變量

運行實質上是程序變量按照程序員指定的邏輯相互影響來執行的。Concas等[1]研究了十余款大型軟件系統，發現了軟件系統中的變量分布符合冪律分布，具有非常明顯的復雜網絡特征。為了提高軟件系統的安全性，就應該找出那些重要變量，因為一旦這些變量出現問題就會給軟件系統帶來巨大的損失，如何識別出重要變量是一個非常有價值的研究課題。在軟件開發過程中，軟件系統面臨各種各樣需要變更的情況，包括增加模塊、修改模塊和刪除模塊。這些操作通常會涉及對變量的變更，由于變量間存在依賴

5)考慮隨機解釋變量問題：其中 b0,b1為常數， x,u為隨機變量，其相關系數 r(x,u ) = rxu≠0 ,E (u ) = 0 ，并有容量為n的簡單隨機樣本(yi, xi, ui) ,i = 1 ,2,… ,n ，于是 r(xi, ui) = rxu≠0 , i = 1 ,2,… ,n ，即隨機解釋變量x與隨機干擾項u同期線性相關.我們知道，用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估計模型（1）中的參數 b1，得到的

0)一般地，若某變量m因另一變量n的變化而變化，則稱此變量m為變量n的相關變量[1].相關變量可分為“函數”型相關變量、“方程組”型相關變量、“不等式(組)”型相關變量[2].若某變量m不因另一變量n的變化而變化，則稱此變量m為相對于變量n的獨立變量,獨立變量有哪些情形呢？文章就此做一點思考，整理如下：1 顯性獨立變量若題目給出的兩個變量之間具有很明顯的獨立關系，則可稱之為一對顯性獨立變量.解依題意,可設A(-1,0),B(1,0),C(cosα,sinα

思考,掌握可分離變量的微分方程及其解法。知識目標:1.理解可分離變量的微分方程的概念;2.掌握可分離變量的微分方程的解法;3.熟悉用分離變量法解決實際問題的方法和步驟。能力目標:1.能夠用可分離變量的微分方程的概念來判定微分方程是否是可分離變量的微分方程;2.能根據實際問題建立微分方程;3.能夠求解某些簡單的可分離變量的微分方程的解。人文目標:初步了解“實踐-認識-實踐”的規律。教材內容分析 可分離變量的微分方程是高等數學一元函數微分和積分的綜合應用。重點

會遇到一類含有雙變量的不等式問題。由于變量多且復雜，學生感到很棘手，找不到突破點，解題的錯誤率非常高。其實，我們可以化雙變量為單變量，再利用導數這個強有力的工具，往往能使問題迎刃而解。一、分離變量簡潔性是數學的特性之一，因此，遇到多變量的時候，唯一目的就是化繁為簡，而分離變量就是化繁為簡的手段之一。利用分離變量這一方法處理雙變量問題，一般情況下是式子兩邊變量形式比較對稱，這樣只需把變量分離到兩邊即可解決問題。

映湘陳亞凡例談雙變量不等式解決策略文︳楊映湘陳亞凡在平時的數學學習和高考中，我們經常會遇到一類含有雙變量的不等式問題。由于變量多且復雜，學生感到很棘手，找不到突破點，解題的錯誤率非常高。其實，我們可以化雙變量為單變量，再利用導數這個強有力的工具，往往能使問題迎刃而解。一、分離變量簡潔性是數學的特性之一，因此，遇到多變量的時候，唯一目的就是化繁為簡，而分離變量就是化繁為簡的手段之一。利用分離變量這一方法處理雙變量問題，一般情況下是式子兩邊變量形式比較對稱，這

s）就是利用綜合變量對之間的相關關系來反映兩組指標之間的整體相關性的多元統計分析方法。其基本原理是：為了從總體上把握兩組指標之間的相關關系，分別在兩組變量中提取有代表性的兩個綜合變量U1和V1（分別為兩個變量組中各變量的線性組合），利用這兩個綜合變量之間的相關關系來反映兩組指標之間的整體相關性。其條件是：兩組變量都是連續變量，資料都必須服從多元正態分布。其基本程序是：從兩組變量各自的線性函數中各抽取一個組成一對，相關系數達到最大值的一對稱為第1對典型變量，

康△隨機森林的變量捕獲方法在高維數據變量篩選中的應用*宋欠欠1李軼群2侯 艷1李 康1△目的探討隨機森林（RF）的變量捕獲方法在高維數據變量篩選中的應用。方法通過模擬實驗和實際數據分析，對兩種變量捕獲（vh.md，vh.vimp）和逐步剔除方法（varSelRF）進行比較，并通過選入變量的數目、模型預測錯誤率（PE）和受試者工作特征曲線下面積（AUC）對其進行評價。結果模擬實驗表明，在變量具有聯合作用、交互作用和弱獨立作用情況下，變量捕獲方法均明顯優于v

可行解是指當非基變量全取0 值時，基變量取得非負值而形成的一個解。此時的基變量對應的系數列向量線性無關，并構成線性規劃標準型中約束方程組系數矩陣的最高階的非奇異方陣，即這些列向量為約束方程組系數矩陣所有列向量的最大線性無關組，稱為線性規劃問題的基。事實上，在單純形法中，正是其中的線性無關性，才可以保證在每一次迭代中都可以求出非基變量的檢驗數并確定新的進基變量，進而又要保證確定出基變量后的新的基變量組合仍為基本解，即保證新的基變量對應的系數列向量線性無關。由

陣數據分析，通過變量變換的方法把相關的變量變為若干不相關的綜合指標變量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也稱主分量分析或矩陣數據分析，通過變量變換的方法把相關的變量變為若干不相關的綜合指標變量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也稱主分量分析或矩陣數據分析，通過變量變換的方法把相關的變量變為若干不相關的綜合指標變量。endprint

線性的本質是解釋變量之間存在線性相關。多重共線性的解決有多種經驗性方法，這些方法因模型和樣本數據的不同而各異，其中一類比較常用而且簡單的辦法是“剔除變量法”，即剔除引起多重共線性的解釋變量，以達到解決多重共線性問題的目的。實施剔除變量法的關鍵是確定哪一個或哪些變量應該被剔除，因此需要確立剔除依據。文獻[1,2]認為可以根據方差膨脹因子（VIF）的大小來選擇被剔除變量，VIF最大的變量應首先剔除。該依據的理由是，VIF最大的變量與其余變量的相關性最強，因而是

09）三角域上雙變量Chebyshev多項式及其與Bernstein基的轉換江 平， 洪為琴（合肥工業大學數學學院，安徽 合肥 230009）為了更好的解決三角域上的Bézier曲面在CAGD中的最佳一致逼近問題，構造出了三角域上的雙變量Chebyshev正交多項式，研究了與單變量Chebyshev多項式相類似的性質，并且給出了三角域上雙變量Chebyshev基和Bernstein基的相互轉換矩陣。通過實例比較雙變量Chebyshev多項式與雙變量Bern

研究工作是關于單變量PID控制的,有關它的理論及設計已經很好地建立、理解并且實際應用。但是整個多變量PID系統還不成功,而大多數的工業過程在本質上是多變量的。因此為了在多變量過程中成功地應用PID控制,需要對多變量交互作用做系統論述。主要的一流控制公司把多變變量系統的耦合列為工業界首要的共同課題。為了達到像單變量情況同樣的成熟程度和流行性,對多變量PID控制必須建立更好的理論與設計。這本專著把對多變量過程的相當全面、最新的和詳盡的研究匯集在一起,從配對、增