mat

一般的台式电脑主板上有2到3条内存的卡条槽，如果有空闲的话。是可以再加一条内存的

Workspace里的东西肯定都是你程序里变量以及函数的返回值。。找找吧。。。

5.1 瑞士再保险公司的案例 665.2 金融工具箱 675.2.1 主要功能 685.2.2 体系结构 685.2.3 主要函数 695.2.4 GUI工具 705.3 金融衍生品工具箱 715.3.1 主要功能 715.3.2 体系结构 725.3.3 主要函数 735.3.4 GUI工具 735.4 固定收益工具箱 755.4.1 主要功能 755.4.2 体系结构 755.4.3 主要函数 765.5 本章小结 77 6.1 日期和货币数据处理 786.1.1 日期数据格式 786.1.2 日期型数据处理函数 796.1.3 非交易日数据 876.1.4 货币格式转换 886.2 MATLAB图表操作 896.2.1 图表窗口的创建 896.2.2 图表数据的保存和载入 906.2.3 图表窗口的坐标 926.3 线型图的含义和绘制 946.3.1 线型图的含义 946.3.2 线型图函数 956.4 烛型图 966.4.1 烛型图的含义 966.4.2 烛型图函数 976.5 移动平均线 986.5.1 移动平均线的含义 986.5.2 移动平均线的计算 986.6 布林带 996.6.1 布林带的计算 1006.6.2 布林带的函数 1026.7 动态数据获取 1036.7.1 创建定时器 1036.7.2 Callback函数的参数 1066.7.3 定时器使用实例 1076.8 本章小结 110 7.1 债券的基本概念 1117.1.1 现金流的时间价值 1117.1.2 现值和终值的计算 1127.1.3 债券报价方式 1147.1.4 报价和交割价 1157.2 基本固定收益工具和利率 1167.2.1 基本固定收益工具 1167.2.2 利率的计量 1167.3 日期计量的SIA标准 1177.3.1 中长期国债的定价 1187.3.2 市政债券的定价 1207.3.3 大额存单国库券的定价 1217.4 固定收益证券的属性 1217.4.1 固定收益证券数据的属性 1217.4.2 收益率计算 1227.4.3 价格计算 1287.4.4 敏感性分析 1377.5 固定收益证券的数据管理 1407.5.1 Instrument型数据 1407.5.2 Excel数据的读写 1467.5.3 其他格式数据的读写 1497.6 本章小结 151 8.1 利率期限结构计算 1528.1.1 利息债券收益率 1528.1.2 构建收益率曲线 1528.1.3 Bootstrapping算法 1548.1.4 利率期限结构计算函数 1578.1.5 远期利率计算 1588.1.6 期限结构曲线插值 1628.2 基于利率期限结构8.2 定价技术 1638.2.1 利率期限结构的表示 1638.2.2 债券定价技术 1668.2.3 现金流定价技术 1678.2.4 互换定价技术 1698.2.5 产品定价函数及敏感性8.2.5 分析函数 1718.2.6 Instrument型数据的构建 1728.3 利率模型 1758.3.1 利率模型分类 1758.3.2 HL模型 1758.3.3 变方差HL模型 1798.3.4 HL模型意义 1858.4 BDT模型 1868.4.1 BDT模型的构建 1868.4.2 BDT模型的实现 1898.5 HW和BK模型 1908.5.1 三叉树的基本形态 1918.5.2 HW模型的构建 1918.5.3 HW模型的Q参数 1968.5.4 BK模型简介 1978.5.5 HW和BK模型的实现 1988.6 HJM模型 2008.6.1 HJM模型简介 2008.6.2 HJM模型的实现 2008.7 利率模型定价 2028.7.1 利率模型的输入变量 2028.7.2 产品的定价 2048.8 本章小结 208 9.1 无套利和Black-Scholes方程 2099.1.1 单步二叉树模型 2099.1.2 风险中性定价 2109.1.3 套利的数学模型 2119.1.4 Black-Scholes模型假设 2119.1.5 Black-Scholes方程 2129.2 欧式期权的影响因素 2149.2.1 欧式期权定价函数 2149.2.2 欧式期权的希腊字母 2159.3 欧式期权的风险度量 2179.3.1 欧式期权希腊字母函数 2179.3.2 期货期权定价函数 2199.3.3 隐含波动率计算 2209.4 期权价格的数值求解 2219.4.1 多期二叉树模型 2219.4.2 CRR模型 2239.4.3 EQP模型 2249.4.4 ITT模型 2259.5 MATLAB中的CRR模型 2259.5.1 资产价格二叉树 2259.5.2 定价函数 2289.5.3 其他定价函数 2319.5.4 希腊字母计算 2329.6 MATLAB中的EQP模型 2329.6.1 资产价格二叉树 2339.6.2 二叉树的等价式 2359.6.3 定价函数 2379.6.4 其他定价函数 2399.7 有限差分法定价 2399.7.1 有限差分法简介 2399.7.2 自变量的离散化 2409.7.3 隐式差分解法 2419.7.4 方程的边界条件 2429.8 本章小结 244 10.1 投资组合基础概念 24510.1.1 价格序列和收益率10.1.1 序列间的相互转换 24510.1.2 方差、协方差与相关系数 24810.1.3 线性规划问题的提出和10.1.3 标准化 25010.2 资产组合风险-收益计算 25110.2.1 资产组合的收益率和10.2.1 方差 25110.2.2 收益率和标准差的计算 25110.2.3 VaR的计算 25310.3 资产组合有效前沿 25410.3.1 资产有效前沿概念 25410.3.2 简单约束条件下的资产10.3.2 组合有效前沿 25510.3.3 复杂约束条件下的10.3.3 资产组合有效前沿 25810.3.4 随机模拟法确定资产10.3.3 组合有效前沿 26010.4 资产配置 26210.4.1 资产配置问题概述 26210.4.2 资产配置问题求解 26310.5 本章小结 264 11.1 普通香草期权 26511.2 执行条件不同的奇异期权 26511.2.1 百慕大期权 26611.2.2 复合期权 26611.3 Shout Options 26711.3.1 Shout Options简介 26711.3.2 Shout Options估值 26811.3.3 Shout Options定价程序 26911.4 亚式期权 27111.4.1 亚式期权简介和分类 27111.4.2 亚式期权的解 27211.5 亚式期权数值解法 27411.5.1 二叉树的路径函数 27511.5.2 平均价格的确定 27611.5.3 回溯法计算期权价格 27611.5.4 定价实例 27711.5.5 亚式期权定价程序 27911.6 回望期权 28111.6.1 回望期权简介 28111.6.2 定价的二叉树方法 28311.6.3 回望期权定价程序 28711.7 障碍期权 28811.7.1 障碍期权简介 28811.7.2 障碍期权定价实例及程序 29011.8 二值期权 29211.8.1 二值期权简介 29211.8.2 二值期权定价程序 29311.9 基于多资产的期权 29411.9.1 蒙特卡罗模拟 29411.9.2 相关随机变量的路径11.9.2 生成和Cholesky分解 29811.9.3 价差期权 29911.9.4 彩虹期权 30111.10 本章小结 302

参考论文 　期权定价理论是现代金融学中最为重要的理论之一，也是衍生金融工具定价中最复杂的。本文给出了欧式期权定价过程的一个简单推导，并利用Matlab对定价公式给出了数值算例及比较静态分析，以使读者能更直观地理解期权定价理论。 　　关键词：Matlab；教学实践 　　基金项目：国家自然科学基金项目（70971037）；教育部人文社科青年项目（12YJCZH128） 　　中图分类号：F83　文献标识码：A 　　收录日期：2012年4月17日 　　现代金融学与传统金融学最主要的区别在于其研究由定性分析向定量分析的转变。数理金融学即可认为是现代金融学定量分析分支中最具代表性的一门学科。定量分析必然离不开相应计算软件的应用，Matlab就是一款最为流行的数值计算软件，它将高性能的数值计算和数据图形可视化集成在一起，并提供了大量内置函数，近年来得到了广泛的应用，也为金融定量分析提供了强有力的数学工具。 　　一、Black-Scholes-Merton期权定价模型 　　本节先给出B-S-M期权定价模型的简单推导，下节给出B-S-M期权定价模型的Matlab的实现。设股票在时刻t的价格过程S（t）遵循如下的几何Brown运动： 　　dS（t）=mS（t）dt+sS（t）dW（t）　（1） 　　无风险资产价格R（t）服从如下方程： 　　dR（t）=rR（t）dt　（2） 　　其中，r，m，s＞0为常量，m为股票的期望回报率，s为股票价格波动率，r为无风险资产收益率且有0＜r＜m；dW（t）是标准Brown运动。由式（1）可得： 　　lnS（T）：F［lnS（t）+（m-s2/2）（T-t），s■］　（3） 　　欧式看涨期权是一种合约，它给予合约持有者以预定的价格（敲定价格）在未来某个确定的时间T（到期日）购买一种资产（标的资产）的权力。在风险中性世界里，标的资产为由式（1）所刻画股票，不付红利的欧式看涨期权到期日的期望价值为：■［max（S（T）－X，0）］，其中■表示风险中性条件下的期望值。根据风险中性定价原理，不付红利欧式看涨期权价格c等于将此期望值按无风险利率进行贴现后的现值，即： 　　c=e-r（T－1）■［max｛S（T）－X，0｝］　（4） 　　在风险中性世界里，任何资产将只能获得无风险收益率。因此，lnS（T）的分布只要将m换成r即可： 　　lnS（T）：F［lnS（t）+（r-s2/2）（T-t），s■］　（5） 　　由式（3）-（4）可得欧式看涨期权价格： 　　c=S（t）N（d1）-Xe-r（T－1）N（d2）　（6） 　　这里： 　　d1=■　（7） 　　d2=■=d1-s■　（8） 　　N（x）为均值为0标准差为1的标准正态分布变量的累积概率分布函数。S（t）为t时刻股票的价格，X为敲定价格，r为无风险利率，T为到期时间。欧式看跌期权也是一种合约，它给予期权持有者以敲定价格X，在到期日卖出标的股票的权力。 　　下面推导欧式看涨期权c与欧式看跌期权p的联系。考虑两个组合，组合1包括一个看涨期权加上Xe-r（T－1）资金，组合2包含一个看跌期权加上一股股票。于是，在到期时两个组合的价值必然都是： 　　max｛X，S（T）｝　（9） 　　欧式期权在到期日之前是不允许提前执行的，所以当前两个组合的价值也必相等，于是可得欧式看涨期权与看跌期权之间的平价关系（put-call parity）： 　　c+Xe-r（T－t）=p+S（t）　（10） 　　由式（10）可得，不付红利欧式看跌期权的价格为： 　　p=Xe-r（T－t）N（－d2）－S（t）N（-d1）　（11） 　　二、Black-Scholes-Merton模型的Matlab实现 　　1、欧式期权价格的计算。由式（6）可知，若各参数具体数值都已知，计算不付红利的欧式看涨期权的价格一般可以分为三个步骤：先算出d1，d2，涉及对数函数；其次计算N（d1），N（d2），需要查正态分布表；最后再代入式（6）及式（11）即可得欧式期权价格，涉及指数函数。不过，欧式期权价格的计算可利用Matlab中专有blsprice函数实现，显然更为简单： 　[call，put]=blsprice（Price，Strike，Rate，Time，Volatility）　（12） 　　只需要将各参数值直接输入即可，下面给出一个算例：设股票t时刻的价格S（t）＝20元，敲定价格X＝25，无风险利率r=3%，股票的波动率s=10%，到期期限为T－t=1年，则不付红利的欧式看涨及看跌期权价格计算的Matlab实现过程为： 　　输入命令为：[call，put]= blsprice（20，25，0.03，0.1，1） 　　输出结果为：call=1.0083　put=5.9334 　　即购买一份标的股票价格过程满足式（1）的不付红利的欧式看涨和看跌期权价格分别为1.0083元和5.9334元。 　　2、欧式期权价格的比较静态分析。也许纯粹计算欧式期权价格还可以不利用Matlab软件，不过在授课中，教师要讲解期权价格随个参数的变化规律，只看定价公式无法给学生一个直观的感受，此时可利用Matlab数值计算功能及作图功能就能很方便地展示出期权价格的变动规律。下面笔者基于Matlab展示欧式看涨期权价格随各参数变动规律： 　　（1）看涨期权价格股票价格变化规律 　　输入命令：s=（10∶1∶40）；x=25；r=0.03；t=1；v=0.1； 　　c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（s，c，"r-."） 　　title（"图1看涨期权价格股票价格变化规律"）； 　　xlabel（"股票价格"）；ylabel（"期权价值"）；grid on 　　（2）看涨期权价格随时间变化规律 　　输入命令：s=20；x=25；r=0.03；t=（0.1∶0.1∶2）；v=0.1；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（t，c，"r-."） 　　title（"图2看涨期权价格随时间变化规律"）； 　　xlabel（"到期时间"）；ylabel（"期权价值"）；grid on 　　（3）看涨期权价格随无风险利率变化规律 　　s=20；x=25；r=（0.01∶0.01∶0.5）；t=1；v=0.1；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（r，c，"r-."） 　　title（"图3看涨期权价格随无风险利率变化规律"）； 　　xlabel（"无风险利率"）；ylabel（"期权价值"）；grid on 　　（4）看涨期权价格随波动率变化规律 　　s=20；x=25；r=0.03；t=1；v=（0.1∶0.1∶1）；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（v，c，"r-."） 　　title（"图4看涨期权价格随波动率变化规律"）； 　　xlabel（"波动率"）；ylabel（"期权价值"）；grid on （作者单位：南京审计学院数学与统计学院） 主要参考文献： [1]罗琰，杨招军，张维.非完备市场欧式期权无差别定价研究[J].湖南大学学报（自科版），2011.9. [2]罗琰，覃展辉.随机收益流的效用无差别定价[J].重庆工商大学学报（自科版），2011. [3]邓留宝，李柏年，杨桂元.Matlab与金融模型分析[M].合肥工业大学出版社，2007.

