number theory

Bridging an existing gap between mathematics and programming, Elementary Number Theory with Programming provides a unique introduction to elementary number theory with fundamental coverage of computer programming. Written by highly-qualified experts in the fields of computer science and mathematics,

根据贝兹理论和空气动力学，风力机从风能中捕获并输出的功率Pw为：Pw=πρR²Cpv³/2。式中，ρ为空气密度，常取1.225kg/m³，R为风轮半径，单位为m；λ为风机叶尖速比；v为风速，单位为m/s；Cp为风机的风能利用系数，反映风力机吸收和利用风能的效率，由桨距角β和叶尖速比λ决定。叶尖速比λ是一个与风速v和机械角速度相关的函数，其公式为：λ=ωmR/v。将不同风速下的最大功率点连接，可以得到一条风力机的最大输出功率曲线，在该曲线上的功率均为风力机在不同风速下的最大输出功率，且该输出功率只与风力机的机械转速有关，其公式为：Pw=0.5πρR⁵Cpωm³/λ³。对于不同桨距角β，当桨距角β

蚁群算法理论及应用研究的进展 蚁群算法是一种受自然界中蚂蚁觅食行为启发的优化算法，具有出色的寻优能力和自适应性。该算法在求解组合优化问题，如旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP）等，得到了广泛的应用。将介绍蚁群算法的基本概念、理论分析、应用研究及未来展望。 基本理论 蚁群算法的理论基础主要包括信息传递和优化问题。在信息传递方面，蚂蚁通过信息素传递找到最短路径的信息，进而引导其他蚂蚁向正确的方向搜索。在优化问题方面，蚁群算法借鉴了自然界中蚂蚁的集体行为，将个体简单行为与集体优化目标相结合，通过不断迭代更新，寻找最优解。 应用领域 蚁群算法在各个领域都有广泛的应用：- 电路板设计：优化布线路

4.1 数据依赖 4.1.1 关系模式中的数据依赖 4.1.2 数据依赖对关系模式的影响 4.1.3 有关概念 4.2 范式 4.2.1 第一范式（1NF） 4.2.2 第二范式（2NF） 4.2.3 第三范式（3NF） 4.2.4 BC范式（BCNF） 4.3 关系模式的规范化

书的核心是半单李代数和表示论，讲得挺系统，尤其适合想从零上手又不怕挑战的你。前面几章比较基础，线性代数扎实的朋友看起来会顺，后面几章就有点硬核了，但干货满满。像Jordan-Chevalley 分解、Weyl 特征公式这种经典内容，它都讲得挺细。而且不靠几何工具，全是代数套路，思路清爽，适合不走偏门的朋友。

在大数据集时，Row_number()是一个好用的 SQL Server 函数，它通过给每一行分配唯一的整数，实现高效的分页显示。你可以利用它结合CTE和TOP来完成分页功能，而且它的实现方式简单直观。像这样，使用ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY ordering_column)来为查询结果排序，根据分页需求选取特定行数，简直就是分页必备技能。而且如果你有多个表，配合存储过程使用，你就可以更加灵活地控制分页参数。比如你可以创建一个名为Pager_Rownumber的存储过程，接受@PageNumber、@PageSize、@OrderColumn等参数，方便，也能有效提升

使用Lehmer随机数生成器算法生成随机数的函数。语法：[x]=lrng(n,g,seed)。

Number 属性的使用在 ADB 数据库访问里还是挺实用的，尤其是在你排查错误的时候。Error.Number这个属性其实就是报错代码，能帮你快速定位问题。语法也简单，就一个LongInteger = Error.Number，连新手都能秒懂。用它来写日志或者调试逻辑都还蛮顺手的。你要是遇到奇怪的错误号，建议搭配 Source 属性一起看，更清楚。

本书涉及滤波器、匹配网络、高频半导体器件、放大器、混频器和振荡器的原理分析和设计方法。利用MATLAB数学工具软件，开发了多种与本书内容相关的模拟或解题软件，供读者使用。

基于系统均衡理论的浮动式停车计费模型 摘要与背景 探讨了一种基于系统均衡理论的浮动式停车计费模型。随着城市化进程的加快，停车难问题日益突出，如何合理配置有限的停车资源成为城市管理中的一个重要课题。现有的固定停车费率往往无法有效调节车辆在不同时间和地点的分布，导致部分区域停车资源过度拥挤而其他区域则资源闲置。因此，研究一种能够根据实时需求变化调整的停车计费策略至关重要。 停车选择行为模型 首先基于效用理论和非集计模型建立了一个停车选择行为模型。该模型考虑了停车费用、距离目的地远近、停车便利性等因素对驾驶员停车决策的影响。通过数学建模确定了停车费率等变量与选择概率之间的函数关系，从而量化了这些因素