Eclipse数模热采教程
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Eclipse调试方法入门
Eclipse调试 这个教程将帮助学生获得关于调试的一些关键概念，以及如何进行一个调试 这是我们所熟悉的Eclipse环境，我们从这里开始教程。打开一个我们想进行调试的工程 需要做的第一件事就是给我们的工程设置一个调试特性，点击bug图标之后的下拉三角。弹出Debug窗口 双击Jave Application，我们可以对程序创建一个Java Application型的新配置。选择工程及主类。点击“Apply”然后关闭。
放置断点 断点起到告诉程序什么时候暂停的作用。进入你想放置断点的代码行。右键点击选中行前面的的兰色竖条部分。选择toggle breakpoint。或者双击兰色竖条。 选择toggle breakpoint. 选择Window菜单，切换到debug透视图。这就是Debug透视图，如果你注意到，我们的代码窗口在下方。并且上面多出了两个窗口，左边就是显示我们运行程序的窗口，以及堆栈。右边将显示变量和表达式。
下的箭头符号，进行选择 代码变为绿色，意思是这是将要执行的下一行代码。
现在我们可以执行几个操作。其中比较基础的一个是单步操作。如果断点标注的是一个函数调用，选择单步进入Step Into，你可以执行并进入到代码的下一行；同样的如果你想不执行方法的这一行，你可以执行“Step over”，并且不进入方法。 假设我们使用单步跳入，并且进入了一个函数调用开始调试。这时如果我们使用一个“Step Return”，这将完成执行方法的余下部分。你将顺利的处于方法后的将要执行的那一行代码中。
（继续）按钮。 最后，如果我们不再想进行调试，并且想要程序结束，你可以点击位于左窗口顶端的“terminate”按钮。
数学建模中常见的十大模型
数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MA TLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的
Java基础入门教程(适合所有初学者)
第1章 Java语言概述与面向对象思想 1 1.1 Java语言的发展 1 1.1.1 Java语言的产生 1 1.1.2 Java语言的发展 1 1.2 Java语言的特点 2 1.3 面向对象与面向过程的差异 3 1.3.1 面向过程思想回顾 4 1.3.2 面向对象思想介绍 4 1.4 面向对象程序设计中的主要概念和特征 4 1.4.1 主要概念 5 1.4.2 主要特征 5 *1.5 Java与C++的差异 5 1.6本章小结5 习题 5 第2章 Java语言开发环境 6 2.1 JDK 6 2.1.1 JDK的简介6 2.1.2 JDK的构成6 2.1.3 JDK的使用6 2.2 IDE 8 2.2.1 IDE简介8 2.2.2 JBuilder 9 2.2.3 Eclipse 9 2.2.4 相关资源9 2.3 Project管理9 2.3.1 Project的含义9 2.3.2 可行的Project组织模式9 2.3.3 主要开发工具的Project目录10 2.4 本章小结10 习题10 第1章 Java语言概述与面向对象思想 1.1 Java语言的发展 1.1.1 Java语言的产生以介绍面向对象编程的基本概念、基本理论为重点，结合Java语言的语法规则、编程特点和设计思想、强调容易发生错误和编程应注意的地方，使学生能对Java 技术有一个总体了解，通过本课程学习，使学生掌握Java语言的基础知识，理解和掌握面向对象程序设计的基本思想，熟练地使用Java语言进行程序的编写、编译以及调试工作 上世纪90年代初期，Sun公司在研究一种适用于未来的智能设备的编程语言，该语言要具有一些新的特性，以避免C++的一些不足。 该语言起初命名为Oak，来源于语言作者Gosling办公室窗外的一棵橡树（Oak）。后来在注册时候遇到了冲突，于是就从手中的热咖啡联想到了印度尼西亚一个盛产咖啡的岛屿，中文名叫爪哇，Java语言得名于此。 随着Internet的迅速发展，Web应用日益广泛，Java语言也得到了迅速发展。1994年，Gosling
eclipse官方使用教程翻译
Eclipse 官方教程 Lars vogel Version 2.3 Copyright ? 2007 - 2011 Lars Vogel 11.11.2011 Eclipse java ide 本教程java ide eclipse的用法，涉及到eclipse的安装，java程序的创建和使用eclipse的细节，教程基于eclipse3.7（indigo） 1. eclipse概览 很多人知道eclipse是一个java ide。 Eclipse由开源软件社区创建，并且应用于很多不同的领域，比如作为java或者android的开发环境。 Eclipse工程由eclipse基金会管理，eclipse基金会是一个掌管eclipse工程而且帮助培养开源社区以及一个完整的包含产品和服务的非盈利性并由成员支持的公司。 