参考论文　期权定价理论是现代金融学中最为重要的理论之一，也是衍生金融工具定价中最复杂的。本文给出了欧式期权定价过程的一个简单推导，并利用Matlab对定价公式给出了数值算例及比较静态分析，以使读者能更直观地理解期权定价理论。 　　关键词：Matlab；教学实践 　　基金项目：国家自然科学基金项目（70971037）；教育部人文社科青年项目（12YJCZH128） 　　中图分类号：F83　文献标识码：A　　收录日期：2012年4月17日 　　现代金融学与传统金融学最主要的区别在于其研究由定性分析向定量分析的转变。数理金融学即可认为是现代金融学定量分析分支中最具代表性的一门学科。定量分析必然离不开相应计算软件的应用，Matlab就是一款最为流行的数值计算软件，它将高性能的数值计算和数据图形可视化集成在一起，并提供了大量内置函数，近年来得到了广泛的应用，也为金融定量分析提供了强有力的数学工具。 　　一、Black-Scholes-Merton期权定价模型 　　本节先给出B-S-M期权定价模型的简单推导，下节给出B-S-M期权定价模型的Matlab的实现。设股票在时刻t的价格过程S（t）遵循如下的几何Brown运动： 　　dS（t）=mS（t）dt+sS（t）dW（t）　（1） 　　无风险资产价格R（t）服从如下方程： 　　dR（t）=rR（t）dt　（2） 　　其中，r，m，s＞0为常量，m为股票的期望回报率，s为股票价格波动率，r为无风险资产收益率且有0＜r＜m；dW（t）是标准Brown运动。由式（1）可得： 　　lnS（T）：F［lnS（t）+（m-s2/2）（T-t），s■］　（3） 　　欧式看涨期权是一种合约，它给予合约持有者以预定的价格（敲定价格）在未来某个确定的时间T（到期日）购买一种资产（标的资产）的权力。在风险中性世界里，标的资产为由式（1）所刻画股票，不付红利的欧式看涨期权到期日的期望价值为：■［max（S（T）－X，0）］，其中■表示风险中性条件下的期望值。根据风险中性定价原理，不付红利欧式看涨期权价格c等于将此期望值按无风险利率进行贴现后的现值，即： 　　c=e-r（T－1）■［max｛S（T）－X，0｝］　（4） 　　在风险中性世界里，任何资产将只能获得无风险收益率。因此，lnS（T）的分布只要将m换成r即可： 　　lnS（T）：F［lnS（t）+（r-s2/2）（T-t），s■］　（5） 　　由式（3）-（4）可得欧式看涨期权价格： 　　c=S（t）N（d1）-Xe-r（T－1）N（d2）　（6） 　　这里： 　　d1=■　（7） 　　d2=■=d1-s■　（8） 　　N（x）为均值为0标准差为1的标准正态分布变量的累积概率分布函数。S（t）为t时刻股票的价格，X为敲定价格，r为无风险利率，T为到期时间。欧式看跌期权也是一种合约，它给予期权持有者以敲定价格X，在到期日卖出标的股票的权力。 　　下面推导欧式看涨期权c与欧式看跌期权p的联系。考虑两个组合，组合1包括一个看涨期权加上Xe-r（T－1）资金，组合2包含一个看跌期权加上一股股票。于是，在到期时两个组合的价值必然都是： 　　max｛X，S（T）｝　（9） 　　欧式期权在到期日之前是不允许提前执行的，所以当前两个组合的价值也必相等，于是可得欧式看涨期权与看跌期权之间的平价关系（put-call parity）： 　　c+Xe-r（T－t）=p+S（t）　（10） 　　由式（10）可得，不付红利欧式看跌期权的价格为： 　　p=Xe-r（T－t）N（－d2）－S（t）N（-d1）　（11） 　　二、Black-Scholes-Merton模型的Matlab实现 　　1、欧式期权价格的计算。由式（6）可知，若各参数具体数值都已知，计算不付红利的欧式看涨期权的价格一般可以分为三个步骤：先算出d1，d2，涉及对数函数；其次计算N（d1），N（d2），需要查正态分布表；最后再代入式（6）及式（11）即可得欧式期权价格，涉及指数函数。不过，欧式期权价格的计算可利用Matlab中专有blsprice函数实现，显然更为简单： 　[call，put]=blsprice（Price，Strike，Rate，Time，Volatility）　（12） 　　只需要将各参数值直接输入即可，下面给出一个算例：设股票t时刻的价格S（t）＝20元，敲定价格X＝25，无风险利率r=3%，股票的波动率s=10%，到期期限为T－t=1年，则不付红利的欧式看涨及看跌期权价格计算的Matlab实现过程为： 　　输入命令为：[call，put]= blsprice（20，25，0.03，0.1，1） 　　输出结果为：call=1.0083　put=5.9334　　即购买一份标的股票价格过程满足式（1）的不付红利的欧式看涨和看跌期权价格分别为1.0083元和5.9334元。 　　2、欧式期权价格的比较静态分析。也许纯粹计算欧式期权价格还可以不利用Matlab软件，不过在授课中，教师要讲解期权价格随个参数的变化规律，只看定价公式无法给学生一个直观的感受，此时可利用Matlab数值计算功能及作图功能就能很方便地展示出期权价格的变动规律。下面笔者基于Matlab展示欧式看涨期权价格随各参数变动规律： 　　（1）看涨期权价格股票价格变化规律 　　输入命令：s=（10∶1∶40）；x=25；r=0.03；t=1；v=0.1； 　　c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（s，c，"r-."） 　　title（"图1看涨期权价格股票价格变化规律"）； 　　xlabel（"股票价格"）；ylabel（"期权价值"）；grid on　　（2）看涨期权价格随时间变化规律 　　输入命令：s=20；x=25；r=0.03；t=（0.1∶0.1∶2）；v=0.1；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（t，c，"r-."） 　　title（"图2看涨期权价格随时间变化规律"）； 　　xlabel（"到期时间"）；ylabel（"期权价值"）；grid on　　（3）看涨期权价格随无风险利率变化规律 　　s=20；x=25；r=（0.01∶0.01∶0.5）；t=1；v=0.1；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（r，c，"r-."） 　　title（"图3看涨期权价格随无风险利率变化规律"）； 　　xlabel（"无风险利率"）；ylabel（"期权价值"）；grid on　　（4）看涨期权价格随波动率变化规律 　　s=20；x=25；r=0.03；t=1；v=（0.1∶0.1∶1）；c=blsprice（s，x，r，t，v）； 　　plot（v，c，"r-."） 　　title（"图4看涨期权价格随波动率变化规律"）； 　　xlabel（"波动率"）；ylabel（"期权价值"）；grid on（作者单位：南京审计学院数学与统计学院） 主要参考文献：[1]罗琰，杨招军，张维.非完备市场欧式期权无差别定价研究[J].湖南大学学报（自科版），2011.9. [2]罗琰，覃展辉.随机收益流的效用无差别定价[J].重庆工商大学学报（自科版），2011. [3]邓留宝，李柏年，杨桂元.Matlab与金融模型分析[M].合肥工业大学出版社，2007.

费马原理（Fermat"s principle）最早由法国科学家皮埃尔·德·费马在1662年提出：光传播的路径是光程取极值的路径。这个极值可能是极大值、极小值，甚至是函数的拐点。 最初提出时，又名“最短时间原理”：光线传播的路径是需时最少的路径。悬赏求证1908年，哥廷根皇家科学协会公布沃尔夫斯凯尔奖：凡在2007年9月13日前解决费马大定理者将获得100000马克奖励。提供该奖者沃尔夫斯凯尔是德国实业家，年轻时曾为情所困决意在午夜自杀，但在临自杀前读到库默尔论述柯西和拉梅证明费马定理的错误让他情不自禁地计算到天明，设定自杀时间过了，他也放不下问题的证明，数学让他重生并后来成为大富豪，1908年这位富豪去世前，遗嘱将其一半遗产捐赠设奖，以谢其救命之恩。从此世界上每年都会有成千上万人宣称证明了费马大定理，但全部都是错的，一些数学权威机构，不得不预写证明否定书。

