西北角法

该代码通过简单的西北角规则解决小规模到大规模的运输问题。用户需要在新的script.m文件中确定工厂数量(m)、目的地数量(n)、供应向量值和需求向量值。接下来，确定x = sparse(m, n)或zeros(m, n)，并编写代码[x] = NWC(s, d, m, n)。 流程：1. 确定工厂数量(m)与目的地数量(n)。2. 输入供应向量(s)和需求向量(d)的值。3. 初始化运输量矩阵x，使用稀疏矩阵(sparse)或零矩阵(zeros)。4. 使用西北角规则(NWC)进行运输分配，直至满足所有供应和需求。

利用微脉冲激光雷达和太阳光度计，测量了我国西北地区气溶胶消光系数廓线和垂直光学厚度，计算出气溶胶标高。两种方法得到的气溶胶标高相关性好。统计分析了气溶胶标高随时间、地域和气候条件的变化，为研究该地区气溶胶变化规律提供参考。

西北地区煤系中铀矿资源富集特征的研究挺有意思的。通过对几个主要含煤盆地中的铀元素丰度进行统计，研究揭示了铀元素在煤系地层中的分布规律和与成煤环境的关系。研究发现，铀的分布时代与成煤时代高度一致，而且煤的变质程度和有机质丰度对铀的富集有影响。如果你对煤系地层中的铀矿资源感兴趣，这篇研究值得一看，尤其是它了不同地质环境下铀矿的成矿机制，挺有用的。

牛顿法是一种求根算法，它通过迭代过程逼近函数的根。该改进算法利用二阶导数信息提高收敛速度。

分箱法是一种数据平滑技术，它通过将相邻数据点分组到“箱”中来实现。每个箱的深度代表其中包含的数据点数量，而箱的宽度则表示该箱所覆盖的值的范围。

鉴别法与集群法有多相似之处，但又各有特点。鉴别法基于事先已知的类别，通过对已标记样本的属性，寻找最有效的分类函数。比如你手头有一些草本植物和木本植物的样本，鉴别法就能帮你通过它们的属性去推测分类。而集群法就不同了，它假设不知道分类，完全依靠样本的特征去自动分组，像是数据中没有任何标签的情况下，它能自己‘找’出类别。两者虽然都用于分类，但原理和应用场景完全不一样。如果你有分类任务，需要事先知道类别，选择鉴别法；如果没有预设类别，集群法是个更合适的选择。

利用级数公式1+1/2²+1/3²+...+1/n²的和等于π²/6，通过计算该级数的和并进行变形，即可近似计算π值。由于计算机运算有限，所得π值仅为近似值。

牛顿法在 MATLAB 中的实现

zn法matlab代码 本项目提供目标感知深度跟踪（TADT）方法的Matlab实现代码，以及图形绘制代码。 主要内容 TADT跟踪器代码 图形绘制代码 (即将推出) 引用 如果您发现该代码对您的研究有所帮助，请引用以下出版物： 李欣，马超，吴宝元，何振宇，杨明-。在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR）的会议记录中，2019年。 Bibtex： @inproceedings {TADT，作者= {李新和马，赵和吴，宝源和何，振宇和杨明H}， title = {可识别目标的深度跟踪}， booktitle = {IEEE计算机视觉与模式识别会议}，年= {2019} } ## 联系

气溶胶垂直分布的研究，最关键的就是数据够细、够准。CALIPSO 卫星资料就挺好用，尤其是看霾天的三维结构，优势。 CALIOP 激光雷达的数据清晰度蛮高，能直接看到气溶胶在不同高度的分布层次。像 2013 年 3 月和 11 月我国西北东部的霾，就用它出了比较有意思的垂直变化特征。 你要是做的是气溶胶光学特性相关的工作，尤其关心高空的变化趋势，这篇文章挺值得翻一翻的。对照具体案例来研究，像那几次典型的重污染天气，能看出不少门道。 另外推荐个C#窗体的小工具，开发了个气溶胶光学厚度反演的算法，配合这类卫星数据使用，效率高不少。界面也还行，操作直观，适合做个基础可视化。 哦对了，如果你对其他气象