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本文汇集CA、SO、GO、OS、杂波图等恒虚警算法的门限因子求解方法及其matlab实现程序。CA-CFAR非常简单，可以直接求解。%% 均值恒虚警_门限因子计算公式%% 版本:v1%% 时间:2019.11.08%% 终版【不在优化】function [ alpha ] = form_ALPHA_ca( PFA,N )%FORM_ALPHA_CA 此处显示有关此函数的摘要%PFA:虚警概率%N:
我们将聚焦于矩阵指数映射（Matrix Exponential），它是连接李群与李代数的桥梁。通过公式推导、具体例子和几何解释，我们将揭示李代数如何生成李群元素，以及这种对应在计算机科学中的重要性。
主要内容光栅化几何光线追踪模拟/动画依赖（Dependencies）线性代数 (Linear algebra)微积分 (calculus)统计 (statistics)光学 (optics)力学 (mechanics)信号处理 (signal processing)数值分析(numerical analysis)1.线性代数向量默认是列向量向量点积用于计算两个向量之间的夹角用于计算向量的投影衡量两
CMakeLists.txt文件的编写。
向量点积给定向量a，b:a = [a1, a2, a3]b = [b1, b2, b3]向量点积记为 a · b，对应的计算公示为：a · b = a1 * b1 + a2 * b2 + a3 * b3我们看到向量点积的结果为标量，表向量a在向量b上投影的距离。举例说明：a = [2, 5, 6]b = [4, 3, 2]a · b = 24 + 53 + 6*2a · b = 8 + 15 +
矩阵的线性运算
本文详细介绍了矩阵系统与数字人分身聚合平台的搭建过程，从架构设计到核心模块实现，再到部署扩展，提供了一套完整的解决方案。该系统能够帮助企业快速构建自己的数字人矩阵，实现多平台内容自动化运营。随着 AI 技术的不断发展，数字人将在更多领域得到应用。未来可以进一步优化数字人的交互体验，提升 AI 理解能力，实现更自然、更智能的人机交互。希望本文能为开发者提供有价值的参考，助力更多创新应用的诞生。如有任
二次型其实是一种函数表达的方式，如上，含义其实就是每个项都是二次的，不存在更高和更低次的项。考研只研究a是实数的情况，所以我们也可以说我们这里的二次型是实二次型。在我们的线性代数中，所有的函数都可以把它表示成矩阵的形式。那我们把这里的f用矩阵表示就是：我们可以看到，其实一个二次型，最核心的就是里面的A，因为对所有的同型的二次型来说，他们的不同点就是A，所以这个A就是灵魂所在，我们说研究一个二次型的
镜像视界推出三维视频孪生智能中枢，突破传统二维监控局限。该系统通过矩阵式摄像头部署、多源视频融合及三角测量技术，实现厘米级空间定位和动态三维重建。核心技术包括亚帧级同步、多视角去重、无感定位等，支持工业安全、港口物流、战术训练等场景应用。相比GPS/UWB方案，该系统无需穿戴设备，具备遮挡容错能力，可进行行为建模和异常检测。部署周期约30天，未来将延伸至AI控制闭环和多模态孪生融合领域，推动视频系
线性代数理论及证明过程请参考教材。* 练习代码的实现很粗（极度简化，甚至在某些条件下错误的），目的是帮助自己（AI幼儿园水平）练习，验证，理解理论。* 开源库scipy/scikit-lean的实现是严谨非常强大的，同时API使用起来非常简单。
视频孪生技术正从二维展示向三维智能演进。镜像视界提出融合"视频坐标反演"和"行为空间建模"两大核心能力的新型视频孪生体系，通过五层架构实现从图像采集到空间控制的全链路闭环。关键技术包括厘米级无感定位的三角测量、基于轨迹的行为语义识别、三维孪生体构建等，已在工业制造、港口调度等场景取得显著成效。相比传统系统，该方案在精度、行为理解、多目标处理等方面具有明显优势
镜像视界公司推出"跨场景空间坐标重建"技术体系，通过多视角三角测量、动态目标重建等技术将二维视频反演为三维坐标，解决传统视频孪生系统缺乏空间认知能力的痛点。该系统由感知采集、图像处理、三角测量等五大模块组成，支持工业制造、战术训练等多场景应用，具备实时动态建模、统一坐标输出等优势。技术亮点包括多基线优化算法、视频矩阵融合、动态轨迹拟合等，相比传统方案具有环境适应性强、部署成本低
神经网络：无所不能的AI奇兵，为何在滤波器这片战场上举步维艰？—— 深入解析算力、实时性与泛化性的三重围城
摘要：视频孪生技术正从场景复刻向战术控制升级。镜像视界公司提出"像素即坐标"三维视觉定位系统，通过视觉定位引擎、三角测量、轨迹建模实现实时空间感知。核心技术突破包括：厘米级坐标定位、战术行为建模识别、空间触发联动控制。该系统可应用于战术演训、工业安防、港口调度等场景，从被动展示转变为主动响应平台，实现从"看图"到"控场"的跃迁。未来将向A
在大型语言模型(LLM)与生成式AI技术快速渗透企业核心业务流程的今天，提示工程已从提升模型性能的辅助手段演变为AI系统安全的关键防线。本文提出"提示工程访问控制矩阵"(PE-ACM)这一创新框架，将传统计算机安全中的访问控制理论与现代提示工程深度融合，构建了首个系统化的AI提示权限治理体系。通过解析PE-ACM的理论基础、数学模型、架构设计与实现机制，本文展示了如何通过结构化提示权限管理防范提示
来源：机器之心本文约14000字，建议阅读25分钟本文将从一个 cuda 初学者的角度来阐述如何优化一个形状较大的正方形乘正方形的 FP32 矩阵乘。矩阵乘作为目前神经网络计算中占比最大的一个部分，其快慢会显著影响神经网络的训练与推断所消耗的时间。虽然现在市面上已经有非常多的矩阵乘的高效实现——如基于 cpu 的 mkl、基于 arm 设备的 ncnn 与 emll、基于.