研究生课程论文封面 课程名称 论文题目 0. 前言 光纤光栅是近二十几年来迅速发展的光纤器件，其应用是随着写入技术的不断改进而发展起来的，逐渐在实际中得到应用。 1978年，加拿大通信研究中心的Hill 等发现纤芯参锗的光纤具有光敏性，并利用驻波干涉法制成了世界上第一根光纤光栅。光纤的光敏性主要是指光线的折射率在收到某些波长的激光照射后，会发生永久改变的特性。通常情况需要紫外光照射，折射率会向着增大的方向改变。具有光敏性的光纤主要是纤芯参锗的光纤，受到紫外光照射后，纤芯折射率会增加，而包层折射率不变。 在光纤光栅的发展过程中，参锗光纤的载氢技术具有重要意义。参锗光纤本身具有光敏性，单当要求折射率改变较大时，相应就要提高纤芯的参锗浓度，这会影响光纤本身的特性。1993年，贝尔实验室的Lemaire 等用光纤载氢技术增强了光纤的光敏性，这种发发适用于任何参锗的光纤。通过光纤的载氢能够将在不增加参锗浓度情况下，使光纤的光敏性大大提高。 在平面介质光波导中，布拉格光栅的应用比较早，主要应用于半导体激光器中，而后出现了光纤布拉格光栅，随着光纤光栅写入技术的成熟，光纤光栅在光通信和传感中得到广泛应用，特别是在光通信领域。光纤布拉格光栅和长周期光纤光栅的特性和应用有许多不同之处，也有类似的地方，都可用于通信和传感等领域。 光纤布拉格光栅的周期一般在微米以下，根据耦合模理论，这样的周期表现为使向前传播的纤芯模与向后传播的纤芯模之间发生耦合，结果在输出端表现为很窄的带阻滤波特性。作为一种反射型的光纤无源器件， 光纤布拉格光栅对温度， 应变都有相当程度的敏感特性，其在光纤激光器，波分复用，可调谐光纤滤波器，高速光纤通信系统的色散补偿及光纤传感器等反面有许多重要应用。 对于长周期光纤光栅，其光栅的周期较长，根据光波导的耦合模理论，表现为向前传播的纤芯模和同向传播的包层模的耦合。特定长度和耦合系数的长周期光纤光栅可以将纤芯模耦合到包层中而损耗掉。一般来说，与光纤布拉格光纤相比，长周期光纤光栅的光谱带宽较大，其最典型的应用时参铒光纤放大器增益平坦，带阻滤波器和传感。 1. 耦合模理论 耦合模方程是从麦克斯韦方程经过一系列推导得到的，其基本思想是：利用可求解光波导的解，研究受到微扰的光波导，或者相互有影响的光波导，其理论基础在于规则光波导的具有正交性，即： u23b0u23b0(e ∞ * )u22c5z 0dxdy =2δυμ u2a2fh t υt μ 利用麦克斯韦方程组，经过变换可得： u2202H t u2207t u2a2f(u2207t u2a2fE t )-K 0n E t =-j ωμ0z 0u2a2f u2202z 2 2 u2207t u2a2f(u2207t u2a2fH t )-K 02n 2H t =j ωμ0z 0u2a2f 对于电场和磁场矢量，有： u2202E t u2202z E t (x , y , z )=e t (x , y )e j βz ，H t (x , y , z )=h t (x , y )e j βz 在微扰光波导中，横向电、磁矢量可以看作e t υ和h t μ的线性叠加，即： E t =∑a υe t υ，H t =∑b υh t υ υ υ 则： ∑ υ u239bdb υu23ab -ja υβυu23aaz 0u2a2fh t υ=-j ωε0(n 2-n 02)∑a υe t υ υu239ddz u23ad u23a1u239b11u23abu23a4j u239bda υu23ab -jb υβυu23aaz 0u2a2fe t υ=-b υu2207t u2a2fu23a2 -2u23aau2207t u2a2fh t υu23a5 ∑ ∑2 u23aaυu239ddz ωε0υu23adu23a3u239dn n 0u23adu23a6 其中，βυ为模序数为υ的本征模的传播常数。 利用模的正交关系，可以得到： db υt -ja υβυ=∑K υμa μ μdz da υz -jb υβυ=∑K υμb μ μdz j ωε022* ()n -n a e u22c5e dxdy 耦合系数： K υμ=u23b0u23b00υt υt υ 2∞ t u23a1u239b11u23abu23a4 K υμ=h t μu22c5u2207t u2a2fu23a2 -2u23aau2207t u2a2fh t υu23a5dxdy u23b0u23b02 u23aa2ωε0∞ u23a3u239dn n 0u23adu23a6 z j * 在无耦合情况下有： db υ -ja υβυ=0 dz da υ -jb υβυ=0 dz 设a υ +b υ=2A υe j βz , a υ-b υ=2B υe -j βz ，根据以上两式，可以得出微扰光波 υ υ 导中的电场、磁场分布： υ E t =∑a υe t υ=∑(A υe j βz +B υe -j βz )e t υ υ υ υ H t =∑b υh t υ=∑(A υe j βz -B υe -j βz )h t υ υ υ υυ 其中，e j βυz 和e -j βυz 分别为沿z 轴正向传播的模式和反向传播的模式，也就是说， 受到微扰后的波导中的模可以看做不同模序的前行模叠加、后行模叠加，或者说是相互叠加；A υ和B υ分别为相应分量的展开系数，均是z 的函数，可表示为 A υ(z )和B υ(z )。 于是得到普遍的耦合模方程为： dA μj (β-β)z -j (β+β)z t z t z ()()=j ∑A υK υμ+K υμe +j ∑B υK υμ-K υμe υυdz dB μj (β+β)z -j (β-β)z t z t z ))=-j ∑A υ(K υμ-K υμe -j ∑B υ(K υμ+K υμe υυdz υ μ υ μ υ μ υ μ 其中，βυ和βμ为模式υ和μ的传播常数；K υμ和K υμ分别是模式υ和μ之间的 t z 横向和纵向分量的耦合系数。K υμ和K υμ分别为： t z 1∞∞* K υμ=ωu23b0-∞u23b0-∞u2206ε(x , y , z )e t υu22c5e t μdxdy 4 1∞∞εu2206ε(x , y , z )z K υμ=ωu23b0-∞u23b0-∞z υu22c5e z *μdxdy 4ε+u2206εx , y , z t 其中，ω为光波的角频率；e t υ和e t μ分别为模式υ和μ的电场的横向矢量分量； u2206ε(x , y , z ) 为光波导中由于扰动引起的介电常量的改变量， u2206ε(x , y , z )≈2ε0n u2206n (x , y , z )，n 为未受扰动时的折射率，u2206n (x , y , z )为折 射率改变量。 位于光纤光栅来说，K υμ比K υμ小得多（大约为一个数量级），所以在通常 z t 情况下可以忽略。 2. 光纤布拉格光栅 光纤布拉格光栅使沿z 轴传播的纤芯模和沿-z 方向传播的纤芯模之间产生耦合，属于两个反向模之间的耦合，取沿z 轴传播的模的振幅为A ，沿-z 方向传播的模的振幅为B ，只考虑这两个模之间的耦合，则由上面的方程可得： dA t t =jAK 11+jBK 12e -j 2βz dz dB t t =-jBK 11-jAK 21e j 2βz dz 从耦合系数方程可知，K 12 t t =K 21 * 。前行模和后行模的自耦合系数相等，即， 故可统一记为K 11。 t 对紫外激光写入的均匀正弦布拉格光栅，折射率分布为： u23a7u23a1u239b2πu23abu23a4u23ab n 1(z )=n 1u23a81+σ(z )u23a21+cos z u23aau23a5u23ac u239dΛu23adu23a6u23adu23a3u23a9 其中，Λ为光栅的周期；σ (z )为折射率调制的缓变包络，通常称为切趾或切趾 函数；n 1σ相当于坐标z 处折射率改变量的幅值。通常情况下，折射率改变量可写为： u23a1u23a1u239b2πu23abu23a4u239b2π u2206n 1(z )=n 1σ(z )u23a21+cos z u23aau23a5=(z )u23a21+cos u239dΛu23adu23a6u239dΛu23a3u23a3 t 代入横向耦合系数K υμ中，并改写为： u23a1u239b2π K υμ=κυμ(z )u23a21+cos u239dΛu23a3 t u23abu23a4 z u23aau23a5 u23adu23a6 u23abu23a4z u23aau23a5 u23adu23a6 其中， κυμ(z )= ωε0n 12 2 σ(z )u23b0u23b0e t υ(x , y )u22c5e t *μ(x , y )dxdy =k 0n eff κυμ(z )和n eff 均是z 的慢变函数，当两个下标相同时，κυμ(z )为自耦合系数， 不同时为互耦合系数。但对于光纤布拉格光栅，只有纤芯模之间的耦合，对单模光纤，υ =μ=1。 u239b2πcos u239dΛ 2π-j z u23ab1u239bj 2Λπz Λu23abz u23aa= e +e u23aa u23adu23ad2u239d 利用关系： 将K υμ的表达式中余弦表示为指数形式，并代入耦合模方程，则会出现指数项 t 。在耦合模方程中，只有该项的指数部分为零时，才会使两个模之间 发生较强的耦合，其前面的系数才会对方程的解有大的影响，显然，括号中同时取+时，该指数项不可能为零，因此，只能取-。从而得到如下简化后的耦合模方程： e 2πu239b ±j 2β± Λu239du23abu23aaz u23ad dA =jA κ11+jB κe -j 2δz dz dB =-jB κ11-jA κ*e j 2δz dz 其中，δ =β- π Λ ，κ= κ12 2 = *κ21 2 = 2πk 0n eff π n eff 。 =n eff ，κ11=λ2λ 在上述方程中，起主导作用的是等号右边的第二项，为了简便，可以忽略含有κ11的项。从而得到如下的耦合模方程： dA =jB κe -j 2δz dz dB =-jA κ*e j 2δz dz 求解方程组后可以得到A 和B 。设光栅区在0~ L ，上述方程组可化为两个 2 独立的二阶常微分方程，取边界条件，z=0时，A=A(0);z=L时，B=B(L)。当κ时，可以得到方程的解为： >δ2 u23a7s cosh [s (L -z )]-j δsinh [s (L -z )]u23abj κsinh (sz )A (z )=e -j δz u23a8A (0)-e -j δL B (L )u23ac s cosh sL -j δsinh sL s cosh sL -j δsinh sL u23a9u23ad u23a7u23abj κ*sinh [s (L -z )]s cosh (sz )-j δsinh (sz )B (z )=e u23a8A (0)+e -j δL B (L )u23ac s cosh sL -j δsinh sL u23a9s cosh sL -j δsinh sL u23ad j δz 其中，s 2=κκ*-δ2=κ2-δ2。对一般情况，可取A （0)=1,B(L)=0,则得到光纤布拉格光栅的反射率和透射率为： P B (0)B (0)κκ*sinh 2(sL ) R ==2=2222 P A 0A 0s cosh sL +δsinh sL 2 P A (L )s 2 T == 2=2222 P A 0A 0s cosh sL +δsinh sL 2 A (L ) 在相位匹配条件下，δ=0，对应了最大反射率和最大透射率，即： R max =tanh 2(κL )，T max =cosh -2(κL ) 若设光栅的输入端功率为P 1(0)=1，P 2(0)=0，则谐振时光功率分别为 P B =tanh 2(κL ), P A =cosh -2(κL ), 下图给出了相位匹配条件下，即对谐振波长的光功率转换。 程序编码： kL=linspace(0,5); figure P_B=(tanh(kL)).^2; plot(kL,P_B,"r" ) ；hold on P_A=(cosh(kL)).^-2; plot(kL,P_A,"b" );grid 程序运行如下： FIG1. 光纤布拉格光栅的功率转换 光纤布拉格光栅中耦合模的两个模都是纤芯模，但是反向传播，相位匹配条件为δ =0，即： β-π/Λ=0 利用传播常数和有效折射率的关系β = 2π λ n eff ，可以将上式改写为： λB =2n eff Λ 利用上述光纤布拉格光栅的反射率和透射率公式，可以画出其反射谱和透射谱，程序编码如下： lambda=linspace(1540,1560,5000); k=(1.2*pi./lambda)*10^(-3);s=sqrt(k.^2-delta.^2); delta=3*pi*(lambda-1550)./(1550^2); y1=(sinh(2e6*s).^2)./(cosh(2e6*s).^2-(delta.^2./k.^2)); subplot(2,1,1);plot(z,y1,"r" ); xlabel(" 波长(nm)"),ylabel(" 反射率" ); title("FBG 反射谱" );grid; y2=1./(cosh(2e6*s).^2+(delta.^2./s.^2).*sinh(2e6*s).^2); subplot(2,1,2);plot(z,y2,"b" ); xlabel(" 波长(nm)"),ylabel(" 透射率" ); title("FBG 透射谱" );grid; 程序运行如下： FIG2. 光纤布拉格光栅反射谱和透射谱 3. 相移光纤布拉格光栅 相移光纤布拉格光栅是在均匀的折射率余弦调制光纤中，在某个或某些位置上出现相位偏移，结果会在反射谱中出现一个较窄的缺口，可以有多个相移，相应会出现多个缺口。 对相移光纤布拉格光栅，折射率变化时分段连续的，因此，不能再用一个函数来表示，需要用分段函数来表示。折射率调制可以写成： u23a1u23a1u239b2πu23abu23a4u239b2πu23abu23a4 u2206n 1(z )=n 1σ(z )u23a21+cos z +φi (z )u23aau23a5=u2206n (z )u23a21+cos z +φi (z )u23aau23a5 u239dΛu23adu23a6u239dΛu23adu23a6u23a3u23a3 z i 其中，φi (z )为第i 个相移点的相移量。 相移光纤布拉格光栅的耦合模方程可以通过传输矩阵来表示。传输矩阵是由 耦合模方程得到的，可以用于均匀和非均匀光纤光栅。类似的，利用上述方法，并考虑到： 2πu239b2πu23ab -j z +φu23aa u239b2πu23ab1u239bj u239b u239dΛz +φu23abu23aau23adΛu23adu23abcos z +φi u23aa= e +e u239du23aau239dΛu23ad2u239du23ad i i 可以得到耦合模方程： dA =jB κe j (-2δz +φ) dz i dB =-jA κ*e j (2δz -φ) dz i 经过复杂的计算，可以得到耦合模方程的解，并写成矩阵的形式为： A (z i +1)A (z i ) =F z z B (z i +1)B (z i ) i i +1 其中，F z i z i +1 当κ = s 11s 21 s 12s 22 。 >δ 时，令s 2 =κκ*-δ2=κ2-δ2，得： i +1-z i δu23a7u23ab s 11=u23a8cosh [s (z i +1-z i )]+j sinh [s (z i +1-z i )]u23ace -j δ(z s u23a9u23ad κ s 12=j sinh [s (z i +1-z i )]e -j δ(z +z )e j φ s i +1 i i ) s 21=-j sinh [s (z i +1-z i )]e j δ(z s κ i +1+z i ) e -j φ i δu23a7u23ab s 22=u23a8cosh [s (z i +1-z i )]-j sinh [s (z i +1-z i )]u23ace j δ(z s u23a9u23ad 当κ i +1-z i ) 时，令s 2 =δ2-κκ*=δ2-κ2，可以得到： i +1-z i δu23a7u23ab s 11=u23a8cos [s (z i +1-z i )]+j sin [s (z i +1-z i )]u23ace -j δ(z s u23a9u23ad κ s 12=j sin [s (z i +1-z i )]e -j δ(z +z )e j φ s i +1 i i ) s 21=-j sin [s (z i +1-z i )]e j δ(z s κ i +1+z i ) e -j φ i δu23a7u23ab s 22=u23a8cos [s (z i +1-z i )]-j sin [s (z i +1-z i )]u23ace j δ(z s u23a9u23ad i +1-z i ) 矩阵F z i z i +1称为传输矩阵。如果光线中只有一段均匀光纤布拉格光栅，通常有 B (z i +1)=0，所以： u239bs 12s 21u23abs 21 u23aas 11-A (z i ) B (z i )=-A (z i )，A (z i +1)= u23aas 22u23ads 22u239d 则反射率和透射率分别为： R = B (z i A z i 22 s 21 =s 22 2 ，T = A (z i +1)A z i 2 2 s 12s 21 =s 11- s 22 2 利用上述相移光纤布拉格光栅的反射率和透射率公式，可以画出其反射谱和透射谱，程序编码如下： function PhaseFiber_by_TransmissionMatrix_mine n=500;lamda=1e-9*linspace(1545,1555,n); [R1,R2,R3,R4]=Transmission_FBG; subplot(2,2,1);plot(lamda*1e9,R1,"r" ); title("fai=0");grid axis([1545,1555,0,1]); xlabel(" 波长/nm");ylabel(" 反射率" ); subplot(2,2,2);plot(lamda*1e9,R2,"c" ); title("fai=pi/2");grid axis([1545,1555,0,1]); xlabel(" 波长/nm");ylabel(" 反射率" ); subplot(2,2,3);plot(lamda*1e9,R3,"g" ); title("fai=pi");grid axis([1545,1555,0,1]); xlabel(" 波长/nm");ylabel(" 反射率" ); subplot(2,2,4);plot(lamda*1e9,R4,"b" ); title("fai=3*pi/2");grid axis([1545,1555,0,1]); xlabel(" 波长/nm");ylabel(" 反射率" ); end function [F1]=Transmission_FBG1(lamda,lamda_B,dn,n_eff,i) delta=2*pi*n_eff*(1./lamda-1./lamda_B); j=sqrt(-1); k=pi*dn/lamda_B;L(1)=1e-3; s=sqrt(k^2-delta.^2); s11(i,1)=(cosh(s(i)*L(1))+j*delta(i)./s(i).*sinh(s(i)*L(1))).*exp(-j*delta(i)*L(1)); s12(i,1)=j*k./s(i).*sinh(s(i)*L(1)).*exp(-j*delta(i)*L(1)); s21(i,1)=-j*k./s(i).*sinh(s(i)*L(1)).*exp(j*delta(i)*L(1));

