Routh Approximation

介绍如何使用劳斯近似（或Gamma-Delta近似）对给定高阶稳定传递函数G进行降阶处理，以获得系统的简化模型。参考文献包括V. Krishnamurthy和V. Sheshadri的研究成果，详细讨论了在频域中应用劳斯近似的方法。示例代码演示了如何通过MATLAB实现对n阶传递函数G进行r阶劳斯近似的计算。例如，对于G=tf([1 2],[1 3 4 5])和r=2的情况，计算结果为R=Routh_Approximation(G,r)=0.5714s + 1.143 / (s^2 + 2.286s + 2.857)。

在Matlab中进行Routh阵列的开发，包括数组构建和稳定性检查。

用于配置方程以确定K的适当值。 %%示例用法：符号K; G=(4500K)/(s(s+261.2))； RouthHurwitzSym(G)

目前的脚本近似于原始和相关联的对偶（伴随）布拉修斯方程，如Kuehl等人[~11/2020]在关于“连续伴随补充到布拉修斯方程”中的研究所述。数值边值问题使用射击方法近似，其中要解决的初值问题采用4阶Runge-Kutta方法(RK4)。

插值动画：本项目探讨了动画多项式近似的递增顺序，提升动画表现力。当前版本的剪辑可观看：点击这里

在Volterra的封闭系统中，人口增长模型的无量纲形式为 k(du/dt) = u - u^2 - u ∫_0^t u(x) dx。该GUI允许用户输入初始总体 u0、无量纲常数 k、最终时间 Tmax 和网格点数 M。通过单击适当的按钮，用户可以使用各种数值方法生成图。 \"毒性项\" 是积分 ∫_0^t u(x) dx。面板“毒性术语的梯形规则”和“毒性术语的辛普森规则”首先对毒性术语应用正交规则，然后使用指定的数值方法求解所得系统。有关更多信息，请参阅 (1)。有关问题的全面分析，请参阅： 1. Kevin G. TeBeest，Volterra*人口模型的数值和解析解，SIAM Re

哥本哈根大学的近似算法课程笔记，整理成了一本还挺扎实的开源教材《The Design of Approximation Algorithms》。讲的都是实打实能用的算法技巧，比如贪婪算法、局部搜索、动态规划、线性规划这些经典玩意儿。 每一章都讲一个技术点，立马给你几个问题场景直接套上。讲完基础部分还不算完，后面还有进阶玩法，比如乘法权重、在线算法这些大数据场景下吃香的思路，都是手把手教你怎么上手。 书的语气虽然是研究生教材，但阅读起来还挺友好，尤其你要是有一点算法和数学功底，基本看得懂。里面还包含了哥大、MIT 等课程的讲义内容，不光讲原理，还配了不少实际应用，比如网络设计、资源调度这些在工程

本演示展示辛普森规则中使用的抛物线，描绘积分范围内的函数以及用于近似其下方区域的抛物线。函数接受以下参数：- f：变量中的函数- I：一个1x2的向量，表示积分范围- m：用于创建m条抛物线的点数。 输出包括函数f在范围I内的图形以及将用于近似f下方面积的m条抛物线。

粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法。它模拟人类思考模式，以粒为基本计算单位，以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计算模型为目标。针对具有多粒度标记的不完备序信息系统的知识获取问题，首先介绍了不完备多粒度序信息系统的概念，并在不完备多粒度序信息系统中定义了优势关系，同时给出了由优势关系导出的优势类。进一步定义了基于优势关系的集合的序下近似与序上近似的概念，并讨论了它们性质。

基于多项式核的支持向量机分类器及其逼近理论 摘要与背景 探讨了利用多项式核函数和支持向量机（SVM）分类器进行分类算法的研究。研究的重点在于通过正则化方案来分析此类算法的误差，并提供显式的收敛速率估计。首先提出了在多项式核函数背景下分类算法的误差分析框架，并针对支持向量机软间隔分类器进行了详细的分析。主要的挑战在于正则化误差的估计，因为它与核多项式的次数密切相关。 多项式核函数与支持向量机简介 支持向量机是一种广泛应用于分类和回归任务的监督学习方法。它基于结构风险最小化原则，寻找决策边界，最大化该边界的几何边缘，使得不同类别样本尽可能正确分类。多项式核函数的形式如下： \[ K(x, y) =