1982年我国学者邓聚龙教授发表第一篇中文论文《灰色控制系统》标志着灰色系统这一学科诞生。 白色系统是指一个系统的内部特征已知的，即系统的信息是完全充分的。黑色系统是指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的联系来加以观测研究。 灰色系统则介于二者之间。 选取参考数列：X0=X0(k)∣k=1,2,⋯ ,n=(X0(1),X0(2),⋯ ,X0(n)),其中k表示时刻
15.1试求矩阵A=[120202]A=\left[\begin{array}{lll}1 & 2 & 0 \\ 2 & 0 & 2\end{array}\right]A=[122002]的奇异值分解。手算了一下结果，U=15[122−1],Σ=[300020],VT=15[53234302−1−212]U = \frac{1}{\sqrt{5}}\left[
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数学建模中相关基本知识的精选配套习题与详解（含代码）。使用课本为：《数学建模算法与应用（第2版） (2015, 国防工业出版社) 》。同济大学数学建模(竞赛课程)。
常用的数据处理方法：文章目录常用的数据处理方法：一、人口模型和数据拟合1.1 指数型人数模型1.2 阻滞型人口模型二、神经网络方法1. 多层向前神经网络原理介绍2. Matlab相关函数介绍3.神经网络实验三、灰色模型及预测例子一、人口模型和数据拟合1.1 指数型人数模型马尔萨斯模型设时刻t时人口为x(t)x(t)x(t)，单位时间内的人口增长率为r，则Δt\Delta tΔt时间内增长的人口为：
插值每一个点一定在曲线上；拟合点不一定在曲线上。如果构造n次插值多项式，则需要n+1个约束方程。插值多项式P(x)与被插函数f(x)之间的差称为截断误差，用R(x)表示。此时a0到an是未知数，未知数的系数是一个范德蒙行列式，在matlab中，直接用y除以系数矩阵即可求出未知数。对下面的观测点进行插值，并估计x=1.5处的函数值也可以使用matlab的APP中CurveFitting生成拟合曲线，
离散系统的优化问题一般可以通过规划模型来求解。利用MATLAB提供的强大的规划模型求解命令，可以简单快速地得到想要的结果。规划模型可以简单的分为三个部分线性规划、整数规划和非线性规划。...
应用：有时候给出的数据比较少，根据已有数据得出新的靠谱的值插值法定义多项式插值分段插值三角插值原理拉格朗日插值法插值多项式的次数越大误差越小吗？不是插值存在的最大问题龙格问题：高次插值会产生龙格现象牛顿插值法两者对比：与拉格朗日插值法相比，牛顿插值法具有继承性。（牛顿插值法每次插值只和前n项的值有关，这样每次在原来的函数上添加新的项，就能够产生新的函数）但是，牛顿插值也具有龙格现象。埃尔米特插值函
2021数学建模E题思路及代码具体分析视频看这里https://www.bilibili.com/video/BV1y34y1Q7Xj/因为是大晚上所以就简单的讲了一下，详细的分析看大家反馈后修改
清风：数学建模算法、编程和写作培训一、评价模型1.1 层次分析法1.2 代码详解1.3 模型拓展1.4 课后作业二、插值与拟合模型三、相关性模型四、回归模型五、图论模型六、分类问题七、聚类模型八、时间序列模型九、预测模型十、降维模型一、评价模型1.1 层次分析法其主要用于解决评价类问题(例如:选择哪种方案最好、哪位运动员或者员工表现的更优秀)。1.2 代码详解1.3 模型拓
Among them, F is the fragrance concentration, c is the perceived form, I is the stimulus intensity, and a is a power index. In our simulation of butterfly movements, the following hypothesis is propos
【数学建模】如何用Matlab的优化工具箱解决优化问题（含遗传算法）？OptimizationToolbox官方文档解读与快速上手
在介绍完scipy.optimize.linprog()函数api之后，我们尝试利用该函数解决一些现实中的的线性规划问题，如牛奶加工厂的加工计划、油料加工厂的采购计划，在体验scipy库给我们带来的便利的同时，我们也能看到linprog()函数的一些不足之处