利用光栅滤波实现图像相加减设计实验光学图像加减实验 摘要： 本实验利用正弦光栅滤波实现图像相加减的设计，用低通滤波器滤光，两列相干光，考虑相位和振幅。物光用一个E和一个F，只要改变光栅相对光轴的位置，就可以方便的改变他们的相位，从而可以获得图像的相加或相减的输出。 在医学，军事，农业，工业具有广泛的作用。引言：图像加减是相干光学处理中的一种基本的光学‐数学运算, 是图像识别的一种主要手段。其中比较感兴趣的是图像相减，因为通过相减可以求出两张相近照片的差异, 从中提取差异信息。例如：通过在不同时期拍摄的两张照片相减, 在医学上可用来发现病灶的变化; 在军事上可以发现地面军事设施的增减; 在农业上可以预测农作物的长势; 在工业上可以检查集成电路掩膜的疵病, 等等。还可用于地球资源探测、气象变化以及城市发展研究等各个领域。实现图像相减的方法很多, 本实验介绍利用正弦光栅作为空间滤波器实现图像相减的方法。一．实验目的：1 .采用正弦光栅作滤波器，对图像进行相加和相减实验，加深对空间滤波概念的理解；2 .通过实验，加深对傅里叶光学相移定理和卷积定理的认知。二．实验原理：设正弦光栅的空间频率为f0 , 将其置于4 f 系统的滤波平面P2 上, 如图1 所示, 光栅的复振幅透过率为:式中，f 为傅里叶变换透镜的焦距； 表示光栅条纹的初位相，它决定了光栅相对于坐标原点的位置。将图像A 和图像B 置于输入平面P1 上，且沿x1 方向相对于坐标原点对称放置，图像中心与光轴的距离均为b。选择光栅的频率为f0，使得 , 以保证在滤波后两图像中A 的+ 1 级像和B 的- 1 级像能恰好在光轴处重合。于是, 输入场分布可写成:在其频谱面P2 上的频谱为：由于及，因此。上式可以写成经过光栅滤波后的频谱为：图1 光学图像加减原理图通过透镜L2 进行傅立叶逆变换，在输出平面P3 上的光场为：讨论：（1）当光栅条纹的初相位时，上式变为：结果表面在输出平面P3 的光轴附近，实现了图像相加。（2）当光栅条纹的初相位时，上式变为：结果表面在输出平面P3 的光轴附近，实现了图像相减。从相加状态转换到相减状态，光栅的横向位移量应等于1/4 周期，即满足：因此，小心缓慢的横向水平移动光栅时，将在输出平面的光轴附近观察到图像A、B 交替的相加相减的效果。三．实验仪器介绍：光学实验导轨 1000mm 1 根半导体激光器(含电源) 635nm/3mW 1 台加减图像+干板夹 1 套一维光栅+干板夹 1 套傅里叶透镜 2 套毛玻璃 1 块扩束镜 1 套准直镜 1 套滑块 6 个一维位移架 1 个二维位移架 1 个四．实验步骤：图2 实验系统框图1、将半导体激光器放在光学实验导轨的一端，打开电源开关，调节二维调整架的两个旋扭，使的从半导体激光器出射的激光光束平行于光学实验导轨。2、在半导体激光器的前面放入扩束镜，调整扩束镜的高度和其上面的二维调节旋扭，使的扩束镜与激光光束同轴等高。3、在扩束镜的前面放入准直镜，调整准直镜的高度，使的准直镜与激光光束同轴等高。再调整准直镜的位置，使的从准直镜出射的光束成近似平行光。4、在准直镜的前面搭建4f 系统。保持两傅里叶透镜与激光光束同轴等高。如实验图所示。5、在4f 系统的输入面上放入待加减图像且待加减图像装在一维位移架上，频谱面上放入加减滤波器（一维光栅）且加减滤波器（一维光栅）装在二维位移架上，输出面上放入观察屏（毛玻璃）。6、通过旋转一维位移架上的旋扭，使的加减滤波器（一维光栅）发生位移，观察毛玻璃上的图像的变化，直到在毛玻璃上出加减图像为止。五、实验结果：实验中得到光学相加图像如下：得到光学相减图像如下：参考资料：[1] 苏显渝等.信息光学(第二版)[M]. 北京：科学出版社，2011.06.[2] 谢敬辉，赵达尊，阎吉祥．物理光学教程[M]．北京：北京理工大学出版社，2005．[3] 王正林，刘明．精通MATBAL7[M]．北京：电子工业出版社，2007．[4] 张平等．MATLAB基础与应用[M]．北京：北京航空航天大学出版社，2005．[5]光学相干处理，光学图像微分与加减实验报告。

Extended Metaphor:扩喻A comparison between two unlike things that continues throughout a series of sentences in a paragraph or lines in a poem. Extended metaphor, says Anita Naciscione, "is not a single metaphor but a string of sub-images creating associative metaphors tied together, covering an entire area of experience" (Stylistic Use of Phraseological Units in Discourse, 2010).Metaphor：暗喻A trope or figure of speech in which an implied comparison is made between two unlike things that actually have something in common. Adjective: metaphorical. A metaphor expresses the unfamiliar (the tenor) in terms of the familiar (the vehicle). When Neil Young sings, "Love is a rose," "rose" is the vehicle for "love," the tenor. (In cognitive linguistics, the terms target and source are roughly equivalent to tenor and vehicle.)

在三维空间显示rgb图像 warp(x,y,z,...) displays the image on the surface (x,y,z).

你好！last通常形容时间~持续了一段时间~recyclingmaterial表可循环的材料，recycledmaterial表已经循环过的材料仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

分类: 电脑/网络 >> 操作系统/系统故障 问题描述: 重装系统后出现Recycled像回收站一样的文件夹和System Volume Information文件夹不知道可不可以删除，每个分区里都有这样的文件夹， 在删除System Volume Information文件夹的时候出现change文件正在有另一个人使用或系统正在使用，而导致无法删除System Volume Information文件夹，在删除每个分区里的Recycled的时候，出现错误：无法删除文件夹1.{21ec2020-3aea-1069-a2dd-08002b30309d}:目录无效。 请问这些东西可不可以删除？怎么删除？还有些地方出现Desktop.ini这样的文件是什么东西？可以删除吗？ 解析: System Volume Information文件夹,中文名称可以翻译为“系统卷标信息”。这个文件夹里就存储着系统还原的备份信息。 “系统还原”是Windows XP最实用的功能之一，它采用“快照”的方式记录下系统在特定时间的状态信息，也就是所谓的“还原点”，然后在需要的时候根据这些信息加以还原。还原点分为两种：一种是系统自动创建的，包括系统检查点和安装还原点；另一种是用户自己根据需要创建的，也叫手动还原点。随着用户使用系统时间的增加，还原点会越来越多，导致硬盘空间越来越少，最后还要被警告“磁盘空间不足” 1、在“我的电脑”图标上点右键，选择属性 2、选择系统还原选项卡 3、ue05e霸谒ue2c4星ue41fue1fb魃瞎乇障低郴乖ue11a贝蚬慈范ê蠹纯? 4、关闭“系统还原”后，就可以将该驱动器根目录下的“System Volume Information”文件夹删除。 Recycled是系统文件夹。每个硬盘包含一个名为 Recycled 的隐藏文件夹。此文件夹包含 Windows 资源管理器、“我的电脑”或基于 Windows 的程序中临时删除的文件。 desktop.ini文件是文件夹设置文件。保存的是文件夹的设置信息最好不要删除。

sapphire表示手表的表镜为蓝宝石水晶automatic表示这是一只自动上弦的机械手表

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应该是乳液吧

这次给大家带来VUE如何使用anmate.css，VUE使用anmate.css的注意事项有哪些，下面就是实战案例，一起来看一下。注意：1、在ajax请求到数据后，先给res返回的数据添加属性anmate = false，千万不要this.planData = res.lists然后再给this.planData 便利循环添加 anmate 属性 否则 数据刷新后 视图层不刷新；2、直接出代码如下：</h5><pre><template><div id="JiaoXueJiHuaIndex"><div class="row"><div class="col-md-12"><div :class="{"JiaoXueJiHuaDiv":true,"animated":true,"swing":item.anmate}" v-for="(item,index) in planData" @mouseover="enter(index,item)" @mouseout="leave(index)" @click.stop="hrefPlanIfo(item)"> <div class="JiaoXueJiHuaDiv-top">  </div> <div class="JiaoXueJiHuaDiv-bottom"> <h3 style="padding: 0;">{{item.teachPlanName}}</h3> <p>  <span>开始时间:</span> <span v-text="item.beginTime.substr(0,16)"></span> <span class="pull-right">共{{item.trainingCycle}}个课</span> </p> </div> </div> <!--添加--> <div style="border:none;" v-if="quanXianFlag == "manager"" id="addWrap" class=" JiaoXueJiHuaDiv" @click.stop="jumpAddPage"> <div class="JiaoXueJiHuaDiv-top " style="height:230px;text-shadow: 3px 3px 3px #999;line-height: 230px;font-size: 60px;text-align: center;"> <Icon class="rotation" type="plus-round" style="font-size:90px;color:#78cddc;"></Icon> </div> </div> </div></div></div></template>//网站原因 无法写 srcipt 和 style标签//scriptexport default {name: "JiaoXueJiHuaIndex",data() {return { classImg: "../../../../static/img/class_03.jpg", planData: [], quanXianFlag: window.sessionStorage.getItem("_quanXian"), //获取当前用户是老师还是学生 classMsgLists: [], show: false }},methods: { loadPlanTable() { const _this = this; this.$Loading.start();//进度条 $.ajax({ async: true, type: "POST", url: "/CRPTP/a/teachplan/teachPlan/teachPlanList", dataType: "JSON", success: function (data) { $.each(data.list, function (index, item) { item.anmate = false; }); _this.planData = data.list; _this.$Loading.finish(); }, error: function () { _this.$Loading.error(); } }); }, hrefPlanIfo(item) { this.$router.push({path: "/plan/JiaoXueJiHuaXx", query: {teachPlanId: item.id}}) }, jumpAddPage(){ this.$router.push({path: "/plan/addTeachingPlan"}) }, enter: function (index, item) { item.anmate = true; }, leave: function (index) { this.planData[index].anmate = false; }},mounted() { this.loadPlanTable();}}//style@-webkit-keyframes rotation{from {-webkit-transform: rotate(0deg);}to {-webkit-transform: rotate(360deg);}}addWrap:hover .rotation{-webkit-transform: rotate(360deg);animation: rotation 0.5s linear infinite;-moz-animation: rotation 0.5s linear infinite;-webkit-animation: rotation 0.5s linear infinite;-o-animation: rotation 0.5s linear infinite;}JiaoXueJiHuaIndex {overflow: hidden;.JiaoXueJiHuaDiv { width: 29%; float: left; margin: 2%; box-shadow: 0 0 5px #aaa; border-bottom: 4px solid #FCAF49; cursor: pointer; div.JiaoXueJiHuaDiv-top { width: 100%; height: 150px; box-shadow: 2px 2px 2px #eee; img.jxjhTitle { width: 100%; height: 100%; } img.jxjhJqqd { display: block; position: relative; top: 45%; margin: 0 auto; } } div.JiaoXueJiHuaDiv-top:hover { } div.JiaoXueJiHuaDiv-bottom { padding: 0 10px; color: #8c8c8c; h3 { padding: 5px 0; overflow: hidden; white-space: nowrap; text-overflow: ellipsis; } img { margin-right: 10px; } }}.JiaoXueJiHuaDiv:hover { div.JiaoXueJiHuaDiv-bottom { // color: #fb4f6d; }}.JiaoXueJiHuaR { border: 1px solid #eee; box-shadow: 2px 2px 2px #eee; padding: 20px; margin-top: 20px; width: 70%; img { width: 100%; height: 100%; }}a:hover { text-decoration: none;}}</pre>相信看了本文案例你已经掌握了方法，更多精彩请关注Gxl网其它相关文章！相关阅读：常用的数组字符串方法怎样在js的数组中过滤掉false, null, 0, "", undefined, and NaN这些值table tr th 及table tr td 字体太多超出怎样用CSS解决如何判断浏览器的IE 6 7 8 9

