正向建模

这是乔纳斯·多恩开发的优秀代码“distributionPlot”的一个简单的修改。我们调整了ks密度函数以防止负值输出。修改后的代码与原始代码调用方式相同。

版权所有：2018 - Pertamina大学地球物理工程。更多更新和引用信息可在 https://github.com/Metkom/OSGPUP/blob/master/Forward modeling/gravity_fault_model.m 查阅。引用来源：Umboh，Eureca BG； Mardhotilla，安迪；法图拉赫曼，里夫基；所罗门，莫。伊克巴尔；洛吉斯（Logis），阿卜丹（Abdan Aulia） Al-Baany, M. Fauzan (2018)：重力方法的正向建模。详细信息请参阅 https://doi.org/10.6084/m9.figshare.5946

Visio 2010正向工程是Microsoft Visio的一个扩展功能，专为软件建模和系统设计而设计。它允许用户通过图形化界面直接将设计转化为实际的程序代码，支持多种编程语言如C#、Java等。Visio 2010提供了多种UML图表和模板，如类图、用例图和序列图，用于清晰地表示软件的架构和逻辑关系。正向工程不仅简化了设计与实现之间的无缝对接，还通过提高开发效率和团队沟通透明度，促进了软件项目的成功实施。

如果你想通过ERWin快速生成 DDL 数据库定义语言，正向工程功能真的是一个不错的选择。通过在工具菜单里选择Forward Engineer，你就能生成完整的数据库表结构，操作也蛮。只需要设置一些基本的选项，就可以将图形化的数据库模型转化为 DDL 语句，免去手动编写的麻烦，省时省力。 不过需要注意的是，这个功能最适合用在数据库设计的初期，能够团队迅速生成数据库定义并同步数据库结构。如果你遇到需要调整的地方，还可以随时进行修改，再次生成 DDL，挺方便的。一般来说，ERWin 对于数据库的设计和生成 DDL 的支持都强大，能够轻松应对多种数据库环境。 如果你想深入了解ERWin，可以看看这篇

这个存储库包含两个MATLAB程序，用于执行牛顿正向和反向插值。在数值分析课程中，我们被要求编写这两种方法的程序。我尝试过搜索现成的程序，但结果并不理想。因此，我决定自己动手编写代码，并分享在这里。程序经过测试，对于大多数问题能够给出正确答案，但仍可能存在错误或未完全测试的情况。这些程序仅供教育参考，请自行承担使用风险。

正向云模型和逆向云模型是云理论中的重要概念，它们通过模拟自然界的云朵形态来抽象不确定信息。正向云模型将确定性信息转化为概率分布，反映数据的不确定性；逆向云模型则从不确定性信息推断出可能的确定性值或概率分布。这些模型结合了模糊集与随机集，为量化不确定性提供新的框架。每个云模型由典型值、熵和分布宽度三个参数定义，共同描述概念的模糊边界和概率分布。云变换包括正向和逆向两种关键操作，使得云模型能够有效处理确定到不确定再到确定的信息转换。

该存储库包含MATLAB函数和脚本，用于通过完全正向且保留迹象的投影，在量子过程层析成像中生成图像。某些基准测试求解器通过调用实现。为了运行这些代码，需在父目录中安装CVX。此代码已通过MATLAB R2017a和CVX v2.1的测试。具体包括图1c的fig1c.m、ROBUSTNESS_investigation.m、LI_typical_distance_to_CP.m和how_often_cvx_fails.m，以及使用do_paper_plots.m生成的图2、5、8。

以数据使用和更好的架构设计为重点，借助 MongoDB Packt 2015，优化 MongoDB 数据建模。

提升建模技术利用随机科学控制方法，不仅能评估行为效果，还能建立预测模型，预测行为的增量响应。这种数据挖掘技术主要应用于金融服务、电信和零售直销行业，用于增加销售、交叉销售、减少客户流失。传统的倾向模型和响应模型只是对目标用户进行评分，而没有确保模型的结果能够最大化活动效果。因此，需要另一种统计模型来确定哪些用户可能对营销推广活动产生显著反应，即“敏感于营销”的用户。提升建模技术的最终目标是识别最可能受到营销活动影响的用户，以提升活动的效果（r(test)- r(control)），增加投资回报率（ROI），提高整体市场响应率。

实体关系建模（ER图）是数据库设计的关键技术之一。