Rough Approximation in Incomplete Multi-Granularity Sequential Information Systems

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论，邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型。为了提高对混合型数据的抗噪能力，提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型；由于现实环境下信息系统的动态性，进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型。首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系，然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制，最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法。实验结果表明，所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率，从而验证了所提出模型的有效性，同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境。

关联规则挖掘和顺序模式挖掘，欢迎深入了解！

分布式系统设计 分布式系统是由多个组件组成的系统，这些组件位于不同的网络节点上，通过网络相互协调工作。设计分布式系统时需考虑多个方面，包括：- 并发处理：处理竞态条件和死锁问题。- 数据一致性：确保各节点数据状态一致。- 容错性：处理节点故障，保障整体服务。- 负载均衡：合理分配任务，避免性能下降。- 网络通信：设计高效的通信协议。- 同步与异步交互：影响系统的响应时间和可靠性。 TLA+语言 TLA+（Temporal Logic of Actions）是一种形式化规范语言，主要用于描述系统的状态和行为，其核心特点包括：- 数学基础：精确描述系统属性和行为。- 时间逻辑：表达系统随时间变化的

顺序封锁法（续） 在数据库事务管理中，顺序封锁法面临实现上的困难。事务的封锁请求可以在执行过程中动态决定，因此难以事先明确每个事务需要封锁的对象。这使得按预定顺序施加封锁变得复杂。例如，假设数据对象的封锁顺序为A、B、C、D、E。事务T3最初请求封锁数据对象B、C、E，但在封锁了B、C后，才意识到需要封锁A，这破坏了封锁顺序。

目前的脚本近似于原始和相关联的对偶（伴随）布拉修斯方程，如Kuehl等人[~11/2020]在关于“连续伴随补充到布拉修斯方程”中的研究所述。数值边值问题使用射击方法近似，其中要解决的初值问题采用4阶Runge-Kutta方法(RK4)。

插值动画：本项目探讨了动画多项式近似的递增顺序，提升动画表现力。当前版本的剪辑可观看：点击这里

在Volterra的封闭系统中，人口增长模型的无量纲形式为 k(du/dt) = u - u^2 - u ∫_0^t u(x) dx。该GUI允许用户输入初始总体 u0、无量纲常数 k、最终时间 Tmax 和网格点数 M。通过单击适当的按钮，用户可以使用各种数值方法生成图。 \"毒性项\" 是积分 ∫_0^t u(x) dx。面板“毒性术语的梯形规则”和“毒性术语的辛普森规则”首先对毒性术语应用正交规则，然后使用指定的数值方法求解所得系统。有关更多信息，请参阅 (1)。有关问题的全面分析，请参阅： 1. Kevin G. TeBeest，Volterra*人口模型的数值和解析解，SIAM Re

哥本哈根大学的近似算法课程笔记，整理成了一本还挺扎实的开源教材《The Design of Approximation Algorithms》。讲的都是实打实能用的算法技巧，比如贪婪算法、局部搜索、动态规划、线性规划这些经典玩意儿。 每一章都讲一个技术点，立马给你几个问题场景直接套上。讲完基础部分还不算完，后面还有进阶玩法，比如乘法权重、在线算法这些大数据场景下吃香的思路，都是手把手教你怎么上手。 书的语气虽然是研究生教材，但阅读起来还挺友好，尤其你要是有一点算法和数学功底，基本看得懂。里面还包含了哥大、MIT 等课程的讲义内容，不光讲原理，还配了不少实际应用，比如网络设计、资源调度这些在工程

[使用优化工具箱的二维互信息匹配]这是新墨西哥大学的Kateryna Artyushkova编码的IP工具箱用户使用互信息更新的自动图像配准。对象函数'image_registr_MI.m'最初是由人编码并由我修改的。我使用优化工具箱为完整的图像配准添加了一个比例因子。因此，运行此程序需要优化工具箱。zip文件包含三个文件：- opti_MI_scaling.m %主要代码- image_registr_MI.m %对象函数- image.mat %图像矩阵。在“image.mat”中，IM1和IM2仅用于示例目的。- IM1：230 X 230 MRI 8位图像- IM2：512 X 512