从前有个流浪汉露宿在池塘旁在一棵按树下搭起蓬帐。一边看那篝火，一边放声歌唱：“Waltzing Ma-tilda请和我一起流浪。”Walt-zing Ma-till-daWalt-zing Ma-till-da快来吧和我一起去流浪看那美丽的篝火我要放声歌唱Waltzing Ma-tilda快来吧和我去远方。一只口渴的绵羊走近这个小池塘流浪汉兴奋地把它抓住，赶紧塞进那口袋心里得意洋洋“我要你和我一起流浪。”Walt-zing Ma-till-daWalt-zing Ma-till-da快来吧和我一起去流浪看那美丽的篝火我要放声歌唱Waltzing Ma-tilda快来吧和我去远方前面来了个地主骑在高高的马背上后面跟着警察“一、二、三”“胆敢把我的绵羊用你口袋藏我要把你抓住送去蹲牢房！”Walt-zing Ma-till-daWalt-zing Ma-till-da快来吧和我一起去流浪看那美丽的篝火我要放声歌唱Waltzing Ma-tilda快来吧和我去远方。流浪汉一纵身“扑通”跳进了水中央“你们永远别想抓到我！”每当经过那池塘我们仿佛听到他自由的灵魂在天空飞翔Walt-zing Ma-till-daWalt-zing Ma-till-da快来吧和我一起去流浪看那美丽的篝火我要放声歌唱Waltzing Ma-tilda快来吧和我去远方。

恩你是在用神经网络么？

param是输入参数的集合。例如你给的程序里面，param就包含了很多个参数.param.DSOparam.nzparam.nyparam.nx等等。使用param可以将很多个参数封装在一起，这样函数调用的时候比较简洁，也利于编程和维护。

Gracefully sneaking up on me They just want to tear my feathers The golden light of the setting sun Let me be a hypocrite again I will be gone before long I know I"m wrong No matter how far I go, they find me out I wish the gusts took away my gloom I can"t help this vague feeling I feel so good, but i"m worn out We"ll be all right, don"t look so sad Confess my sin, conceal them all Night will come soon and swallow everything Quietly hiding in the grass Hearing the leaves rustling The"re singing with a burning piano It gives me cheap relief I will be gone before long I know I"m wrong No matter how far I go, they find me out I wish the gusts took away my gloom I can"t help this vague feeling I feel so good, but i"m worn out We"ll be all right, don"t look so sad Confess my sin, conceal them all Night will come soon and swallow everything I feel so good We"ll be all right Then, I give all up这是歌词。

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我用的是markdown-preview-enhanced。这里设置MathJax。效果：

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不需要在工作目录的，只需要通过uigetfile找到路径，直接xlsread("路径")就可以了。

到期风险溢价，主要是当未来利率上升时，长期债券价格会相应下降。所以到期期限越长，风险越大，到期风险溢价越高。证券的到期日越长，其本金收回的不确定性越大，在此期间市场利率等其他因素不确定性也增多。因此证券随着到期日的增强给持有者带来的风险增大。为了弥补这个风险，证券发行人必须要给予一定的补偿。在一般情况下，短期债券的到期日低于长期债券的到期日，长期债券到期日低于股票到期日（股票无到期日，即到期日无穷大），因此短期债券的利息最低，长期债券高于短期债券利息，股票投资回报率超过债券投资回报率。违约风险溢价（Default Risk Premium）是指债券发行者在规定时间内不能支付利息和本金的风险。债券信用等级越高，违约风险越小；债券信用等级越低，违约风险越大。违约风险越大，债券的到期收益率越高。违约风险溢价一般会被添加进无风险真实利率里，以补偿投资者对违约风险的承受。公司债券或多或少都存在违约风险，政府债券通常被认为是没有违约风险的。如AAA级债券DRP=1.0%，BB级债券DRP=5.0%；而美国国库券DRP=0。

bitsCN.com 大家在安装或使用MYSQL时，会发现除了自己安装的数据库以外，还有一个information_schema数据库。 information_schema数据库是做什么用的呢，使用WordPress博客的朋友可能会想，是不是安装模板添加的数据库呀？看完本片文章 后，你就会对information_schema数据库有所了解。information_schema数据库是MySQL自带的，它提供了访问数据库元数据的方式。什么是元数据呢？元数据是关于数据的数据，如数据库名或表名，列的数据类型，或访问权限等。有些时候用于表述该信息的其他术语包括“数据词典”和“系统目录”。在MySQL中，把 information_schema 看作是一个数据库，确切说是信息数据库。其中保存着关于MySQL服务器所维护的所有其他数据库的信息。如数据库名，数据库的表，表栏的数据类型与访问权 限等。在INFORMATION_SCHEMA中，有数个只读表。它们实际上是视图，而不是基本表，因此，你将无法看到与之相关的任何文件。information_schema数据库表说明:SCHEMATA表：提供了当前mysql实例中所有数据库的信息。是show databases的结果取之此表。TABLES表：提供了关于数据库中的表的信息（包括视图）。详细表述了某个表属于哪个schema，表类型，表引擎，创建时间等信息。是show tables from schemaname的结果取之此表。COLUMNS表：提供了表中的列信息。详细表述了某张表的所有列以及每个列的信息。是show columns from schemaname.tablename的结果取之此表。STATISTICS表：提供了关于表索引的信息。是show index from schemaname.tablename的结果取之此表。USER_PRIVILEGES（用户权限）表：给出了关于全程权限的信息。该信息源自mysql.user授权表。是非标准表。SCHEMA_PRIVILEGES（方案权限）表：给出了关于方案（数据库）权限的信息。该信息来自mysql.db授权表。是非标准表。TABLE_PRIVILEGES（表权限）表：给出了关于表权限的信息。该信息源自mysql.tables_priv授权表。是非标准表。COLUMN_PRIVILEGES（列权限）表：给出了关于列权限的信息。该信息源自mysql.columns_priv授权表。是非标准表。CHARACTER_SETS（字符集）表：提供了mysql实例可用字符集的信息。是SHOW CHARACTER SET结果集取之此表。COLLATIONS表：提供了关于各字符集的对照信息。COLLATION_CHARACTER_SET_APPLICABILITY表：指明了可用于校对的字符集。这些列等效于SHOW COLLATION的前两个显示字段。TABLE_CONSTRAINTS表：描述了存在约束的表。以及表的约束类型。KEY_COLUMN_USAGE表：描述了具有约束的键列。ROUTINES表：提供了关于存储子程序（存储程序和函数）的信息。此时，ROUTINES表不包含自定义函数（UDF）。名为“mysql.proc name”的列指明了对应于INFORMATION_SCHEMA.ROUTINES表的mysql.proc表列。VIEWS表：给出了关于数据库中的视图的信息。需要有show views权限，否则无法查看视图信息。TRIGGERS表：提供了关于触发程序的信息。必须有super权限才能查看该表 bitsCN.com

y：黄色，yellowg：绿色，greenc：青色，cyanm：品红色，magenta希望回答能帮助到您！

clear;clcx=linspace(-20,20);y=x.*(x<1)+(2*x-1).*(1<=x&x<10)+(3*x-11).*(x>=10);plot(x,y)

apple,tomato,,chocolate,noodle,orange, chicken== Countable nounsmilk, cheese,yogurt,water ==Uncountable nouns

animation-play-state属性是用于指定动画是否正在运行或已暂停；可以通过和JavaScript一起使用，实现在播放过程中暂停动画的效果。CSS3 animation-play-state属性作用：animation-play-state 属性规定动画正在运行还是暂停。语法：animation-play-state: paused|running;paused：规定动画已暂停。running：规定动画正在播放。说明：您可以在 JavaScript 中使用该属性，这样就能在播放过程中暂停动画。注：Internet Explorer 9 以及更早的版本不支持 animation-play-state 属性。CSS3 animation-play-state属性的使用示例<!DOCTYPE html><html><head><style> div{width:100px;height:100px;background:red;position:relative;animation:mymove 5s;animation-play-state:running;/* Safari and Chrome */-webkit-animation:mymove 5s;-webkit-animation-play-state:running;}div:hover{animation-play-state:paused;-webkit-animation-play-state:paused;}@keyframes mymove{from {left:0px;}to {left:200px;}}@-webkit-keyframes mymove /* Safari and Chrome */{from {left:0px;}to {left:200px;}}</style></head><body><div></div></body></html>效果图：

华为Mate9 SIM卡是小卡，为Micro SIM卡，双Nano SIM卡槽，双卡双待。一、SIM卡（Subscriber Identification Module ），也称为用户身份识别卡、智能卡，GSM数字移动电话机必须装上此卡方能使用。在电脑芯片上存储了数字移动电话客户的信息，加密的密钥以及用户的电话簿等内容，可供GSM网络客户身份进行鉴别，并对客户通话时的语音信息进行加密。二、SIM卡主要用于GSM网络、W-CDMA网络和TD-SCDMA网络，但是兼容的模块也可以用于IDEN电话。有人把CDMA2000和cdmaOne的RUIM卡和UIM卡，也称作SIM卡，虽然两者作用类似，并遵守了一样的所有机械、电气标准和部分软件标准，但是上层应用并不一定兼容。

华为Mate9采用了双Nano-SIM卡类型，也就是最小尺寸的迷你卡，在为手机装卡前，需要提前准备好一张或2两张Nano-SIM电话卡。如果手中只有标准的SIM大卡或者Micro SIM小卡的话，则都需要剪卡操作或带身份证前往营业厅办理更换Nano--SIM卡。华为Mate9采用单卡槽双卡槽设计，支持双卡双待，如果是安装双SIM卡，需要提前准备好2张Nano SIM卡，然后分别安装在SIM卡槽1和SIM卡槽2位置。华为Mate9装卡步骤：一、首先将华为Mate9手机关机；二、使用包装盒中自带的卡针，将华为Mate9机身左侧上部的SIM卡托取出；三、将准备好的Nano SIM卡安装到卡槽1或2位置，并重新将卡托装入手机就可以了。四、最后开机激活手机，如果华为Mate9正常识别到了运营商，则说明SIM卡安装成功，至此就可以正常使用手机通讯与娱乐了。

工具/材料：华为mate20手机、电话卡、卡针1.先将手机盒里面的卡针取出来，并找到卡槽旁边的小孔，将卡针插入小孔里面。2.将卡针放到卡槽旁边的小圆孔并用力往里面一顶，等待卡槽里面的卡托自动弹出来后将其取下来。3.卡托上有插卡类型的文字提示：内卡（也叫卡槽1）只支持 Nano-SIM 卡，外卡（也叫卡槽2 ）可以放 Nano-SIM 卡或 microSD 卡。4.然后将准备好的手机卡放入卡托里面。5.放好手机卡之后就将卡托插入到手机卡槽里面，这样就可以了。

