整数除法

对于关系 R(X, Y) 和 S(Y, Z)，其中 X、Y、Z 为属性组。R 中的 Y 与 S 中的 Y 可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R 与 S 的除运算得到一个新的关系 P(X)，P 是 R 中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影：元组在 X 上分量值 x 的象集 Yx 包含 S 在 Y 上投影的集合，记作： R ÷ S ={tr[X]|tr∈R ∧ πY(S)  Yx} Yx：x 在 R 中的象集，x =tr[X]

排除法和区间排除法的 Matlab 应用，挺适合拟合前的数据清洗问题。数据拟合时经常会遇到“跳出一条线”的点？用排除法就比较方便了。区间排除法更聪明些，设置一个区间范围，偏离太远的值直接忽略，不用你一个个手动选，挺省事。点一下Exclude按钮就能打开对话框，操作还蛮直观的。适合那种数据量多、肉眼看不清异常值的情况。完后再拟合，曲线顺滑多了，误差也小了不少。如果你正折腾曲线拟合，尤其想把误差控制得漂亮点，建议你先看看这几个工具：MATLAB 曲线拟合技术 这篇讲得还不错。还有这个Data 对话框工具，界面操作比较友好，基本点点鼠标就能搞定。顺带一提，幂函数优化那篇也值一看，代码优化有思路。哦对

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

关系代数除法运算示例 例7 已知关系 SC 和 K： | Sno | Cno || ----- | ----- || 95001 | 1 || 95001 | 2 || 95001 | 3 || 95002 | 2 || 95002 | 3 | K = {1, 3} 求 πSno, Cno(SC) ÷ K 解： 找到 SC 中所有 Cno 包含 K 中所有元素的 Sno，即 95001。 结果为包含这些 Sno 的关系，即 {95001}。

矩阵的加减运算 矩阵的加减运算要求两个矩阵的行数和列数必须相同。 矩阵的乘法运算 运算符：* 条件: 前一个矩阵的列数必须等于后一个矩阵的行数，或者其中一个是标量。 理解: 可以理解为前一个矩阵每个行的元素分别与后一个矩阵对应列的元素相乘后相加。 矩阵的除法运算 运算符：/ 和 / 表示右除，相当于将矩阵放在除号的右侧。 `` 表示左除，相当于将矩阵放在除号的左侧。 区别: 右除： A / B 等价于 A * inv(B)，其中 inv(B) 表示 B 的逆矩阵。 左除： A B 等价于 inv(A) * B，其中 inv(A) 表示 A 的逆矩阵。 应用: 线性方

2、3、4、5、6、8、9 的整除判定法则 2 的倍数： 个位数字是偶数 (0, 2, 4, 6, 8)。 3 的倍数： 各个位数之和是 3 的倍数。 4 的倍数： 末两位数是 4 的倍数。 5 的倍数： 个位数字是 0 或 5。 6 的倍数： 既是 2 的倍数又是 3 的倍数。 8 的倍数： 末三位数是 8 的倍数。 9 的倍数： 各个位数之和是 9 的倍数。 7 的整除判定法则 去掉个位数字，将剩下的数字乘以 2。 将第一步的结果与原数的个位数字相加。 如果最终结果是 7 的倍数，则原数也是 7 的倍数。 例如，判断 357 是否为 7 的倍数： 35 × 2 = 70 70 +

01 整数规划的 Python 代码，逻辑清晰、结构简单，挺适合刚接触运筹优化或者做数模竞赛的朋友。代码用的就是比较主流的求解库，像PuLP，建模思路清楚，改成你自己的模型也方便。嗯，用来搞搞 01 背包或者资源分配问题，效率还不错。 Python 的数模代码里，这类01 整数规划算是比较基础但常用的，是你遇到只有 0 和 1 取值的选择类问题，比如：选不选、拿不拿、开不开之类的。有时候用贪心不靠谱，用整数规划就稳多了。 要是你还没接触过PulP，可以先看看基本语法：LpProblem 是建模用的，lpSum 用来表示加法目标函数，value 获取求解结果。像下面这样： from pulp i

matlab开发-整数递归游戏。这种递归算法通过一个目标函数推测未知整数。

整数规划是一个经过广泛应用的问题，在低版本的matlab环境下尤为实用。

介绍了在有限域GF(2)上进行多项式长除法的算法，并提供了MATLAB实现。该算法基于K. Vasudevan著作《数字通信和信号处理》附录C中的方法。