시입니다.

2017-07-27 논평 0  1719

기사 소개：C++에서 기계 학습 모델을 구축하고 대규모 데이터를 처리하는 방법: 모델 구축: TensorFlow 라이브러리를 사용하여 모델 아키텍처를 정의하고 계산 그래프를 구축합니다. 대규모 데이터 처리: TensorFlow의 Datasets API를 사용하여 대규모 데이터 세트를 효율적으로 로드하고 전처리합니다. 훈련 모델: TensorProtos를 생성하여 데이터를 저장하고 Session을 사용하여 모델을 훈련합니다. 모델 평가: 세션을 실행하여 모델의 정확성을 평가합니다.

2024-06-03 논평 0  330

기사 소개：이번 글은 Python에 관한 관련 지식을 소개하며, Math 모듈의 수학 상수, 공통 함수, Decimal 모듈의 일부 내용 등 수학 모델과 관련된 문제를 주로 소개합니다. . 도움이 되는.

2022-04-20 논평 0  2585

기사 소개：Numpy 학습 #Numpy'''의 기본 사용 Numpy는 두 가지 기본 객체를 제공합니다: ndarray는 단일 데이터 유형의 다차원 배열을 저장합니다. ufunc는 배열을 처리할 수 있는 함수입니다. 1-Import 함수 importnumpyasnp2-Array 생성 2-1array는 ndarray 배열로의 목록 또는 튜플 2-2arange는 주어진 간격 내에서 산술 배열을 생성합니다. 형식: arange(start=None,stop=None,step=None,dtype=None) [step은 단계 간격을 나타냄] 2- 3linspac

2023-05-15 논평 0  1058