估计阅读时长: 10 分钟https://github.com/xieguigang/sciBASIC 根据积分表达式，微分方程的数值解关键在于微分方程的初值及计算微分方程式在tm(上一时刻)与tm+d（下一时刻）与坐标轴围成面积，若这个面积计算得越准确则得到的数值解也就越精确。微分表达式中与坐标轴围成的面积可表示如下，在实施算法的时候可以结合这个图更加直观点： 从上面的示意图可以看出，一段需要进行面积积分的曲线实际上是由多个梯形构成的多边形。那我们实际上只需要将这些梯形的面积都求出来，然后加起来就好了。 这里的梯形分割就是一种欧拉逼近的思想，欧拉逼近的几何意义，就是我们可以使用一段折线来近似的逼近一条曲线。 利用欧拉逼近，我们可以将一个精确的微分方程曲线 近似的使用线段来表示 Order by Date Name Attachments ODE_Trapezoidal • 30 kB • […]
[…] 基于之前的一篇文章《TF-IDF与N-gram One-hot文档嵌入算法原理》的学习，我们了解到可以将生物序列通过分解为kmer，组成单词集合用来表示一个文档。从而将长度各异的生物序列嵌入为长读一致的数值向量，进而可以用于后续的各种数据处理工作中。在这里，假设我们将基因组中的所有基因提取出来，然后通过blast比对的方式将基因注释到对应的ec number编号，既可以将某一个基因组使用一个ec number的集合来表示。通过这样子的数据表示方法，我们就可以将任意一个大小各异，基因组成不同的基因组都嵌入为具有相同维度特征的数值向量用于机器学习建模之类的工作。 […]
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起了个头而已，等后续更新🤣
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