變量

運(yùn)行實(shí)質(zhì)上是程序變量按照程序員指定的邏輯相互影響來(lái)執(zhí)行的。Concas等[1]研究了十余款大型軟件系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)了軟件系統(tǒng)中的變量分布符合冪律分布，具有非常明顯的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)特征。為了提高軟件系統(tǒng)的安全性，就應(yīng)該找出那些重要變量，因?yàn)橐坏┻@些變量出現(xiàn)問(wèn)題就會(huì)給軟件系統(tǒng)帶來(lái)巨大的損失，如何識(shí)別出重要變量是一個(gè)非常有價(jià)值的研究課題。在軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程中，軟件系統(tǒng)面臨各種各樣需要變更的情況，包括增加模塊、修改模塊和刪除模塊。這些操作通常會(huì)涉及對(duì)變量的變更，由于變量間存在依賴(lài)

5)考慮隨機(jī)解釋變量問(wèn)題：其中 b0,b1為常數(shù)， x,u為隨機(jī)變量，其相關(guān)系數(shù) r(x,u ) = rxu≠0 ,E (u ) = 0 ，并有容量為n的簡(jiǎn)單隨機(jī)樣本(yi, xi, ui) ,i = 1 ,2,… ,n ，于是 r(xi, ui) = rxu≠0 , i = 1 ,2,… ,n ，即隨機(jī)解釋變量x與隨機(jī)干擾項(xiàng)u同期線性相關(guān).我們知道，用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估計(jì)模型（1）中的參數(shù) b1，得到的

0)一般地，若某變量m因另一變量n的變化而變化，則稱(chēng)此變量m為變量n的相關(guān)變量[1].相關(guān)變量可分為“函數(shù)”型相關(guān)變量、“方程組”型相關(guān)變量、“不等式(組)”型相關(guān)變量[2].若某變量m不因另一變量n的變化而變化，則稱(chēng)此變量m為相對(duì)于變量n的獨(dú)立變量,獨(dú)立變量有哪些情形呢？文章就此做一點(diǎn)思考，整理如下：1 顯性獨(dú)立變量若題目給出的兩個(gè)變量之間具有很明顯的獨(dú)立關(guān)系，則可稱(chēng)之為一對(duì)顯性獨(dú)立變量.解依題意,可設(shè)A(-1,0),B(1,0),C(cosα,sinα

思考,掌握可分離變量的微分方程及其解法。知識(shí)目標(biāo):1.理解可分離變量的微分方程的概念;2.掌握可分離變量的微分方程的解法;3.熟悉用分離變量法解決實(shí)際問(wèn)題的方法和步驟。能力目標(biāo):1.能夠用可分離變量的微分方程的概念來(lái)判定微分方程是否是可分離變量的微分方程;2.能根據(jù)實(shí)際問(wèn)題建立微分方程;3.能夠求解某些簡(jiǎn)單的可分離變量的微分方程的解。人文目標(biāo):初步了解“實(shí)踐-認(rèn)識(shí)-實(shí)踐”的規(guī)律。教材內(nèi)容分析 可分離變量的微分方程是高等數(shù)學(xué)一元函數(shù)微分和積分的綜合應(yīng)用。重點(diǎn)

會(huì)遇到一類(lèi)含有雙變量的不等式問(wèn)題。由于變量多且復(fù)雜，學(xué)生感到很棘手，找不到突破點(diǎn)，解題的錯(cuò)誤率非常高。其實(shí)，我們可以化雙變量為單變量，再利用導(dǎo)數(shù)這個(gè)強(qiáng)有力的工具，往往能使問(wèn)題迎刃而解。一、分離變量簡(jiǎn)潔性是數(shù)學(xué)的特性之一，因此，遇到多變量的時(shí)候，唯一目的就是化繁為簡(jiǎn)，而分離變量就是化繁為簡(jiǎn)的手段之一。利用分離變量這一方法處理雙變量問(wèn)題，一般情況下是式子兩邊變量形式比較對(duì)稱(chēng)，這樣只需把變量分離到兩邊即可解決問(wèn)題。

映湘陳亞凡例談雙變量不等式解決策略文︳楊映湘陳亞凡在平時(shí)的數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)和高考中，我們經(jīng)常會(huì)遇到一類(lèi)含有雙變量的不等式問(wèn)題。由于變量多且復(fù)雜，學(xué)生感到很棘手，找不到突破點(diǎn)，解題的錯(cuò)誤率非常高。其實(shí)，我們可以化雙變量為單變量，再利用導(dǎo)數(shù)這個(gè)強(qiáng)有力的工具，往往能使問(wèn)題迎刃而解。一、分離變量簡(jiǎn)潔性是數(shù)學(xué)的特性之一，因此，遇到多變量的時(shí)候，唯一目的就是化繁為簡(jiǎn)，而分離變量就是化繁為簡(jiǎn)的手段之一。利用分離變量這一方法處理雙變量問(wèn)題，一般情況下是式子兩邊變量形式比較對(duì)稱(chēng)，這

s）就是利用綜合變量對(duì)之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)反映兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。其基本原理是：為了從總體上把握兩組指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系，分別在兩組變量中提取有代表性的兩個(gè)綜合變量U1和V1（分別為兩個(gè)變量組中各變量的線性組合），利用這兩個(gè)綜合變量之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)反映兩組指標(biāo)之間的整體相關(guān)性。其條件是：兩組變量都是連續(xù)變量，資料都必須服從多元正態(tài)分布。其基本程序是：從兩組變量各自的線性函數(shù)中各抽取一個(gè)組成一對(duì)，相關(guān)系數(shù)達(dá)到最大值的一對(duì)稱(chēng)為第1對(duì)典型變量，

康△隨機(jī)森林的變量捕獲方法在高維數(shù)據(jù)變量篩選中的應(yīng)用*宋欠欠1李軼群2侯 艷1李 康1△目的探討隨機(jī)森林（RF）的變量捕獲方法在高維數(shù)據(jù)變量篩選中的應(yīng)用。方法通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)和實(shí)際數(shù)據(jù)分析，對(duì)兩種變量捕獲（vh.md，vh.vimp）和逐步剔除方法（varSelRF）進(jìn)行比較，并通過(guò)選入變量的數(shù)目、模型預(yù)測(cè)錯(cuò)誤率（PE）和受試者工作特征曲線下面積（AUC）對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià)。結(jié)果模擬實(shí)驗(yàn)表明，在變量具有聯(lián)合作用、交互作用和弱獨(dú)立作用情況下，變量捕獲方法均明顯優(yōu)于v

可行解是指當(dāng)非基變量全取0 值時(shí)，基變量取得非負(fù)值而形成的一個(gè)解。此時(shí)的基變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)列向量線性無(wú)關(guān)，并構(gòu)成線性規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)型中約束方程組系數(shù)矩陣的最高階的非奇異方陣，即這些列向量為約束方程組系數(shù)矩陣所有列向量的最大線性無(wú)關(guān)組，稱(chēng)為線性規(guī)劃問(wèn)題的基。事實(shí)上，在單純形法中，正是其中的線性無(wú)關(guān)性，才可以保證在每一次迭代中都可以求出非基變量的檢驗(yàn)數(shù)并確定新的進(jìn)基變量，進(jìn)而又要保證確定出基變量后的新的基變量組合仍為基本解，即保證新的基變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)列向量線性無(wú)關(guān)。由

陣數(shù)據(jù)分析，通過(guò)變量變換的方法把相關(guān)的變量變?yōu)槿舾刹幌嚓P(guān)的綜合指標(biāo)變量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也稱(chēng)主分量分析或矩陣數(shù)據(jù)分析，通過(guò)變量變換的方法把相關(guān)的變量變?yōu)槿舾刹幌嚓P(guān)的綜合指標(biāo)變量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也稱(chēng)主分量分析或矩陣數(shù)據(jù)分析，通過(guò)變量變換的方法把相關(guān)的變量變?yōu)槿舾刹幌嚓P(guān)的綜合指標(biāo)變量。endprint

線性的本質(zhì)是解釋變量之間存在線性相關(guān)。多重共線性的解決有多種經(jīng)驗(yàn)性方法，這些方法因模型和樣本數(shù)據(jù)的不同而各異，其中一類(lèi)比較常用而且簡(jiǎn)單的辦法是“剔除變量法”，即剔除引起多重共線性的解釋變量，以達(dá)到解決多重共線性問(wèn)題的目的。實(shí)施剔除變量法的關(guān)鍵是確定哪一個(gè)或哪些變量應(yīng)該被剔除，因此需要確立剔除依據(jù)。文獻(xiàn)[1,2]認(rèn)為可以根據(jù)方差膨脹因子（VIF）的大小來(lái)選擇被剔除變量，VIF最大的變量應(yīng)首先剔除。該依據(jù)的理由是，VIF最大的變量與其余變量的相關(guān)性最強(qiáng)，因而是

09）三角域上雙變量Chebyshev多項(xiàng)式及其與Bernstein基的轉(zhuǎn)換江 平， 洪為琴（合肥工業(yè)大學(xué)數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 合肥 230009）為了更好的解決三角域上的Bézier曲面在CAGD中的最佳一致逼近問(wèn)題，構(gòu)造出了三角域上的雙變量Chebyshev正交多項(xiàng)式，研究了與單變量Chebyshev多項(xiàng)式相類(lèi)似的性質(zhì)，并且給出了三角域上雙變量Chebyshev基和Bernstein基的相互轉(zhuǎn)換矩陣。通過(guò)實(shí)例比較雙變量Chebyshev多項(xiàng)式與雙變量Bern

研究工作是關(guān)于單變量PID控制的,有關(guān)它的理論及設(shè)計(jì)已經(jīng)很好地建立、理解并且實(shí)際應(yīng)用。但是整個(gè)多變量PID系統(tǒng)還不成功,而大多數(shù)的工業(yè)過(guò)程在本質(zhì)上是多變量的。因此為了在多變量過(guò)程中成功地應(yīng)用PID控制,需要對(duì)多變量交互作用做系統(tǒng)論述。主要的一流控制公司把多變變量系統(tǒng)的耦合列為工業(yè)界首要的共同課題。為了達(dá)到像單變量情況同樣的成熟程度和流行性,對(duì)多變量PID控制必須建立更好的理論與設(shè)計(jì)。這本專(zhuān)著把對(duì)多變量過(guò)程的相當(dāng)全面、最新的和詳盡的研究匯集在一起,從配對(duì)、增