动态公式

在处理大数据或流式数据时，传统的方差计算方法需要遍历所有数据，效率低下且占用大量存储空间。方差递推公式可以解决这个问题，它允许我们根据之前状态的均值、方差、数据量以及当前数据项，动态计算当前状态的方差，而无需存储所有历史数据。 方差递推公式推导过程： 假设我们已经计算出了前 n 个数据的均值为 (bar{x}n) ，方差为 (s_n^2) ，现在新增一个数据 (x{n+1}) ，我们需要计算前 n+1 个数据的方差 (s_{n+1}^2) 。 首先，我们可以根据均值的定义，得到前 n+1 个数据的均值 (bar{x}_{n+1}) ： (bar{x}{n+1} = frac{nbar{x

判断资金流向：红色>绿色，表明资金持续涌入。

这里提供了最全面的Excel函数公式，方便Excel初学者进行查询和学习。

由老师编写的数值分析递推公式 MATLAB 程序，已调试无误。

数据结构公式汇总（共 35 个知识点） 线性结构：- 线性表容量：Length(L)；元素个数：Size(L)- 栈顶元素：Top(S)；栈的容量：MaxSize(S)- 队列元素个数：Size(Q)；队头元素：Front(Q) 树形结构：- 二叉树结点数：Vertex(T)；叶结点数：Leaf(T)- 满二叉树结点数：2^Height(T)-1；满二叉树最大高度：Log2(Vertex(T)+1)- 哈夫曼树中第 i 个结点的权值：Wi = (Leaf(T) - i + 1) * freq(i) 图论：- 无向图边数：E = m/2；无向图点数：V = n- 有向图边数：E = m；有向图点

自己的公式自己写，这就是MATHPYTE最大的爽点。它不像有些工具只能套模板，MATHPYTE支持你用代码自由地编排公式逻辑，写复杂的策略都不怵。对搞数据建模或者喜欢折腾量化策略的你来说，真的是蛮实用的一个小利器。 代码风格比较接近 Python，看起来挺舒服，语义也清晰。比如你想写个指数加权平均，只需要一行就搞定。响应也快，调试也方便，前后改公式的过程流畅，不像传统工具那样动不动卡壳。 如果你之前常用 EXCEL 或 Matlab 写公式，那你会发现 MATHPYTE的自由度和可读性都更高。你甚至可以把它当个小公式引擎来用，配合前端展示也不错。尤其是在需要快速验证一段逻辑的时候，能省不少时间

牛顿-莱布尼茨公式是数学中经典的定理，能帮你搞定一些比较麻烦的积分问题。如果你正好在做数值计算，像矩阵行列式求解或者数值积分之类的活儿，那这个公式就挺有用了。嗯，实际操作中，不仅能提高精度，还能加快计算速度。像递归计算、数值积分这些场景，都能用到它。它的应用广泛，而且还可以结合其他优化算法来提升效率。比如说，用Newton-Cotes牛顿-科特斯公式来做数值积分，或者结合BFGS拟牛顿方法来做优化，都能事半功倍。如果你做过这些算法，会发现这个公式在不同应用中，都是一个棒的工具。如果你正在考虑学习或者使用它，建议你先熟悉它的基础推导和实现，理解它如何在实际场景中派上用场，才会更加得心应手哦。，牛

第13章解决循环引用问题，第4章介绍逻辑与信息函数，第5章详解文本处理函数，第6章强化数学计算函数，第7章应用时间与日期函数，第8章探索查找引用函数，第9章深入统计分析函数，第10章利用数据库函数，第11章解析财务函数，第12章掌握宏表函数。

在Matlab开发中，编写analyseExcelFormulas函数以从Excel工作簿中提取公式，并将它们分类到不同的列表中。

包含了许多常用Matlab公式的用法，其中三次样条在绘制曲线图时的应用效果尤为突出。三次样条是一种常用的插值方法，能够平滑连接数据点，生成光滑的曲线图。使用Matlab的内置函数可以快速实现这一功能，便于在数据分析和可视化中应用。