对,词源确实是拉丁 英文中很多借用词,这个就是 但是你没有大写,这个词需要大写首字母Alma Mater

作为发酵工业中游技术核心的发酵过程控制和优化技术，既关系到能否发挥菌种的最大生产能力，又会影响到下游处理的难易程度，在整个发酵过程中是一项承上启下的关键技术。本书作者多年来一直从事发酵过程的在线检测、解析、控制和优化等方面的研究，在借鉴国外的有关最新研究成果和作者自身完成的研究实例的基础上，博采众家之长，写成此书。全书结合具体的发酵过程实例，分别对发酵过程的解析、控制和优化，特别是在线检测、在线状态预测和模式识别，以及在线控制和最优化控制的技术及方法进行了比较系统详细的介绍，并引入了模糊逻辑推理、人工神经网络模型、代谢网络模型等新型的控制、优化、状态预测以及模式识别等方法和技术。本书适合于从事发酵工程、生物工程、生物化工、化学工程等相关专业领域研究的科研人员、教师和工程师使用，也可供大专院校相关专业的高年级本科生和研究生参考。目录第一章绪论1第一节生物过程的特点以及生物过程的操作、控制、优化的基本特征1第二节生物过程控制和优化的目的及研究内容2第三节发酵过程控制概论4第四节发酵过程的状态变量、操作变量和可测量变量6第五节用于发酵过程控制和优化的各类数学模型7第六节发酵过程最优化控制方法概论8一、基于非构造式动力学模型的最优化控制方法8二、基于可实时测定的过程输入输出时间序列数据和黑箱模型的最优化控制方法9参考文献10第二章生物过程参数在线检测技术11第一节ph的在线测量13一、ph传感器的工作原理13二、ph传感器的使用15第二节溶氧浓度的在线测量18一、溶氧浓度测量原理18二、溶氧电极19三、溶氧电极的使用21第三节发酵罐内氧气和二氧化碳分压的测量以及呼吸代谢参数的计算23一、氧分析仪23二、尾气co2分压的检测26三、呼吸代谢参数的计算26第四节发酵罐内氧气体积传质系数kla的测量31一、亚硫酸盐氧化法31二、溶氧电极法32三、物料衡算法33四、动态测定法34五、取样极谱法35六、复膜电极测定kla35第五节发酵罐内细胞浓度的在线测量和比增殖速率的计算36一、菌体浓度的检测方法及原理36二、在线激光浊度计38第六节生物传感器在发酵过程检测中的应用39一、生物传感器的类型和结构原理39二、发酵罐基质（葡萄糖等）浓度的在线测量43三、引流分析与控制（fia）45四、发酵罐器内一级代谢产物（乙醇、有机酸等）浓度的在线测量47参考文献48第三章发酵过程控制系统和控制设计原理及应用49第一节过程的状态方程式49第二节生物过程的典型和基本数学模型51一、生物过程最基本的合成和代谢分解反应51二、生物过程典型的数学模型形式55三、发酵过程的各种得率系数和各种比反应速率的表现形式57四、生物反应器的基本操作方式62五、发酵过程状态方程式在“理想操作点”近旁的线性化64第三节拉普拉斯变换与反拉普拉斯变换67一、拉普拉斯变换的定义68二、拉普拉斯变换的基本特性以及基本函数的拉普拉斯变换68三、反拉普拉斯变换69四、有理函数的反拉普拉斯变换69五、过程的传递函数gp(s)——线性状态方程式的拉普拉斯函数表现形式69六、过程传递函数的框图和转换70七、过程对于输入变量变化的响应特性71第四节过程的稳定性分析74一、过程稳定的判别标准74二、过程在平衡点（特异点）近旁的稳定特性的分类75三、连续搅拌式生物反应器的稳定特性的解析77第五节生物过程的反馈控制和前馈控制79一、生物过程的前馈控制79二、流加操作的生物过程中常见的前馈控制方式80三、生物过程的反馈控制83四、生物过程中反馈控制与前馈控制的并用84第六节pid反馈控制系统的设计和解析86一、闭回路pid反馈控制的性能特征86二、比例动作87三、积分动作88四、微分动作89五、pid反馈控制器的构成特征89六、反馈控制系统的稳定性分析89七、反馈控制系统的设计和参数调整91八、开关反馈控制94第七节反馈控制系统在生物过程控制中的实际应用95一、以溶氧浓度（do）变化为反馈指标的流加培养控制——doue011stat法95二、以ph变化为反馈指标的流加培养控制——phue011stat法98三、以rq为反馈指标的流加培养控制100四、直接以葡萄糖浓度为反馈指标的流加培养控制101五、以代谢副产物浓度为反馈指标的流加培养控制103参考文献105第四章发酵过程的最优化控制106第一节最优化控制的研究内容、表述、特点和方法106第二节最大原理及其在发酵过程最优化控制中的应用107一、最大原理及其算法简介107二、利用最大原理确定流加培养过程的最优基质流加策略和方式111三、最大原理的数值解法及其在生物过程最优化控制中的应用116第三节格林定理及其在发酵过程最优化控制中的应用121一、格林定理121二、利用格林定理求解流加培养（发酵）的最短时间轨道问题122三、格林定理在乳酸菌过滤培养最优化控制中的应用125四、利用格林定理进行乳酸菌过滤培养最优化控制的计算机模拟和实验结果128第四节遗传算法及其在发酵过程最优化控制中的应用131一、遗传算法简介131二、遗传算法的算法概要及其在重组大肠杆菌培养的最优化控制中的应用132三、遗传算法在酸乳多糖最优化生产中的应用138参考文献143第五章发酵过程的建模和状态预测144第一节描述发酵过程的各类数学模型简介144一、非构造式动力学模型145二、代谢网络模型146三、基于在线时间序列数据的自回归平均移动模型146四、人工神经网络模型147五、正交或多项式回归模型148第二节非构造式动力学数学模型的建模方法148一、利用非线性规划法确定非构造式动力学数学模型的模型参数148二、利用遗传算法确定过程模型参数157第三节利用人工神经网络建模和预测发酵过程的状态159一、神经细胞和人工神经网络模型159二、人工神经网络模型的类型161三、人工神经网络的误差反向传播学习算法163四、利用人工神经网络在线识别发酵过程的生理状态和浓度变化模式167五、利用人工神经网络的发酵过程状态变量预测模型169六、利用人工神经网络的非线性回归模型173七、结合使用人工神经网络模型和遗传算法的过程优化175第四节卡尔曼滤波器在发酵过程状态预测中的应用176一、卡尔曼滤波器及其算法176二、利用卡尔曼滤波器在线推定菌体的比增殖速率178参考文献180第六章发酵过程的在线自适应控制182第一节基于在线时间序列输入输出数据的自回归移动平均模型解析184一、自回归移动平均模型详解184二、利用逐次最小二乘回归法计算和确定自回归移动平均模型的模型参数186第二节基于自回归移动平均模型的在线自适应控制189一、“极配置”型的在线自适应控制系统189二、“最优控制”型的在线自适应控制系统190三、酵母菌流加培养过程的比增殖速率在线自适应最优控制193四、乳酸连续过滤发酵过程的在线自适应控制196第三节基于自回归移动平均模型的在线最优化控制201一、面包酵母连续生产的在线最优化控制201二、乳酸连续过滤发酵的在线最优化控制205第四节基于遗传算法的在线最优化控制210一、利用遗传算法实时在线跟踪和更新非构造式动力学模型的参数210二、结合使用最大原理和遗传算法的在线最优化控制212参考文献214第七章人工智能控制216第一节模糊逻辑控制器217一、模糊逻辑控制器的特点和简介217二、模糊语言数值表现法和模糊成员函数218三、模糊规则223四、模糊规则的执行和实施——解模糊规则的方法225五、模糊逻辑控制系统的构成、设计和调整228第二节模糊逻辑控制系统在发酵过程中的实际应用231一、酵母流加培养过程的模糊控制231二、谷氨酸流加发酵过程的模糊控制237三、辅酶q10发酵生产过程的模糊控制241四、模糊推理技术在发酵过程在线状态预测中的应用245第三节基于人工神经网络的控制系统及其在发酵过程中的应用250一、基于人工神经网络的在线自适应控制250二、模糊神经网络控制系统及其在发酵过程中的实际应用253三、模糊神经网络控制器及其在发酵过程中的应用260参考文献268第八章利用代谢网络模型的过程控制和优化270第一节代谢网络模型解析270一、代谢网络模型的简化、计算和求解272二、利用代谢网络模型的状态预测277第二节网络信号传递线图和利用网络信号传递线图的代谢网络模型278一、网络信号传递线图及其简化278二、利用代谢信号传递线图处理代谢网络281三、利用网络信号传递线图的代谢网络分析282第三节代谢网络模型在赖氨酸发酵过程在线状态预测和控制中的应用284一、简化代谢网络模型的建立286二、利用简化代谢网络模型进行在线状态预测的结果288参考文献290第九章计算机在生化反应过程控制中的应用291第一节过程工业的特点和计算机控制291一、过程工业的特点291二、数字计算机在过程控制中应用概述293第二节集散控制系统及接口技术296一、集散控制系统简介296二、集散控制系统的特点298三、过程接口技术299第三节柠檬酸发酵过程计算机控制系统设计302一、系统结构设计303二、组态软件设计304三、系统功能设计305四、系统控制算法及优化305第四节青霉素发酵过程专家控制系统307一、青霉素发酵过程的特点和控制上的困难307二、青霉素发酵过程专家控制系统308三、系统运行情况312

options可以不写有默认设置。options是一个结构体要用函数gaoptimset()设置。options=gaoptimset()然后把options填到ga()里面。gaoptimset("属性名1",数值1,"属性名2",数值2......)。常用设置：遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择（selection）个体，并借助于自然遗传学的遗传算子（genetic operators）进行组合交叉（crossover）和变异（mutation），产生出代表新的解集的种群。这个过程将导致种群像自然进化一样的后生代种群比前代更加适应于环境，末代种群中的最优个体经过解码（decoding），可以作为问题近似最优解。

可以用GA来优化BP网络的初始权值，再用SA来训练网络。也可直接将两种算法融合。具体看你想怎么做。附件是一个基于Matlab的SA/GA融合程序，和你的要求不同，但是可以参考。模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。

你去下一个遗传算法的完整程序，再翻翻相关介绍的书。程序都是前后联系的，原理很简单，程序实现需要很多参数和变量，这样单单的说怎么实现很难说清楚。 建议看看王小平的《遗传算法-理论，应用及软件实现》

