MATLAB 的初等基础模型对学习算法重要,尤其是对新手来说,它了构建更复杂算法的基础。你可以通过它学习基本的线性代数运算、数值积分、微分,以及如何使用 MATLAB 的内置函数来进行数据可视化。比如,想做线性方程组求解?直接用mldivide()
,它超简单。另外,ode45()
函数也挺实用,尤其适合常微分方程,速度蛮快的。你还可以用fminunc()
来优化你的算法,最小化问题。要是你需要并行计算,MATLAB 的 Parallel Computing Toolbox 能帮你把计算速度提升不少。,熟练掌握这些基础功能,能你在后续的科研、工程项目中游刃有余。如果你能多做练习,将它们灵活运用,MATLAB 编程能力就能迅速提升了。
MATLAB初等基础算法模型
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运输模型的求解流程写得比较细,像西北角法、最小成本法、MODI 法这些常见算法都有脚本实现,而且变量命名还挺规范的,看起来不会脑壳疼。
文件分成几个模块,有读入数据、初始化、算法主循环,还有结果输出这些,结构清晰,不是那种堆一坨的大杂烩。比如你可以直接用xlsread读取运输矩阵,后面再用逻辑判断分配货物,响应也快。
脚本还考虑了一些边界情况,比如供需不平衡的,补零也写好了,适配性还不错。如果你平时要跑多组数据建模
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神经网络的结构和计算过程讲得挺扎实,从基本的神经元、激活函数、层结构,一路铺开。你要是刚接触深度学习,这部分真的挺有用,能帮你把抽象的原理变成脑子里的图像。
BP 算法这块内容比较细,包括图上怎么反向传播、矩阵怎么表示,甚至还提到了 CNN、RNN、LSTM 里的变种,讲得全。你在用TensorFlow的时候,再看看这个就明白为什么梯度要这么算了。
TensorFlow 的张量流模式也提到了——不是那种浅尝辄止的讲法,而是从图的结构、节点的数据流再到分布式训练,全链路打通。你要是准备
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