当前位置：网站首页 » 热点 » 内容详情

迭代计算最新视觉报道_迭代计算怎么设置(2024年12月全程跟踪)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：热点更新日期：2024-12-03

迭代计算

财务建模进阶：从实验到重组 𐟓… 2022年2月16日一、实验模型构建（下）𐟔犰Ÿ‘‰ 详细说明统制账户的概念 𐟑‰ 在模型中添加统制账户 𐟑‰ 使用统制账户设置对账表 𐟑‰ 对实验模型的额外说明二、循环引用与迭代计算𐟔„ 𐟑‰ 深入探讨循环引用的原理 𐟑‰ 掌握迭代计算的技巧三、比率分析𐟓Š 𐟑‰ 介绍比率的计算方法 𐟑‰ 实际应用中的比率分析四、模型重组𐟔„ 𐟑‰ 探讨模型重组的必要性 𐟑‰ 掌握模型重组的步骤 𐟒ᠥ�𙠥🃥𞗥ˆ†享：今天的学习内容非常丰富，涵盖了财务建模的多个重要方面。特别是比率部分，与财务分析报表实务紧密相关。通过思维导图的方式来记忆相关知识点，效果显著。明天将继续努力！𐟌Ÿ

K-means聚类：论文新灵感 𐟧€K-means聚类算法是一种简单、易于实现且调参方便的聚类工具。它通过迭代计算将数据点分配到预设数量的簇中，使得簇内数据点相似度高，簇间数据点相似度低，从而实现高效的数据聚类。这种算法在许多应用场景中都是首选，特别是在金融市场预测中，其准确率甚至可以达到94.61%。 𐟧€尽管K-means的基本版本在某些情况下存在问题，但研究者们一直在努力改进它。目前，主要的改进策略包括初始化策略、考虑数据的结构以及动态调整K值等。许多有效的改进方法已经发表，为实际应用提供了更多选择。 𐟧€为了帮助同学们在论文写作中找到新的灵感，这里精选了9个最新的K-means改进与应用方案，涵盖了各种创新点，并提供了相关代码。这些方案不仅具有较高的参考价值，还能为你的研究提供有力支持。

麻雀搜索算法，强随机！麻雀搜索算法结合了Sinusoidal混沌映射，具有以下显著优点： 𐟌Ÿ 强随机性：Sinusoidal混沌映射生成高度随机的搜索路径，有助于避免陷入局部最优解，从而增强全局探索能力。 𐟔„ 多样性：该映射能够产生多样化的搜索路径，覆盖整个搜索空间，有助于发现更优的解。 ⚡ 快速收敛性：尽管具有随机性，通过调整参数和控制混沌强度，Sinusoidal混沌映射能够实现搜索的收敛性，减少搜索时间。 𐟓ˆ 简单易实现：基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法是一种简单的迭代计算模型，易于理解和实现，相比其他复杂算法，实现成本更低。 𐟌 适用性广泛：该算法不依赖于问题的具体特征，而是通过混沌映射的特性来实现全局搜索，适用于多种问题。综上所述，基于Sinusoidal混沌映射的麻雀搜索算法在强随机性、多样性、快速收敛性、简单易实现和适用性方面表现出色。

Power BI两函数详解在Power BI中，RELATED和FILTER函数是两个非常强大的工具，它们可以帮助你建立复杂的数据关系并进行精确的筛选。让我们深入探讨这两个函数的用法和注意事项。 RELATED和RELATEDTABLE函数语法：RELATED ( <列名> ) RELATED函数类似于Excel中的XLOOKUP或VLOOKUP，它返回一个标量值。这意味着它可以用来查找并返回特定列中的值。语法：RELATEDTABLE ( <表名> ) RELATEDTABLE函数则用于从当前行所在表中筛选出与当前行关系列匹配的记录。它特别适用于一对多的关系，允许你根据当前行的关系列匹配多个表中的数据。 FILTER函数：筛选数据的利器语法：FILTER ( <表>, <布尔表达式> ) FILTER函数是Power BI中一个非常核心且使用频率极高的函数。它既可以作为表函数，也可以作为迭代函数使用。FILTER通过逐行扫描引用的表，并根据指定的逻辑条件返回符合条件的记录。示例：筛选大于3的销售额如果你想筛选出销售额大于3的订单，可以使用以下度量值公式： SUMX(FILTER('销售订单表','销售订单表'[数量]>3),'销售订单表'[销售价格]) 这个公式会筛选出数量大于3的订单，并计算它们的销售价格总和。同样，你也可以使用RELATEDTABLE函数来达到相同的效果： SUMX(FILTER(RELATEDTABLE('销售订单表'),'销售订单表'[数量]>3),'销售订单表'[销售价格]) 注意事项迭代计算：RELATED和FILTER函数都是迭代计算的一部分，这意味着它们会创建行上下文并逐行计算。引用表：引用的表必须已经建立了关系，并且必须是数据页中真实存在的物理表。总结 RELATED和FILTER函数是Power BI中不可或缺的工具，它们可以帮助你建立复杂的数据关系并进行精确的筛选。通过合理使用这两个函数，你可以轻松地创建出强大的数据模型和度量值，从而更好地理解和分析数据。

