I=imread('附件B.PNG'); f=rgb2gray(I);%灰度化 BW=edge(f,'canny'); %edge:以灰度图像为输入，'canny'为边缘检测算子 % 输出BW为二值图像，边缘处为白（255）其余部分为黑（0） [row,col]=size(BW); rhomax=round((row*row+col*col)^0.5);%计算对角线距离 A=zero
【计算几何】学习笔记 计算几何，即用电脑解决几何问题，可以大致分为二维计算几何和三维计算几何。因作者实力有限，本文仅介绍二维计算几何中比较基础的部分QAQ 如有表述不当请提醒！ 二维计算几何，在平面上进行，通常有着点、线、面的参与，用于解决一些几何问题。本文将先讲解一些数学上几
We have mathematica code for three tuples \((p_1,p_2,p_3)\) showing that even we have VNE equal, we might have the tuples differ. Plot3D[-Subscript[p, 1] Log[2, Subscript[p, 1]] - Subscript[p, 2] Log[2, Subscript[p, 2]] - (1 - Subscript[p, 1
初等数论学习笔记 I：同余相关。 1. Miller-Rabin Miller-Rabin 素性测试是常见的 随机性 素数判定方法。 这里的随机指有一定概率将合数判定为素数，但不会将素数判定为合数。 素数判定的基本思路是，根据所有质数均具有但很少合数具有的性质，检查被判定的数是否具有这些性质。若不具有，
Theoretically we only directly have that mixture of separable state is separable state, and can say nothing about mixture of entangled state. We can have an example that mixture of entangled state to be separable state. The state set can be visualized as
首先，老规矩： 未经允许禁止转载(防止某些人乱转，转着转着就到蛮牛之类的地方去了) B站:Heskey0 Eulerian-View N-S: \[\rho\frac{Dv}{Dt}=\rho g-\nabla p+\mu\nabla^2v \]\[\nabla\cdot v=0 \]operator splitting之后，分为 advection \[\rho\frac{Dv}{Dt}=\rho g+\mu\nabla^2v \]
目录第七讲 风险度量第一节 风险度量简述一、风险度量的定义二、风险度量的基本体系第二节 尾部风险度量一、重尾分布二、在险价值三、条件尾均值四、期望缺口和尾部在险价值第三节 扭曲风险度量第四节 案例 第七讲 风险度量 第一节 风险度量简述 一、风险度量的定义 一般来说，风险
$$ \begin{align} \rho_t+(\rho u)_x &=U(\rho,u) \\ (\rho u)_t+(\rho u^2 +p(\rho) )_x&=V(\rho,u) \end{align} $$ Compact framework of the approximate solution The difference approximation solution \((\rho^l,m^l)\) satisfy (1) \(0\leq
如有错误、缺漏烦请指正，谢谢！ nml 修改内容 1、 &NML_STARTUP STARTUP_TYPE = ‘coldstart’ , STARTUP_FILE = ‘initial_bg_20050102.nc’, STARTUP_UV_TYPE = ‘default’ , STARTUP_TURB_TYPE = ‘defau
原文链接：http://tecdat.cn/?p=24535 原文出处：拓端数据部落公众号 最近，copula 在仿真模型中变得流行起来。Copulas 是描述变量之间依赖关系的函数，并提供了一种创建分布以对相关多元数据建模的方法。使用 copula，数据分析师可以通过指定边缘单变量分布并选择特定的 copula 来提供变量
第五章 随机变量的数字特征 5.1 数学期望 5.1.1 离散型随机变量 \(X\) 的数学期望 定义 设 \(X\) 的分布律为：\(P\{X=x_k\}=p_k,\quad k = 1, 2, ...\) 若级数 \(\sum\limits_{k=1}^{\infty}x_kp_k\) 绝对收敛（即\(\sum\limits_{k=1}^{\infty}|x_k|p_k\) 收敛） 则称级数 \(\sum\limit
