功能分解

项目功能分解 (CBM) 项目的功能分解 (CBM) 是需求分析的起点，它以决策管理、生产管理和作业执行为主线，将项目划分为不同的功能模块。 决策管理 (Directing) 经营计划 统计分析 生产管理 (Controlling) 生产调度 资源管理 作业执行 (Executing) 物探 (A1) 资料采集 资料处理 资料解释 钻井 (A2) 钻前准备 钻井施工 完井 大修 侧钻 小修 测井 (A3) 资料采集 资料解释 录井 (A4) 现场录井 室内分析 完井总结 井下 (A5) 生产准备 资料采集 资料解释 评价 工程文档管理 生产分析 (A0) 试油(气

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。

EMD 的信号分解能力是真的挺强，适合那种非线性又不稳定的信号。你要是做图像、金融时间序列，或者生物信号啥的，挺值得一试。EMD（经验模态分解）这个方法是 Huang 在 1998 年提出来的，它可以把复杂信号一步步拆成多个不同频率的部分，也就是所谓的 IMF（内在模态函数），加一个残差部分。代码整体结构清晰，每一步都注释得蛮详细，适合用来学习。核心流程就是通过三次样条插值找到上下包络线，计算平均值，差分之后就能拿到第一个 IMF。你每次提取一个 IMF 后，都会更新残差，重复上面的过程，直到达到你设置的 IMF 数量或者残差够小就可以停了。代码还顺带把希尔伯特变换也做了，能直接算出每个 IM

想搞定 LU 分解？这个入门指导挺适合的。LU 分解其实就是把矩阵拆成下三角矩阵和上三角矩阵的乘积，像高斯消去法那样，不仅方便计算，还能简化方程求解。用lu(x)就能得到下三角矩阵l和上三角矩阵u，而lu(x)还可以返回一个置换矩阵p，适应更多情况。学这个，你不仅能提高计算效率，还能轻松解一些复杂的线性方程组。顺便推荐几个相关的资源：Cholesky 分解，有助于理解矩阵逆的求解；三角形网格生成器，如果你对网格划分有兴趣，肯定有用；还有其他关于 Matlab 的技巧，比如如何快速生成四倍细分三角形，或者计算法向量等。蛮有用的。

LU 分解的 Matlab 实现还挺实用，适合线性方程组那一类问题。你只要用个lu()函数，基本就搞定大半了，响应也快，代码也清爽。尤其对那种大型稀疏矩阵，效率确实比常规方法高不少。像[L,U,P] = lu(A)，一行就能分出来下三角L、上三角U，还有个置换矩阵P，方便你做行交换。Matlab 里对 pivoting 得还不错，不容易出数值不稳定那种大坑。用 L、U 分解之后，解Ax=b其实就两步：先解Ly=Pb，再解Ux=y，一步步来，计算压力也不大。尤其是你需要重复解多个不同右端项的线性系统时，LU 分解是真的省心。代码怎么写？其实直白：[L,U,P] = lu(A); y = L \

该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。

BCNF分解示例 例1：给定关系 R(U)=r(A, B, C)，函数依赖集 F={AB→C, C→A}。 判断R(U) 是否属于 BCNF范式：由于候选码为 AB 或 BC，因此决定属性 C 不是候选码，所以 R(U)∉BCNF。 BCNF分解过程：- 分解为：1. R1(U1)=R1(A, C)，F1={C→A}- 在关系 R1 中，C 是候选码。2. R2(U2)=R2(B, C)，F2={∅}- 在关系 R2 中，BC 是候选码。 分解后的 R1(U1) 和 R2(U2) 都属于 BCNF，无需进一步分解。 注意：在分解后，函数依赖关系 AB→C 被丢失！

算法 5.2、5.3、5.4、5.5、5.6 介绍了用于将数据库分解为多个子数据库的算法，以满足特定范式（如 3NF、BCNF、4NF）并保持无损连接性和函数依赖关系。