𐟌𑠤𛎩›𖥼€始掌握GBDT分类：五步搞定！梯度提升决策树（GBDT）是一种广泛使用的机器学习算法，适用于分类和回归问题。以下是使用GBDT进行分类的详细步骤： 1️⃣ 初始化：首先，选择一个常数预测值，例如，使用训练数据中出现次数最多的类别作为初始预测。 2️⃣ 迭代计算：在每一次迭代中，计算每个样本的梯度（对于分类问题，通常是真实标签和当前预测标签的差异）。然后，根据这些梯度训练一个新的决策树。 3️⃣ 预测残差：使用新训练的决策树来预测每个样本的残差。 4️⃣ 更新预测：将新决策树的预测加入到当前的预测中，同时使用一个学习率来控制每一步的学习进度。 5️⃣ 停止条件：重复以上步骤，直到满足停止条件，例如达到预设的最大迭代次数或者预测误差小于某个预设的阈值。通过这些步骤，GBDT可以逐步优化分类模型，最终达到较高的准确率。

最优化方法：最速下降法与牛顿法详解 ### 最速下降法 𐟚€ 最速下降法是一种利用负梯度方向作为下降方向的优化方法。它的基本思想是在每一步迭代中，沿着目标函数的负梯度方向进行搜索，直到达到最小值点。算法步骤如下：给定初始点 $x_0$ 和精度 $\epsilon$，设置迭代次数 $k = 0$。计算梯度 $\nabla f(x_k)$，并计算步长 $d_k = -\nabla f(x_k)$。如果 $|\nabla f(x_k)| < \epsilon$，则停止迭代，输出 $x_k$。否则，用一维精确搜索方法确定步长 $\alpha_k$。更新 $x_{k+1} = x_k + \alpha_k d_k$，并继续迭代。例子：假设 $f(x) = x^2$，初始点 $x_0 = 2$，精度 $\epsilon = 0.01$。计算梯度 $\nabla f(x_0) = 2x$，得到 $d_0 = -2$。进行一维精确搜索，得到 $\alpha_0 = 1$。更新 $x_1 = x_0 + \alpha_0 d_0 = 2 - 2 = 0$。继续迭代，直到达到精度要求。牛顿法 𐟐‚ 牛顿法是一种利用二次函数近似目标函数，并在每一步迭代中寻找极小值点的方法。它的基本思想是在当前迭代点处，用二次函数近似目标函数，并计算该二次函数的极小值点作为下一步迭代点。算法步骤如下：给定初始点 $x_0$ 和精度 $\epsilon$，设置迭代次数 $k = 0$。计算梯度 $\nabla f(x_k)$ 和 Hessian 矩阵 $G_k$。计算搜索方向 $d_k = -G_k^{-1} \nabla f(x_k)$。如果 $|\nabla f(x_k)| < \epsilon$，则停止迭代，输出 $x_k$。否则，用一维精确搜索方法确定步长 $\alpha_k$。更新 $x_{k+1} = x_k + \alpha_k d_k$，并继续迭代。证明：牛顿法是下降方向（证明略）。牛顿迭代法的迭代矩阵 $G_k$ 是对称正定矩阵，因此 $G_k d_k$ 是下降方向。例子：假设 $f(x) = x^2$，初始点 $x_0 = 2$，精度 $\epsilon = 0.01$。计算梯度 $\nabla f(x_0) = 2x$ 和 Hessian 矩阵 $G_0 = 2$。计算搜索方向 $d_0 = -G_0^{-1} \nabla f(x_0) = -1$。进行一维精确搜索，得到 $\alpha_0 = 1$。更新 $x_1 = x_0 + \alpha_0 d_0 = 2 - 1 = 1$。继续迭代，直到达到精度要求。总结最速下降法和牛顿法都是求解最优化问题的有效方法。最速下降法简单直观，但收敛速度较慢；牛顿法则利用了更多的信息，收敛速度更快。在实际应用中，可以根据问题的特点和需求选择合适的方法。