Volume Rendering 感性理解 感性理解：三维空间划分成很多体素，每个体素有RGBA四种信息，表示颜色（RGB）和透明度（A） 要渲染二维表示，我们选定坐标原点，以它为球心发出很多射线 每条射线会穿过一些体素，我们沿着光线的路径进行颜色的加权统计（权重为不透明度） 每个体素对最终颜色会造成\((1-\alph
目录第6章 声波的辐射6.1脉动球的辐射6.1.1球面声场6.1.2声辐射与球源大小的关系6.1.3声场对脉动球源的反作用————辐射阻抗6.1.4辐射声场的性质6.2声偶极辐射6.2.1偶极辐射声场6.2.2等效辐射阻6.3同相小球源的辐射6.3.1两个同相小球源的辐射声场6.3.2指向特性6.3.3自辐射阻抗
多重积分 线面积分 Pre:二重/三重积分 极坐标下的二重积分 \[dxdy=\rho d\theta d\rho \]因为有: \[d\delta=d\theta/2\pi\cdot\pi\cdot((\rho+d\rho)^2-\rho^2) \]三重积分的球坐标 \[dxdydz=r^2sin\varphi d\rho d\varphi d\theta \]三重积分的柱坐标 \[dxdydz=dsdz=\rho d\thet
力学世界观 给工科生上课的老师来自理学与工学的老师，但我认为既然是给工科生讲，理学老师就应注重应用，而不是上课就在黑板上推导公式，公式书上都有用不着推导，你可以拓宽一下学生的眼界，多讲一讲应用；工学老师 do not not have a money eyes，少接一些无用的项目，不要蔑视理学。 学生，
绘制倾斜圆 绘制倾斜圆，设半径为\(\rho\)；在x，y，z轴上的投影分别为x，y，z，则\(\rho\)2 = x2+y2+z2。 圆平面绕着y轴倾斜\(\theta\)=45\(^{\circ}\)，则tan\(\theta\)=\(\frac{z}{y}\)，x2+y2+{ytan\(\theta\)}2=\(\rho\)2，求解得到\(y = \sqrt{ \frac{ \rho^2 - x^2}{ 1 + tan^2\theta}
vector<ll> fac; ll quick_mult(ll a, ll b, ll mod) { ll ans = 0; while(b) { if(b & 1) ans = (ans + a) % mod; a = (a + a) % mod; b >>= 1; } return ans; } ll quick_pow(ll a, ll n, ll mod) { ll ans =
matlab polarplot 在极坐标中绘制螺线 theta = linspace(0,1800,500); rho = 0.005*theta/100; theta_radians = deg2rad(theta); polarplot(theta_radians,rho) 参考：https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polarplot.html ###############
8. Schmidt 分解和纯化 8.1 Schmidt 分解 设\(|\psi\rang\) 是复合系统\(AB\)的一个纯态，则存在系统\(A\)的标准正交基\(|i_A\rang\) 和系统\(B\)的标准正交基\(|i_B \rang\) ，使得 \[|\psi\rang=\sum_i\lambda_i|i_A\rang|i_B\rang \]其中\(\lambda_i\) 是满足\(\sum_i\lambda_i^2=
在计算高等数学中的重积分之时，常常会遇到需要变换积分变量的情况。一般，这是由于坐标轴的替换。 当坐标轴进行变化，积分变量不会还是\(dxdy\),或者是三维的\(dxdydz\)。那么，新的积分变量是如何得出的呢？ 不难发现，这本质上是一个重积分的换元过程。一重积分的换元法我们应该还记得是:
1、非齐次（有源）波动方程的球面波解 电磁场的矢势和标势中给出的标量势的波动方程为： ∇ 2
密度：质量与体积之比 表观密度：材料在自然状态下，质量与体积之比。 \[\rho_0=\frac{m^‘}{V_0} \]\(V_0\)为表观体积 堆积密度：材料在堆积状态下，质量与体积之比。 \[\rho_0^‘=\frac{m^‘}{V_0^‘} \]\(V_0^‘\)为堆积体积 \[密度＞表观密度＞堆积密度 \]空隙率： \[P=\frac{V_p}{V_0}=\fr
文章目录 1.箭头2.希腊字母 1.箭头 M ⃗ \vec{M} M \vec{M}
从正的和未标记的数据中学习的变分方法 摘要 仅从正样本和未标记的样本中学习二类分类器在许多实际应用中是一项重要且具有挑战性的任务。 大多数最近的PU学习方法是基于监督学习类型的错误分类风险开发的，并且它们可能遭受对类先验概率的不准确估计。 在这篇文章中，我们引入了
3D设计中【二次曲线】的应用，在日常生活中无处不在。无论是汽车前照灯的镜面，还是冷却塔的单叶双曲面，甚至于人造天体的运行轨道都应用到了二次曲线。在3D创意设计过程中，设计工程师常常需要使用更精确、灵活的曲线工具来描绘曲线和曲面，创建更为理想的产品结构。对此，由浩辰CAD公
