组合逻辑

创建组合索引时，确保where子句引用索引的第一列，否则优化器可能使用全表扫描而不是索引。

组合数学探索离散对象的属性，它是离散数学的组成部分，在计算机科学的发展中扮演着重要的角色。

在这个示例中，首先生成一个包含四个逻辑值true和false的逻辑向量logic_vector。接着创建了一个包含两行两列逻辑值的逻辑矩阵logic_matrix。展示了如何通过索引访问逻辑向量和逻辑矩阵中的值，例如使用logic_vector(1)获取逻辑向量的第一个值，使用logic_matrix(2, 1)获取逻辑矩阵的第二行第一列的值。进一步演示了逻辑向量和逻辑矩阵的切片操作，如使用logic_vector(1:3)获取逻辑向量的前三个值，以及使用logic_matrix(:, 2)获取逻辑矩阵的所有行的第二列。最后展示了逻辑运算的示例，包括逻辑与运算&、逻辑或运算|和逻辑非运算~。希

由于工作原因，我的投资账户分散在不同国家和经纪商，涉及多种货币（GBP、SGD、HKD）。向雇主合规部门报告个人账户交易一直是手动操作，非常耗时。我也无法清晰了解整体投资组合的绩效和构成，从而做出明智的投资决策。 为此，我自主开发了投资组合分析工具，整合我在各个国家和经纪人之间的所有交易。该工具通过 API 连接 Yahoo Finance 获取市场数据，帮助我有效管理跨境投资组合。

组合数公式为 n!/k!(n-k)!，其中 n 为元素总数，k 为从中选取的元素个数。

这个Python程序用于计算二进制组合数，相比递归方法更高效。如果您遇到无法运行的问题，请联系我获取TXT文件。

通过 smit lv 命令管理逻辑卷

all：所有元素非零返回1，否则返回0 any：存在一个元素非零返回1，否则返回0 isempty：判断是否空矩阵 isequal：判断两矩阵是否相同 isreal：判断是否是实矩阵 find：返回非零元素下标向量

Hopfield模型应用于组合优化问题，将神经元状态映射为命题真假，连接强度表示命题关联程度。能量函数衡量总花费，其中wijaiaj代表连接强度和神经元状态的乘积。

在MATLAB开发中，kMeansProjectiveClustering是一种有效的聚类方法，用于在高维空间中执行投影组合，通过降低维度来实现数据的聚类分析。该方法的核心在于通过投影操作来识别数据中的隐含模式，使聚类结果更具可解释性。 kMeansProjectiveClustering的关键步骤 数据预处理：对输入数据进行归一化处理，保证数据的相对尺度一致。 投影执行：通过计算数据投影组合，选择最优方向。 聚类运算：在降维后的空间进行K均值聚类，生成聚类结果。 实现要点 使用内置的MATLAB函数kmeans，结合投影算法进行优化。 聚类结果需通过可视化展示，以直观地查看投影效果。