梯形规则

TRAPEZOID方法用于数值计算和分析练习中的数值积分。函数f以符号变量x和内联函数的形式给出，例如 f = inline('x^2+2*x-2')。如果函数f是三角函数，则可以输入第四个参数 'trigonom'、'trig' 或 1。对于三角函数的计算，X 应以度为单位。upl 和 lowl 分别代表积分上限和下限。需要注意的是，不必遵循限制的顺序，代码中的条件语句会自动处理上下限。

对数值积分方法进行全面比较分析，包括梯形规则、复合梯形规则、辛普森规则、复合辛普森规则、中点规则以及复合中点规则。所有脚本和函数文件均出自作者Sulaymon L Eshkabilov的其他提交。特别提醒：在复合中点规则中，用户需编辑M文件并添加如下输出： F = comp_midpoint_rule(f,lowl, upl,nsteps, varargin)。

在数值计算中，梯形方法是数值积分中常用的一种。将深入分析和练习Matlab中的梯形数值表示法。

MATLAB开发—Trapezoid Rule Demonstration。它可以让你形象化的梯形用于近似定积分。

在Matlab课件中，讲解了矩阵的简化梯形形式。给定矩阵A，其简化梯形形式定义为，其中Ir表示r阶单位矩阵。

本指南面向大学生，介绍了Matlab中使用梯形法求解微分方程的步骤和技巧，包括代码示例和注意事项。

Matlab实现图像梯形校正的方法包括投影变换，特别适合初学者，附带测试图片。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

模糊属性的数据库你是不是也头大？传统 Apriori 虽然经典，但一上来就给一堆频繁项集，真心不好消化。模糊关联规则格这个思路就蛮不一样的，它是把模糊概念格和关联规则搅一块，搞出了个既能动态构建又能精炼规则的办法。节点和属性项集是一一对应的，这样一来你在构建格的时候，逻辑也更清晰了，是针对动态数据库，增删改数据的时候，不用每次都重新挖一遍规则，节省不少时间。而且，它不像 Apriori 那样死板，需要频繁扫描数据。模糊规则格更像是“边建边挖”，效率还不错，冗余规则少，对用户友好度也高。如果你做的是模糊数据挖掘、个性推荐或者是症状类的，真的可以试试。想补一下相关基础知识的，也可以看看这些文章：A

选择“排序规则设置”。