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 • […]
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Good post. I’m going through some of these issues as well.
在mysql之中,针对24小时内的数据按照半个小时进行一次统计数量: ```sql SELECT DATE_FORMAT(FROM_UNIXTIME(FLOOR(UNIX_TIMESTAMP(add_time) / 1800) * 1800), '%Y-%m-%d %H:%i') AS half_hour, COUNT(*) AS count FROM user_track.page_view WHERE add_time >=…
针对图对象进行向量化表示嵌入: 首先,通过node2vec方法,将node表示为向量 第二步,针对node向量矩阵,进行umap降维计算,对node进行排序,生成node排序序列 第三步,针对node排序序列进行SGT序列图嵌入,实现将网络图对象嵌入为一维向量
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