第1章 基本的PID控制 11.1 PID控制原理 11.2 连续系统的模拟PID仿真 21.2.1 基本的PID控制 21.2.2 线性时变系统的PID控制 81.3 数字PID控制 121.3.1 位置式PID控制算法 121.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 131.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 191.3.4 增量式PID控制算法及仿真 251.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 271.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 321.3.7 梯形积分PID控制算法 351.3.8 变速积分PID算法及仿真 351.3.9 带滤波器的PID控制仿真 391.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 451.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 491.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 521.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 561.3.14 步进式PID控制算法及仿真 591.3.15 PID控制的方波响应 611.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制 641.4 S函数介绍 731.4.1 S函数简介 731.4.2 S函数使用步骤 731.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定 731.4.4 实例说明 741.5 PID研究新进展 74第2章 PID控制器的整定 762.1 概述 762.2 基于响应曲线法的PID整定 762.2.1 基本原理 762.2.2 仿真实例 772.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 812.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 812.3.2 仿真实例 812.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 842.3.4 仿真实例 842.4 基于频域分析的PD整定 882.4.1 基本原理 882.4.2 仿真实例 882.5 基于相位裕度整定的PI控制 912.5.1 基本原理 912.5.2 仿真实例 942.6 基于极点配置的稳定PD控制 952.6.1 基本原理 952.6.2 仿真实例 962.7 基于临界比例度法的PID整定 982.7.1 基本原理 982.7.2 仿真实例 992.8 一类非线性整定的PID控制 1012.8.1 基本原理 1012.8.2 仿真实例 1032.9 基于优化函数的PID整定 1052.9.1 基本原理 1052.9.2 仿真实例 1052.10 基于NCD优化的PID整定 1072.10.1 基本原理 1072.10.2 仿真实例 1072.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定 1112.11.1 基本原理 1112.11.2 仿真实例 1112.12 传递函数的频域测试 1132.12.1 基本原理 1132.12.2 仿真实例 114第3章 时滞系统的PID控制 1173.1 单回路PID控制系统 1173.2 串级PID控制 1173.2.1 串级PID控制原理 1173.2.2 仿真实例 1183.3 纯滞后系统的大林控制算法 1223.3.1 大林控制算法原理 1223.3.2 仿真实例 1223.4 纯滞后系统的Smith控制算法 1243.4.1 连续Smith预估控制 1253.4.2 仿真实例 1263.4.3 数字Smith预估控制 1283.4.4 仿真实例 129第4章 基于微分器的PID控制 1344.1 基于全程快速微分器的PID控制 1344.1.1 全程快速微分器 1344.1.2 仿真实例 1344.2 基于Levant微分器的PID控制 1434.2.1 Levant微分器 1434.2.2 仿真实例 144第5章 基于观测器的PID控制 1565.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制 1565.1.1 系统描述 1565.1.2 观测器设计 1565.1.3 仿真实例 1575.2 基于干扰观测器的PID控制 1625.2.1 干扰观测器基本原理 1625.2.2 干扰观测器的性能分析 1645.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性 1665.2.4 低通滤波器 的设计 1675.2.5 仿真实例 1685.3 基于扩张观测器的PID控制 1725.3.1 扩张观测器的设计 1725.3.2 扩张观测器的分析 1735.3.3 仿真实例 1755.4 基于输出延迟观测器的PID控制 1895.4.1 系统描述 1895.4.2 输出延迟观测器的设计 1895.4.3 延迟观测器的分析 1905.4.4 仿真实例 191第6章 自抗扰控制器及其PID控制 2016.1 非线性跟踪微分器 2016.1.1 微分器描述 2016.1.2 仿真实例 2016.2 安排过渡过程及PID控制 2056.2.1 安排过渡过程 2056.2.2 仿真实例 2066.3 基于非线性扩张观测器的PID控制 2126.3.1 系统描述 2126.3.2 非线性扩张观测器 2126.3.3 仿真实例 2136.4 非线性PID控制 2256.4.1 非线性PID控制算法 2256.4.2 仿真实例 2256.5 自抗扰控制 2286.5.1 自抗扰控制结构 2286.5.2 仿真实例 228第7章 PD鲁棒自适应控制 2397.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制 2397.1.1 挠性航天器建模 2397.1.2 PD控制器的设计 2407.1.3 仿真实例 2407.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 2457.2.1 问题的提出 2457.2.2 鲁棒控制律的设计 2467.2.3 稳定性分析 2467.2.4 仿真实例 2477.3 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.1 Anti-windup基本原理 2557.3.2 基于Anti-windup的PID控制 2557.3.3 仿真实例 2567.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 2597.4.1 问题描述 2597.4.2 控制律的设计与分析 2607.4.3 仿真实例 261第8章 模糊PD控制和专家PID控制 2708.1 倒立摆稳定的PD控制 2708.1.1 系统描述 2708.1.2 控制律设计 2708.1.3 仿真实例 2718.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 2748.2.1 问题描述 2748.2.2 自适应模糊控制器设计与分析 2758.2.3 稳定性分析 2768.2.4 仿真实例 2778.3 基于模糊规则表的模糊PD控制 2848.3.1 基本原理 2848.3.2 仿真实例 2858.4 模糊自适应整定PID控制 2888.4.1 模糊自适应整定PID控制原理 2888.4.2 仿真实例 2918.5 专家PID控制 2968.5.1 专家PID控制原理 2968.5.2 仿真实例 297第9章 神经PID控制 3019.1 基于单神经元网络的PID智能控制 3019.1.1 几种典型的学习规则 3019.1.2 单神经元自适应PID控制 3019.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 3029.1.4 仿真实例 3039.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 3059.1.6 仿真实例 3069.2 基于RBF神经网络整定的PID控制 3099.2.1 RBF神经网络模型 3099.2.2 RBF网络PID整定原理 3109.2.3 仿真实例 3119.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制 3169.3.1 问题描述 3169.3.2 自适应神经网络设计与分析 3169.3.3 仿真实例 319第10章 基于遗传算法整定的PID控制 32510.1 遗传算法的基本原理 32510.2 遗传算法的优化设计 32610.2.1 遗传算法的构成要素 32610.2.2 遗传算法的应用步骤 32610.3 遗传算法求函数极大值 32710.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值 32710.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值 33110.4 基于遗传算法的PID整定 33410.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 33510.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 33710.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定 34110.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制 34710.5 基于摩擦模型补偿的PD控制 35210.5.1 摩擦模型辨识 35210.5.2 仿真实例 353第11章 伺服系统PID控制 35911.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制 35911.1.1 伺服系统的摩擦现象 35911.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型 35911.1.3 仿真实例 36011.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制 36211.2.1 Stribeck摩擦模型描述 36211.2.2 一个典型伺服系统描述 36311.2.3 仿真实例 36411.3 伺服系统三环的PID控制 37111.3.1 伺服系统三环的PID控制原理 37111.3.2 仿真实例 37211.4 二质量伺服系统的PID控制 37511.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理 37511.4.2 仿真实例 37711.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制 37911.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理 37911.5.2 仿真实例 380第12章 迭代学习PID控制 38212.1 迭代学习控制方法介绍 38212.2 迭代学习控制基本原理 38212.3 基本的迭代学习控制算法 38312.4 基于PID型的迭代学习控制 38312.4.1 系统描述 38312.4.2 控制器设计 38412.4.3 仿真实例 384第13章 其他控制方法的设计与仿真 39013.1 单级倒立摆建模 39013.2 倒立摆PD控制 39113.2.1 系统描述 39113.2.2 仿真实例 39113.3 单级倒立摆的全状态反馈控制 39413.3.1 系统描述 39413.3.2 全状态反馈控制 39513.3.3 仿真实例 39513.4 输入/输出反馈线性化 40313.4.1 系统描述 40313.4.2 控制律设计 40413.4.3 仿真实例 40413.5 倒立摆反演控制 40813.5.1 系统描述 40813.5.2 控制律设计 40813.5.3 仿真实例 40913.6 倒立摆滑模控制 41313.6.1 问题描述 41313.6.2 控制律设计 41313.6.3 仿真实例 41413.7 自适应鲁棒控制 41913.7.1 问题的提出 41913.7.2 自适应控制律的设计 41913.7.3 仿真实例 42013.8 单级倒立摆的H∞控制 42713.8.1 系统描述 42713.8.2 H∞控制器要求 42813.8.3 基于Riccati方程的H∞控制 42913.8.4 基于LMI的H∞控制 42913.8.5 仿真实例 43113.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示 43813.9.1 GUI介绍 43813.9.2 演示程序的构成 43913.9.3 主程序的实现 43913.9.4 演示界面的GUI设计 43913.9.5 演示步骤 440第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用 44214.1 控制系统仿真的C++实现 44214.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制 44414.2.1 控制系统构成 44514.2.2 实时控制程序分析 44514.2.3 仿真实例 449附录A 常用符号说明 459参考文献 460

什么样的组合优化问题？如果是旅行商问题、车辆路径问题、最短路径问题等，网络上有好多现成的代码的。

本书系统介绍MATLAB遗传算法和直接搜索工具箱的功能特点、编程原理及使用方法。全书共分为9章。第一章至第四章介绍遗传算法的基础知识，包括遗传算法的基本原理，编码、选择、交叉、变异，适应度函数，控制参数选择，约束条件处理，模式定理，改进的遗传算法，早熟收敛问题及其防止等。第五章至第七章介绍英国设菲尔德（Sheffield）大学的MATLAB遗传算法工具箱及其使用方法，举例说明如何利用遗传算法工具箱函数编写求解实际优化问题的MATLAB程序。第八章和第九章介绍MathWorks公司最新发布的MATLAB遗传算法与直接搜索工具箱及其使用方法。本书取材新颖，内容丰富，逻辑严谨，语言通俗，理例结合，图文并茂，注重基础，面向应用。书中包含大量的实例，便于自学和应用。

有了优化目标，写出目标函数，直接优化。

建模覆盖的内容很广，可以分为两大块：优化和统计，因此建模方法也可以由这两大块划分。一.优化：智能算法: 遗传算法，粒子群算法，模拟退火算法，蚁群算法...基础优化算法: 目标规划，整数规划...排队论二.统计：分类/聚类算法: k-means...预测: 时间序列算法，灰色预测算法，指数平滑算法，评价: 模糊综合评价，信息熵评价，粗糙集,数据包络分析，层次分析，智能算法：神经网络，svm...回归/拟合：多元线性拟合，最小二乘法数据处理：小波变换

Matlab 中的fimincon函数优化

a=[1 0 -1 -1]; roots(a)或者solve（"x^3-x-1=0")

http://mirage.yo2.cn/archives/34639

反正不是函数，是变量名吧。

mm=100;nn=mm^2;s=0;u=[37.46*1.16 384.8 20.73];%矩阵U第一列代表抗力R,第二列代表fy,第三列代表fcp=[37.46*0.13 360*0.07 14.3*0.19];%矩阵p的三列分别为R,fy,fc的标准差a=log(lognrnd(u(1,1),p(1,1),mm,mm));%对数正态分布随机抽样d=normrnd(u(1,2),p(1,2),mm,mm);%正态分布fy随机抽样c=normrnd(u(1,3),p(1,3),mm,mm);%正态分布fc随机抽样for i=1:nn if d(i)*As*(h0-as)+c(i)*b*x*(h0-x/2)-n*(h/2-as)-a(i)*1e+6<0% 功能函数 s=s+1; end i=i+1;endbb=norminv(1-s/nn)%可靠度指标disp(s)

搞到手望后，楼主共享！

Mate30系列采用优化指纹识别算法，当手指接触屏幕时，OLED屏幕发出的光线穿透盖板将指纹纹理照亮，指纹反射光线穿透屏幕返回传感器，最终形成指纹图像来进行识别。

初学者建议看看 Wolfram 的 tutorial: Wolfram Mathematica Tutorial Collection . PDF 可以免费下载。2014年3月25日补充：补充推荐 Leonid Shifrin 著《Mathematica programming: an Advanced Introduction》作者：燕南《数学软件Mathematica入门》可以作为一个不错的入门级教材。有中文翻译的，大学图书馆应该能借到。中文版封面如图。其实这就是上面孙挺说的那本书的中文版。当年参加数学建模竞赛培训的时候，老师说只要能考进大学，就能够学好Mathematica。事实上，当时没有什么书，看的都是帮助文档(英文的)，不过Mathematica的帮助文档很有意思，就是图比较多，看着不累。若有什么不明白的，会用下Google，看看大致的函数介绍，然后回到Mathematica继续看帮助文档。只看文档当然是不行的，还得实际敲些程序，我就是这样磕磕绊绊的过了半个月，发觉自己已经很熟悉Mathematica，能够完成当时数学建模培训时的作业，心中甚喜。Steven Wolfram 亲自写的《Mathematica 全书》就很不错，虽然内容是基于Mathematica 4 的，但是却一点都不过时，因为Mathematica 从一开始就是精心设计，其基本的理念和特性是不会变的，现在的新版本也是增加了更多强大的函数而已。特别地，此书的第二章：Mathematica 原理很值得一读，从很高的角度集中分析了Mathematica的全局结构，并描述了适合所有特征的框架，同时说明了许多神奇功能的内部实现。rainydaymathematica自带的虚拟全书mathematica 软件从版本8.0开始已经有官方中文版的了，所以最好的教程其实是mathematica自带的虚拟全书！来源：知乎

错误多得数不清啊！首先，两个列表（大括号）之间应该有逗号；其次，列表前也应有逗号；再次，使用Maximize求带约束的规划问题，应该把约束和最优化函数放在一个列表中；最后，不建议使用Maximize求线性规划问题，建议使用LinearProgramming。http://reference.wolfram.com/mathematica/ref/Maximize.htmlhttp://reference.wolfram.com/mathematica/ref/LinearProgramming.html

多看帮助啊，Mathematica的自带帮助质量本来就高，更何况是Function（#&）和Map这种极常用的函数。自带帮助里对这两个函数的介绍是很清楚的……总之你在不懂的地方点一下，让光标移到那里，再按F1，就可以调出相应的帮助了……如果在用英文版又觉得看不懂就下个中文版，或者也可以看在线版：reference.wolfram.com/mathematica/ref/Map.html?q=Mapreference.wolfram.com/mathematica/ref/Function.html?q=Function顺便我看你还需要Apply（@@）：reference.wolfram.com/mathematica/ref/Apply.html?q=Apply若是看不懂自带帮助的话……说实话我还真没信心讲得比自带帮助更好。-----这个答案不知不觉被踩了38次了……原本以为是等喂饭的人太多，没想到今天评论区居然有人说我的答案是错的、F1调不出/@和@@的帮助？！好，那上个动图：最后，再强调一遍，要学好Mathematica，学会查自带帮助是绝对必要的，光靠在网上搜不是办法。关于自带帮助的合理使用方法，这里有一篇详细的教程，可以参看：tieba.baidu.com/p/4392855072最后的最后，再再强调一遍，Mathematica的自带帮助自版本9至版本10.2出现了一场功能倒退，这几个版本的自带帮助是几乎没有中文搜索能力的，初学者不要用！还有，自版本10开始，即使是英文版的Mathematica，也可以调出中文提示，但是，它没有中文帮助，所以它依旧是个英文版！只有带了中文帮助的才叫中文版！除非对自己的英语极具自信，否则初学者请务必使用中文版的Mathematica！

积分积不出来不必大惊小怪，数值解能满足要求就试试NIntegrate，注意求数值解的时候 n 要赋具体数值。

DSolve，S大写

你好，你可以到网上找一个Mathematica9的注册机，然后选择手动激活（10是英文版吧？激活的时候选第二个），然后用9的注册机就可以激活，如果一次不行，多试几次，还有，如果下载了发现少DLL文件打不开，再下载DLL文件即可。

感叹号，还 一毛不拔。

帮你算了3组，你依次试试吧Key1：3696-4143-AHHEJPasswd1：9473-581-304::1Key2：2500-1250-ARQKIPasswd2:9554-604-932::1Key3:7124-1254-RQEWZPasswd3:0430-338-537::1如果还不行就去http://mathematicaclub.wikia.com/wiki/%E6%BF%80%E6%B4%BB%E6%8C%87%E5%8D%97自己下个激活器就行了