c语言中的逗号表达式 1.⠥Ÿ𚦜즦‚念 - 逗号表达式是C语言中的一种表达式，它是用逗号将多个表达式连接起来。其一般形式为：⠨ᨨ𞾥𜏱, 表达式2, 表达式3, …, 表达式n⠣€‚ - 整个逗号表达式的值是最后一个表达式（即表达式n）的值。 2.⠦𑂥€𜩡𚥺 - 逗号表达式从左到右依次计算各个表达式的值，先计算表达式1，再计算表达式2，依次类推。例如：⠩nt a = (1 + 1, 2 + 2, 3 + 3);⠣€‚ - 在这个例子中，先计算⠱ + 1⠯𜌨🙤𘪧𛓦žœ会被丢弃，然后计算⠲ + 2⠯𜌧𛓦žœ也被丢弃，最后计算⠳ + 3⠯𜌥…𖥀𜂠6⠤𝜤𘺦•𔤸ꩀ—号表达式的值赋给变量⠡⠣€‚ 3.⠧”詀” - 逗号表达式可以用于在需要一个表达式的地方执行多个操作。比如在⠦or⠥𞪧Ž栗„初始化、循环条件和迭代部分。例如：⠦or (int i = 0, j = 10; i < j; i++, j--)⠣€‚ - 在这个⠦or⠥𞪧Ž栗„初始化部分，逗号表达式⠩nt i = 0, j = 10⠥Œ时定义并初始化了两个变量⠩⠥’Œ⠪⠣€‚在循环迭代部分，逗号表达式⠩++, j--⠥Œ时对⠩⠨🛨ጨ‡ꥢž操作和对⠪⠨🛨ጨ‡ꥇ操作。

欧几里得算法：快速求解最大公约数本文详细介绍了欧几里得算法的概念及其在计算最大公约数（GCD）中的应用。通过迭代和递归两种方式展示了如何在 Python 中实现欧几里得算法，并提供了具体的代码示例。文章还讨论了该算法的时间复杂度及其在处理大整数时的高效性。最后，本文还介绍了如何扩展欧几里得算法来计算多个数的最大公约数，为开发者提供了实用的参考。 𐟔 欧几里得算法的核心思想欧几里得算法是一种基于辗转相除法的迭代算法，用于计算两个整数的最大公约数。它的基本思想是用较小数去除较大数，再用出现的余数去除较小数，如此反复，直到余数为0。 𐟓 迭代实现在 Python 中，可以通过迭代方式实现欧几里得算法。具体步骤如下：初始化：设置两个待求最大公约数的整数 a 和 b。迭代过程：如果 a < b，交换 a 和 b 的值。用 b 除以 a，取余数 r。如果 r = 0，则 a 是最大公约数，结束迭代。否则，将 a 赋值为 b，b 赋值为 r，继续迭代。 𐟔„ 递归实现递归方式实现欧几里得算法同样有效。具体步骤如下：定义递归函数 gcd(a, b)：如果 a < b，交换 a 和 b 的值。如果 b = 0，返回 a 作为最大公约数。否则，调用 gcd(b, a % b)。 ⏰ 时间复杂度分析欧几里得算法的时间复杂度为 O(log min(a, b))，其中 a 和 b 是待求最大公约数的两个整数。这使得它在处理大整数时非常高效。 𐟓ˆ 扩展应用：多个数的最大公约数欧几里德算法不仅适用于两个数的最大公约数计算，还可以扩展到多个数的最大公约数计算。通过将多个数两两求最大公约数，最终可以得到所有数的最大公约数。通过以上介绍，你可以快速掌握欧几里得算法，并在实际开发中灵活应用它来求解最大公约数问题。

