数学建模

【特殊函数】zeta函数ζ ( s , a ) = ∑ n = 0 ∞ ( n + a ) − s \zeta(s,a) = \sum_{n=0}^{\infty} (n+a)^{-s} ζ(s,a)=∑n=0∞(n+a)−s，其中 s s s, a a a 为复数， R e ( s ) > 1 \mathrm{Re}(s)>1 Re(s)>1， R e ( a ) > 0 \mathrm{Re}(a)>0 Re(a)>0

图像恢复与重建之原理目录1. 图像恢复与重建的概念1.1 图像恢复1.2 图像重建2. 实现技术2.1 图像恢复技术要点2.2 图像重建技术要点

您好啊数模君

支持向量机SVM-数学建模优秀论文算法支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是统计学习理论（Statistical Learning Theory, SLT）的标志性成果，由弗拉基米尔·瓦普尼克（Vladimir Vapnik）及其团队于20世纪90年代在贝尔实验室正式提出。其诞生的核心动机是解决小样本、高维、非线性场景下的分类难题——传统算法（如感知机、逻辑回归）依赖经验风险最小化（仅最小化训练误差），在小样本时易过拟合；而神经网络则需大量数据才能稳定训练。

超平面与直线by\mathscr{by}by AmamiyaFuko\mathfrak{AmamiyaFuko}AmamiyaFuko

【特殊函数】狄拉克函数狄拉克函数（记为δ(x)\delta(x)δ(x), Dirac Delta function）是数学与物理中至关重要的广义函数（或分布），由物理学家保罗·狄拉克（Paul Dirac）引入，用于描述“点源”（如点电荷、点质量、瞬时冲激）的理想化分布。它并非传统意义上的函数（无确定函数表达式），但通过积分意义与极限行为定义，具备独特的筛选性与对称性，是信号处理、量子力学、电磁学等领域的核心工具。

您好啊数模君

XGBoost-数学建模优秀论文算法XGBoost（eXtreme Gradient Boosting）是**梯度提升决策树（GBDT）**的工业级优化版本，由陈天奇于2016年提出。要理解XGBoost的定位，需先回顾Boosting家族的演化脉络：

基于MATLAB的3D心形图与玫瑰花图案实现通过粒子系统模拟心跳动画：采用圆柱面参数化变形生成花瓣：通过分层花瓣叠加增强真实感：参考代码通过matlab实现3D心型图以及玫瑰花的图案 www.youwenfan.com/contentcsp/97309.html

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用动态和微观的观点理解微分学懂导数、偏导数，再学微分就简单多了。这些知识是相通的，基本不需重新理解，动态和微观的观点仍然通用。前面已经学过，导数的表达式是这样的： f ′ ( x ) = y ′ = d y d x = lim ⁡ Δ x → 0 Δ y Δ x = lim ⁡ Δ x → 0 d y + o ( x ) Δ x f'(x) = y' = \frac{dy}{dx} = \lim_{\Delta x \to 0}\frac{\Delta y}{\Delta x} = \lim_{\Delta x \to 0}\fr

人大博士的交易之路

第三章市场的分析体系市场上存在各式各样的分析体系，作为中小投资者接触最多是基于图表走势的，即根据走势的图形来分析市场或者个股的走势，进而预测未来的涨跌以做出买卖的决策。

2026 美赛（MCM/ICM）全面指南：比赛简介 + 高效备赛策略作为国际上最具影响力的大学生数学建模赛事之一，2026 美国大学生数学建模竞赛（MCM/ICM）正在全球招募队伍！如果你想提升科研能力、数学建模与英文写作能力，这将是一次难得的学术挑战。本文将带你完整了解比赛信息 & 如何准备，并在结尾推荐一个能助力你备赛的学术工具与平台。

爱数模的小云

美赛LaTeX小白入门指南哈咯，美赛临近，小云知道大家可能不太会用latex，所以给大家整理了latex入门指南，并制作了美赛latex论文模板，方便大家后续的美赛参赛！

ECT-OS-JiuHuaShan

国学不姓儒：儒学的本质是归纳思维，不是递归思维，所以儒学不是独立学术体系，是学术二道贩子儒学不是“不够递归”，而是“递归免疫系统”——它主动屏蔽了任何可能撕裂其经典注释闭环的自我指涉机制。一、儒学归纳基因的三重螺旋

全源最短路封装模板（APSP，Floyd求最小环，Floyd求最短路，Johnson算法）更多算法模板见 github :https://github.com/surtr1/Algorithm/tree/main/Graphs/APSP 部分内容搬自oiwiki 持续更新中。。。

拉格朗日量：简单系统拉格朗日量（Lagrangian）。拉格朗日量 LLL 是一个函数，它包含了系统的所有物理特性。它以18世纪数学家约瑟夫·路易·拉格朗日（Joseph-Louis Lagrange）的名字命名。

[特殊字符] 无级变速传动(CVT)技术突破之道 | 易经×数学×工程的跨维度破解方案def optimize_transmission_curve(constraints):H = lambda_dot f + mu P_loss

您好啊数模君

随机森林算法-数学建模优秀论文算法随机森林（Random Forest, RF）是集成学习（Ensemble Learning）领域的里程碑算法，其诞生源于对单决策树局限性的系统性突破，以及对**“多样性-准确性”核心权衡**的深刻实践。

wa的一声哭了

赋范空间赋范空间的完备性根据收敛序列的定义，若 lim ⁡ n → ∞ x n = x 0 \lim_{n \to \infty}x_n=x_0 limn→∞xn=x0，则只要项数充分大， { x n } \{x_n\} {xn} 的任意两项之间的距离就可以任意小，可以描述为: ∥ x m − x n ∥ → 0 ( m , n → ∞ ) \|x_m-x_n\| \to 0 \quad (m,n \to \infty) ∥xm−xn∥→0(m,n→∞) 具备上面特征的序列称为柯西序列，也就是说收敛序列必定是柯西序列。

您好啊数模君

决策树模型-数学建模优秀论文算法决策树的思想源于人类对复杂问题的分步决策逻辑，其发展经历了从理论萌芽到工程化落地的三次关键突破：1966年，心理学家Hunt等人提出CLS（Concept Learning System），首次将“特征-决策”的分步过程抽象为树结构——根节点是初始问题，内部节点是特征判断，叶节点是决策结果。CLS是决策树的雏形，但未解决“如何选择最优特征”的核心问题。

豆渣发酵工艺优化 - 基于响应面法结合遗传算法“豆渣发酵工艺优化——基于响应面法结合遗传算法”是一个典型的食品/生物工程领域的研究课题，旨在通过数学建模与智能优化方法提升豆渣（豆腐生产副产物）的发酵品质或功能性成分（如益生菌数量、抗氧化活性、蛋白质水解度等）。

2026年1月一区SCI-波动光学优化算法Wave Optics Optimizer-附Matlab免费代码本期介绍一种新的创新算法——波动光学优化算法Wave Optics Optimizer，WOO。WOO的灵感来自弗劳恩霍夫衍射实验，该实验揭示了光的波动性质。在WOO中，每个光波对应于一个候选解。该成果于2026年1月最新发表在 JCR 1区，中科院1区（小区）期刊 Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation。