多维建模

多维数据的结构清晰，维度组织逻辑清楚，适合做数据挖掘和商业智能。像产品-地区-月份这样的组合，用来销量趋势就挺直观的。维度还能分层级，比如国家-省份-城市，汇总也方便。 用多维数据建模的时候，可以考虑配合星型模型，在时间维度里搞点文章。比如按季度汇总，再细化到日。时间维度的设计其实蛮关键，多报表都绕不开。 如果你对数据仓库感兴趣，MySQL下搭建维度模型也不难。网上有不少教程，比如下面这些资源，挺值得一看： 多维度数据概览：多维基础概念整理得还不错 解码星形模式：时间维度的有不少细节，值得参考 Access 日期维度：老工具也能玩出花 维度模型加载流程解析：适合初学者 M

在数据库中，几何信息可以用多种标准化方式表示。例如，多边形可以用其顶点序列来表示，也可以通过三角剖分的方法表达。对于复杂的多边形，通常会赋予其唯一的标识符。

多维索引PPT介绍了网格索引结构（类散列结构）、kd树（类树结构）、四叉树（类树结构）以及R树（类树结构）的应用。

本页面为您提供多项数据查询功能，并以区块形式展示每日及每月累计数据。

自动变速箱的仿真建模工具，挺适合搞研发或者想搞懂变速箱原理的你。模型内容蛮全的，不光有<强>车辆</强>和<强>发动机</强>，还有<强>自动变速箱的齿轮比、离合器和换挡逻辑</强>，得比较细。嗯，是在变速响应、传动效率这块儿，模拟得还原度挺高。用起来你会觉得像在搭积木，一块一块拆解和拼装，每个参数都能看清楚。车辆模型这块覆盖了<强>动力学特性</强>，比如加速、制动、爬坡啥的。发动机部分也没少写，像<强>燃烧过程、输出特性</强>这些关键点都有提。变速箱部分尤其值得一提，离合器动作、换挡逻辑都能模拟，挺适合用来验证自己的控制策略。你

此程序计算(1-3)D拉普拉斯算子的精确特征对，用于具有 Dirichlet、Neumann 和周期性边界条件的矩形网格。它还可以使用 Kronecker 和和计算稀疏矩阵。

本篇文章探讨了使用多维索引处理查询的三种策略：基于单个属性索引的策略、基于位图索引的策略，以及使用指针相交的策略。每个策略的优缺点都将进行讨论。 基于单个属性索引的策略 此策略使用基于branch-name的索引来查找所有branch-name=’Perryridge’的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出balance=1000的记录。同样，可以使用基于balance的索引来查找所有balance=1000的记录，然后检查这些记录以进一步挑选出branch-name=’Perryridge’的记录。 基于位图索引的策略 此策略利用位图索引来加快求交集操作。它可以同时查找branch-name

MATLAB中的数据类型中，向量被视为一维数组，矩阵被视为二维数组，超过2维的数组被称为多维数组（N-D Arrays）。学习如何定义和使用多维数组在MATLAB中非常重要。

探讨了数据仓库实施的方法和技术，并详细介绍了OLAP系统的建立过程。

Matlab源代码优化无约束多维极值问题具有经典价值。