在Mathmatica中用等号＝为变量赋值。同一个变量可以表示一个数值，一个数组，一个表达式，甚至一个图形。如：In[1]:=x=3Out[1]=3In[2]:=x^2+2*xOut[2]=15In[3]:=x=%+1Out[3]=16对不同的变量可同时赋不同的值，例如：In[4]:={u,v,w}={1,2,3}Out[4]={1,2,3}In[5]:=2u+3v+wOut[5]=11对于已定义的变量，当你不再使用它是，为防止变量值的混淆，可以随时用＝.清除它的值，如果变量本身也要清除用函数Clear[var]，例如:In[6]:=u=.In[7]:=2u+v (上面已定义了u,v的值)Out[7]=2+2u如果是函数问题,还有所谓的延迟赋值.延迟定义函数从定义方法上与即时定义的区别为 “=” 与“：=”延迟定义的格式为f[x_]：=expr其他操作基本相同。那么延迟定义和即时定义的主要区别是什么？即时定义函数在输入函数后立即定义函数并存放在内存中并可直接调用。延时定义只是在调用函数时才真正定义函数。

刚才用cn.dll-files点com/mfc100u.dll点html的修复工具修好了。。很不错，不需要“自己找dll，放system32，运行regsvr32 mfc100u.dll”这套操作了。

……你bm通项里的n是怎么决定的？————目测没解析解，至少Mathematica不会解这个的解析解。如果可解，那么语法是：b[m_] := Sum[2^(m (i - 2)), {i, n}]RSolve[{a[0] == 1, a[k + 1] == Sum[a[k - j] b[j + 1] (-1)^j, {j, 0, k}]/(k + 1)}, a[k], k]软件原样返回了嗯。

我就想问你，你的 “Nends”是啥命令，我估计是Needs

恩呢 继续看

你有4个要求，1，2还行，但是3，4我个人觉得不太可能，你还是自己编程吧，因为wolfram的软件给你提供了一个平台，但是你也就无法离开那个平台做事情，就好像如果你是一个小提琴家，那么你想弹钢琴，你就必须换个乐器。所以软件本身就是一个工具，提供帮助，但是也限制你的行为，如果你要做别的事情，那么你必须要发明新的工具，比如自己编写程序。

……学会使用Mathematica的列表操作啊。总之这样：sol = NSolve[x^2 + y^2 - 10 - 3*# == 0 && 2 x + y == 2, {x, y}, Reals, 2] & /@ {2, 3, 4}{x, y} /. Tuples@solx + y /. Tuples@sol

前言：此版本的软件安装包附加破解教程我可以给您一份，不过仅供个人使用，切勿传播，希望可以帮助您（1）软件安装包：点击下载Wolfram Mathematica11破解版mathematica11安装教程1、在百度网盘资源上下载好软件包，将其解压好后，双击运行里面的“setup.exe”，点击“next”，开始安装软件。2、选择软件的安装目录。3、连续一直点击“next”，直到软件开始进行安装4、安装需要一小段时间，请耐心等待5、安装完成，点击“finish”。

Wolfram Language 是 Wolfram Research 设计的一种多泛型编程语言，Mathematica 是使用 Wolfram Language 的前端之一，其它有 Wolfram Programming Cloud、Intel Edison 等。打个比方，Wolfram Language 可比作 C++， Mathematica 则可类比为各种 IDE。但现在其实很多情况下，Wolfram Language 和 Mathematica 这两个词是混着用的，并不严格区分。

suit是vt.适合于（某人）；尤指服装、颜色等相配；合身；适宜vi.合适，相称例句：、N-COUNT（男士的）一套外衣，套装，西装A man"s suit consists of a jacket, trousers, and sometimes a waistcoat, all made from the same fabric.matchvt.相同；适应；使较量；使等同于vt.& vi.使相配，使相称两物相匹配；Presumably so that it can match your handbag.大概这就可以让它和你的手袋相配吧。

用在衣服上可以认为fit是大小合适,suit是颜色合适,match是都合适. fit 指大小、形状的合适,引申为吻合、协调.suit 指合乎需要、口味、条件、地位,以及花色、款式等与某人的皮肤、气质、身材或身份相称.match 多指大小、色调、形状、性质等的搭配. This new jacket fits her well .这件夹克很合她的身. 对比：This new jacket suits her beautifully .这件夹她穿着真漂亮. That colour suits you best . Try the new key and see if it fits the keyhole . Does this time suit you No dish suits all tastes . 当表示“使……适合”的意思时,fit 常与 for 连用；suit 常与 to 连用. His experience fits him for the job . He suited his speech to his audience .他使自己的演讲适合于听众. The People"s Great Hall and the Historical Museum match the Tian An Men beautifully .人民大会堂和历史博物馆把天安门陪衬得极为美丽. match / fit / suit 精讲:match表品质、颜色、设计等方面匹配,即：与……相配； fit作及物动词：适合,配上,合身,使人适应；作不及物动词,表吻合,合身； suit表适合,常强调颜色、式样等适合某人,而fit则强调大小合身. 精练: ① It doesn"t ________ you to have your hair cut short. ② Carpets should ________ the curtains. ③ Does the coat ________ you? ④ Military training ________ men for long marches. 6.compare...with / compare...to 精讲:compare...with 将……与……比较; compare...to ...把……比作……,将……与……比较. 精练: ① I ________ my answers ________ the teacher"s and found I had made a mistake. ② Poets have compared sleep ________ death. 答案① suit ② match ③ fit ④ fits Adapt --- vt to make suitable to or fit for a specific use or situation使适合,使合适或适应某种特定用法或状况 eg.He adapted himself to the cold weather.他适应了寒冷的天气./ vi.To become adapted适应,顺应 eg.They discovered a new species that adapts well to winter climes.他们发现了一个很适应冬天气候的新物种.Synonyms同义词：adapt,adjust,fit,suit,match The central meaning shared by these verbs is “to make suitable to or consistent with a particular situation or use” 这些词都含“适合” 、“适应”的意思. adapt 指“修改或改变以适应新条件”,如:You should adapt yourself to the new environment.你应该适应新环境. adjust 指“调整”、“调节”使之适应,如:You can"t see through the telescope until it is adjusted to your eyes.你把望远镜调节到适合你的目光之后,你才看得见. fit 多指“大小适合”,引伸为“吻合”,如:The shoes fit me well.这鞋我穿正好.suit 多指“合乎要求、 口味、性格、情况”,如:No dish suits all tastes.众口难调. match 指“大小、色调、形状、性质等相配或相称”,如:A red jacket doesn"t match green trousers.红上衣与绿裤子不相配.

特指一种气候可以抽象名词具体化

Polar ClimateNear the North and South Poles it is so cold that when the snow falls is does not melt, but gradually accumulates over hundreds and thousands of years to make thick ice sheets. The ice sheets in the Southern Hemisphere are much larger than in the Northern Hemisphere, covering the entire continent of Antarctic. In the North by contrast, ice sheets are restricted mainly to Greenland. Most of the Arctic Circle surrounding the North Pole is ocean, and the seawater freezes to form sea ice, rarely more than a few tens of metres thick.The cold polar climates can experience very low temperature indeed. This is because for half the year, the Sun does not rise above the horizon. A temperature of -88°C was once reported in Antarctica. Since the air in polar regions is so cold, it contains very little moisture. Such dry air means that there is very little snowfall. Polar climates can be as dry as the hot deserts.Tropical ClimateMuch of the equatorial belt within the tropical climate zone experiences hot and humid weather. There is abundant rainfall due to the active vertical uplift or convection of air that takes place there, and during certain periods, thunderstorms can occur every day. Nevertheless, this belt still receives considerable sunshine, and with the excessive rainfall, provides ideal growing conditions for luxuriant vegetation. The principal regions with a tropical climate are the Amazon Basin in Brazil, the Congo Basin in West Africa and Indonesia.Because a substantial part of the Sun"s heat is used up in evaporation and rain formation, temperatures in the tropics rarely exceed 35°C; a daytime maximum of 32°C is more common. At night the abundant cloud cover restricts heat loss, and minimum temperatures fall no lower than about 22°C. This high level of temperature is maintained with little variation throughout the year. The seasons, so far as they do exist, are distinguished not as warm and cold periods but by variation of rainfall and cloudiness. Greatest rainfall occurs when the Sun at midday is overhead. On the equator this occurs twice a year in March and September, and consequently there are two wet and two dry seasons. Further away from the equator, the two rainy seasons merge into one, and the climate becomes more monsoonal, with one wet season and one dry season. In the Northern Hemisphere, the wet season occurs from May to July, in the Southern Hemisphere from November to February.中国东南部资料可以登陆http://blog.21cn.com/byservice#1_article_page 上面有很详细的资料.希望对你有帮助.www.by-trans.com可以提供免费在线人工翻译服务.

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加法的意思

歌曲名:Prayers歌手:Scott Matthews专辑:Passing Stranger「Pray」作词∶西又葵作曲∶アッチョリケ / 编曲：田辺トシノ歌∶桥本みゆきかけがえのない　星たちを见つめ失うことない　辉きでも形あるもの　いつかは壊れる怖がらないで　踏み出そうよ闻こえている　星の言叶さざなみの様に浴びて　仆らは君たちとゆこうこれから先のこの未来　辉いている扉开け　あなたの胸に飞び込んでゆこういつまで続くぬくもりを　忘れずにいて永远に　続く未来ずっとさり気も无く　言叶をかけても耻ずかしがらずに　いられるかな急に止まって　ピタリと振り向く頬が染まる　ピンク色に覚えている　爱の言叶润んでいる目で见つめて　まっすぐに伝える言叶愿わず今の幸せを　祈り続ける　愿いをあなたと未来叶うようにしようこれから先も一绪に　未来を描けるように私たちのPray永远なんてないよね　そう言い闻かせた梦は远い昔に儚くも消えた信じていければいつか　叶うはずだよと未来见せてくれたあなたにこれから先のこの未来　辉いている扉开け　あなたの胸に飞び込んでゆこういつまで続くぬくもりを　忘れずにいて永远に　続く未来ずっと愿わず今の幸せを　祈り続ける　愿いをあなたと未来叶うようにしようこれから先も一绪に　未来を描けるように私たちのPray【 おわり 】http://music.baidu.com/song/8234706

Collection

As the saying goes: "Hunger breeds discontent." Today"s society, many of the hotel where they stand, rush from a variety of cuisine, in Fujian, Sichuan, Guangdong, Shandong ...... dishes outside of Italy, French, Japanese cuisine, Korean food and so on. We all know that health is to do anything for money, health is closely connected with the food. Today, we take a look at the food on the table now. Food is divided into many kinds of vegetables and fruit, beans, meat, cereals, dairy categories, such as fat. Combination of these categories into a food pyramid, all affect our health. Therefore, in order to achieve a reasonable meals with more vegetables, fruits, less meat, fat category. Cereals-based food, may be an appropriate increase in beans, dairy products category, and we have to remember that eating only eight full meals, not being choosy food anorexia, can not be overeating, eating clean food is most important. In food, contain a people"s health play an important role in the elements - vitamins. Vitamins are divided into A, B, C, D. Different vitamins have different functions. Vitamin A is usually in red, black, more food, such as carrots, black beans and so on. Its main function is to protect the eyes, can be used to protect their eyesight, the treatment of night blindness and other evidence of vitamin C in fruits and vegetables often, it is conducive to the treatment of scurvy, skin diseases. The discovery also has a story: a ship adrift at sea for several days, many sailors have had scurvy, one of a very serious disease, abandoned on a desert island. This after a number of sailors to eat lemons, did not expect that scurvy disappeared. The news of a spread of 100. Lemon after scientists found a large quantity of vitamin C, used to treat disease scurvy. Vitamin B, D and there are many functions, not in this more. Of course, we should pay attention: do not mix in some food to eat, in order to avoid danger. Such as shrimp and vitamin C at the same time can not eat, crabs can not eat persimmons with ......

你可以设置一个x轴，x=[0:length(y)-1].stairs(x,y). 这样横坐标就是从0开始。

　函数简介：　　在matlab中stairs函数用于绘制阶梯状图，在图像处理中的直方图均衡化技术中有很大的意义。在matlab的命令窗口中输入doc stairs或者help stairs即可获得该函数的帮助信息。　　调用格式：　　stairs(Y)　　stairs(X,Y)　　stairs(...,LineSpec)　　stairs(...,"PropertyName",propertyvalue)　　stairs(axes_handle,...)　　h = stairs(...)　　[xb,yb] = stairs(Y,...)　　各种调用格式的详细用法参见matlab的帮助文档。　　　　程序示例：　　示例一：　　x = linspace(-2*pi,2*pi,40);　　stairs(x,sin(x))　　示例二：　　绘制直方图　　下面这个示例简单的描述了用这个函数绘制直方图　　rand("default");　　n = rand(1,10);　　stairs(n);