数学之美：优化方法探秘农历二月十五，惊蛰时节，我的回忆如同包裹着糖的琥珀，晶莹剔透。今天，我们来聊聊两种传统但经典的优化方法。 𐟓š 牛顿-拉弗森方法（Newton-Raphson Method）这个方法就像是数学世界中的一场舞蹈，每一步都精确而优雅。它的核心思想是通过构造一个切线来逼近函数的根。这个方法在局部收敛性上有很好的表现，但前提是你得有一个不错的初始估计值。 𐟔 收敛性定理与证明（Convergence Theorem & Proof）为了确保方法的有效性，我们需要证明它能够收敛到足够的近似根。这通常需要一些额外的条件，比如函数的连续性和可微性。 𐟓 实际应用：计算平方根（Application to Calculate Square Roots）这个方法在实际计算中非常有用，比如计算一个数的平方根。通过不断迭代，我们可以得到越来越精确的答案。 𐟛 ️ 实践中的停止规则（Practical Implementation & Stopping Rule）在实际操作中，我们通常会设定一个停止规则，比如达到一定的精度或者迭代次数。这样可以避免无限循环或者不必要的计算。 𐟌ˆ 金色分割法（The Golden Section）这个方法就像大自然的鬼斧神工，通过分割比例来找到最优解。虽然它不如牛顿-拉弗森方法那样精确，但在某些情况下却非常实用。 𐟤” 如何选择参数（How to Choose Parameters in Practice?）在实际应用中，选择合适的参数至关重要。这通常需要一些经验和试验，但一旦找到合适的参数，就可以大大提高方法的效率。 𐟎‰ 生活中的小确幸（Life's Little Pleasures）最近的心情特别好，周末朋友给我带回了洛桑的地三鲜和东北大拉皮儿。晚上一起去听了一场精彩的演奏会，首席小提琴手的演奏真是太棒了！今天在厨房里一直哼着《你不是真正的快乐》，但哼出了一种特别开心的感觉。 𐟌 原子世界中的数学之美（The Beauty of Mathematics in the Atomic World）海森堡用纯数学的方法，不借助任何图像，就在亚原子世界复制了牛顿曾对太阳系做过的事情。虽然他并不完全理解这些结果是如何得出的，但它们确实存在，并且是他亲手计算的。如果这些结果是正确的，那么科学不仅是对现实的解释，更是对现实的操纵。

数值分析作业详解：从多项式到迭代法 𐟓š 数值多项式插值给定一组数据点，我们需要构造一个多项式，使得这些点都在多项式的曲线上。这通常通过拉格朗日插值法或牛顿插值法来实现。 𐟔 插值多项式的误差分析在构造插值多项式后，我们需要评估其误差。这通常通过计算插值多项式与实际函数之间的最大偏差来实现。 𐟓ˆ 最佳平方逼近对于给定的数据点，我们也可以使用最小二乘法来找到最佳平方逼近的多项式。这通常通过构建法方程并求解线性系统来实现。 𐟔 多项式的最小二乘逼近在所有首项为1的多项式中，Legendre多项式在特定区间上的最小二乘逼近具有最小误差。这可以通过比较不同多项式的误差来证明。 𐟓Š 数值微分与积分给定一组数据点，我们可以通过数值微分或积分来计算函数的导数或积分。这通常通过使用差分法或梯形法则来实现。 𐟔 数值微分与积分的误差分析在计算数值微分或积分时，我们需要评估其误差。这可以通过比较数值结果与实际结果来实现。 𐟓ˆ 迭代法的收敛性对于一些复杂的数学问题，我们可以通过迭代法来找到近似解。这通常通过构造迭代格式并证明其收敛性来实现。 𐟔 改进欧拉法改进欧拉法是一种用于求解初值问题的数值方法。它通过改进原始欧拉法来提高精度和稳定性。 𐟓Š 数值解的局部与整体误差在计算数值解时，我们需要评估其局部误差和整体误差。这可以通过比较数值结果与实际结果来实现。 𐟔 高阶方法的稳定性分析对于高阶的数值方法，我们需要分析其稳定性。这通常通过计算方法的局部截断误差和条件数来实现。 𐟓ˆ 迭代法的收敛速度迭代法的收敛速度可以通过比较不同迭代格式的收敛速率来评估。这通常通过计算迭代法的条件数和谱半径来实现。