音乐类型门票定价模型分析

大二时期参加数学建模竞赛的经历依然记忆犹新，当时我们团队选择了成品油定价机制作为研究课题，并尝试构建数学模型来模拟和分析这一复杂系统。

Spark MLlib 的 ALS 推荐系统项目，挺适合拿来练手推荐算法的。基于协同过滤思想，用的是交替最小二乘（ALS）算法，逻辑也不复杂，就是把用户和歌曲打分拆成两个矩阵交替训练。你只要喂进去用户 ID、歌曲 ID和评分数据，它就能预测你喜欢的音乐。嗯，用DataFrame API数据也方便，响应也快，代码也挺清晰的。 项目结构还蛮清爽，data/放数据，src/main/scala/是主程序，build.sbt配好就能跑，比较适合用来理解 Spark 的实际应用场景。你可以自己改参数比如rank、iterations、regParam试试，看看推荐效果怎么变。 除了评分预测，项目里你也可

布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），通过MATLAB编程实现。

这段代码专门用于计算支付股息的股票的欧式看涨和看跌期权的价格。

某旅游景点的门票销售管理系统，包括票价分类管理（涵盖老年人、儿童、成人和团体票等），营业员管理功能，门票销售和退票管理功能。系统还实现了多个存储过程，用于统计指定日期和月份的门票销售情况，以及不同价格和营业员在特定日期的收费情况，并管理各表之间的关系。

如果你正在开发股票期权估值模型，Matlab 是个挺合适的工具，是对于复杂的分红股票期权定价。这个资源了五种常见的分红期权定价模型，每种模型有不同的复杂度，适合不同的需求。比如，Escrowed 分红模型简单易用，但准确度不高；Chriss 波动率调整模型会对波动率进行微调，适合稍微精细的需求；而Haug& Haug 波动率调整模型和Bos 波动率调整模型则更加复杂，考虑了更多的因素，比如分红的时间等。如果你需要精确的估值，可以参考豪格和刘易斯法，这也是业界推荐的高级方法。关于这些模型的具体实现，你可以参考原始论文和相关资料哦。 另外，如果你对期权定价模型感兴趣，也可以看下相关的工具和方法。比

本工具允许对具有规律节拍的音乐进行测试，可从 GitHub 上下载。

本项目分析和设计数字ASIC音乐合成器的包络（ENV）部分，采用攻击、衰减、持续和释放（ADSR）包络，控制声音振幅随时间的变化。该合成器通过OSC模块获取样本，并根据ADSR包络阶段对其进行调整，然后经由AMP模块发送至Nyquist滤波器模块（NYQ）。详细的项目和代码说明可参考synth.m文件，运行后将在MATLAB目录中存储输出文件“test.wav”。所有参数均按ETHZürich命名约定设定。

在衍生证券定价开发中，Matlab展示了其强大的应用能力。该示例详细演示了如何利用Matlab进行衍生证券的定价分析。