设位于坐标原点的甲舰向位于xxx轴上点A(1,0)A(1, 0)A(1,0)处的乙舰发射导弹，导弹始终对准乙舰。如果乙舰以最大的速度v0v_0v0（v0v_0v0是常数）沿平行于yyy轴的直线行驶，导弹的速度是5v05v_05v0，求导弹运行的曲线，乙舰行驶多远时，导弹会将它击中？ 我们设在时刻为t时，导弹的位置是P(x(t),y(t))P(x(t), y(t))P(x(t),y(t)
式子(16.3)和(16.4)的推导由式子(16.2)和Σ=cov(x,x)=E[(x−μ)(x−μ)T]\Sigma=\operatorname{cov}(\boldsymbol{x}, \boldsymbol{x})=E\left[(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})(\boldsymbol{x}-\boldsymbol{\mu})^{\mathrm{T}}\r
各位小伙伴大家好，2022年五一数学建模比赛很快就要开始了。这里我准备了一些对建模比赛绝对有用的算法资料，包括基本的模型、代码等，非常详细，如下图。需要的小伙伴关注以下信息。
数学建模方法之目标规划果然，不出意料，规划它又回来了…数学建模数学建模方法之目标规划前言一、多目标规划1. 多目标规划问题的理论基础二、目标规划1.引入库2.读入数据总结前言多目标决策问题是管理与日常生活中经常遇到的问题，而这些目标之间常常是相互作用和矛盾的，如何平衡这些目标，其决策过程十分复杂，决策者通常很难做出最终决策。解决这类问题的建模方法就是多目标决策方法。事实上，早在1772年，富兰克林
数学规划模型一、概述1.什么是数学规划？运筹学的一个分支，用来研究在给定条件下(即约束条件)，如何按照某一衡量指标（目标函数）来寻求计划、管理工作中的最优方案。即求目标函数在一定约束条件下的极值问题2.数学规划的一般形式min(or max)Z=f(x)s.t gi(x)<=0,i=1,2,…,m (不等式约束)约束条件，也可能等式约束、整数约束…x:决策变量（一般多个自变量）f(x)：目标
数学建模-2022年亚太赛C题（含思路过程和代码）
数学实验第一节课Matlab: Matrix Laboratory 矩阵实验室Matlab 的特点与功能 ：Matlab 是一个交互式软件系统输入一条命令，立即就可以得出该命令的结果；Matlab 具有很强的数值计算功能Matlab 以矩阵作为数据操作的基本单位但无需预先指定矩阵维数（动态定维）。按照 IEEE 的数值计算标准进行计算 l 提供十分丰富的数值计算函数Matlab 符号计算功能Mat
卡方检验（Chi-square test）是一种用于检验两个分类变量之间是否存在显著关联的统计方法。它基于观察到的频数与预期频数之间的差异来判断两个变量之间的关系是否是由于偶然的因素。
C题中小微企业的信贷决策在实际中，由于中小微企业规模相对较小，也缺少抵押资产，因此银行通常是依据信贷政策、企业的交易票据信息和上下游企业的影响力，向实力强、供求关系稳定的企业提供贷款，并可以对信誉高、信贷风险小的企业给予利率优惠。银行首先根据中小微企业的实力、信誉对其信贷风险做出评估，然后依据信贷风险等因素来确定是否放贷及贷款额度、利率和期限等信贷策略。某银行对确定要放贷企业的贷款额度为10100
控制系统的数学建模，被控对象的数学模型建立，simulink模型实现。提供四旋翼和带尾翼直升机，共轴式直升机的数学模型、simulink模型，推导。提供资料，文献。刚体飞行动力学模型，运动学模型，旋翼挥舞运动模型。三维坐标变换，旋转矩阵推导，空气动力学。...
思维导图：假设方阵A是随机矩阵，即其每个元素非负，每列元素之和为1，证明AkA^{k}Ak仍然是随机矩阵，其中kkk是自然数。证明：将AAA左乘一个维度匹配的全1行向量1⃗\vec{1}1，由于AAA的每列和为1，很容易得到：1⃗A=1⃗\vec{1}A=\vec{1}1A=1对上式左右两边同时右乘AAA：1⃗AA=1⃗A=1⃗\vec{1}AA=\vec{1}A=\vec{1}1AA=1A=1继
整数规划
例如，以向量 a [ 2 4 8 16 32 64 128 256 512 1024 ] 我们令 index = [ 1 3 5 7 9 ]，那么 a(index)的结果为[2 8 32 128 512]，即我们提取了向量a中奇数位置的元素。类似的，我们也可以利用向量的索引来同时提取多个位置的元素，这时候只需要将 index 设置成一个向量，index 中放入我们想要提取的元素的索引，然后使用a(
线性代数
——线性代数
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