Eclipse起源于2001年，今天在java开发环境市场占有率达到了65%。 Eclipse能够由各种插件来扩展，因此有很多开源工程和公司通过插件扩展了eclipse，所以使用eclipse也可以开发（eclipse rcp） 2开始 2.1安装 Eclipse需要安装安装java运行时。我推荐使用java 7（就是java1.7）。安装eclipse需要从https://www.360docs.net/doc/9713647405.html,/downloads下载包“eclipse ide for java developers”。并将它解压到一个目录中，使用的目录名不能包含空格，有时候eclipse出现问题就是因为这个。解压完了之后就可以使用了，不需要什么额外的安装过程。 2.2开始使用eclipse 启动eclipse需要双击eclipse.exe(windows)，或./eclipse(linux\mac)。系统会提示你指定一个workspace。Workspace是用来存储java工程（关于workspace，后面有详细讲解）。选择一个空目录然后点击OK，如图：
数学建模10种常用算法
数学建模10种常用算法 1、蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2、数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问 题（建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4、图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7、网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8、一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9、数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行
编程的话，那一些数值分析中常用的算法比如方程组 求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库 函数进行调用） 10、图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关， 即使与图形无关，论文中也应该要不乏图片的，这些 图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通 常使用Matlab进行处 参数估计 C.F. 20世纪60年代,随着电子计算机的 。参数估计有多种方法，有最小二乘法、极大似然法、极大验后法、最小风险法和极小化极大熵法等。在一定条件下，后面三个方法都与极大似然法相同。最基本的方法是最小二乘法和极大似然法. 基本介绍 参数估计（parameter 尽可能接近的参数 误差 平方和 θ,使已知数据Y 最大,这里P(Y│θ)是数据Y P(Y│θ)。在实践中这是困难的，一般可假设P（Y│θ
DC综合全过程及使用的命令
DC综合全过程及使用的命令 DC的初始化文件.synopsys.dc.setup，该文件是隐藏文件，需要用ls –a显示 读取文件 DC支持多种硬件描述格式，.db .v .vhd等 对于dcsh工作模式来说，读取不同的文件格式需要不同的参数 Read -format Verilog[db\vhdl ect] file //dcsh工作模式 对于tcl工作模式来说，读取不同文件格式使用不同的命令。
Read_db file.db //tcl工作模式读取db格式 Read_verilog file.v //tcl工作模式读取verilog格式 Read_vhdl file.v //tcl工作模式读取vhdl格式 读取源程序的另外一种方式是配合使用analyzer命令和elaborate命令； Analyzer是分析HDL的源程序并将分析产生的中间文件存于work（用户可以自己指定）的目录下 Elaborate则在产生的中间文件中生成verilog的模块或者VHDL的实体 缺省情况下，elaborate读取的是work目录中的文件 当读取完所要综合的模块后，需要使用link命令将读到DC存储区中的模块或实体连接起来 注意：如果在使用link命令后，出现unresolved design reference的警告信息，需要重新读取该模块，或者在.synopsys_dc.setup 文件中添加link_library，告诉DC到库中去找这些模块，同时还要注意search_path中的路径是否指向该模块或单元电路所在的目录 Link命令执行后，DC就将模块按照RTL级或者门级的描述将电路连接起来，之后的各种限制条件就可以对该电路的顶层模块施加 DC限制条件施加的对象 针对以下电路成分：输入输出端口、模块、子模块的实例化、单元电路、连线及电路的引脚。在使用DC命令的时候，不要使用模糊的对象，例如，如下面的电路： Set_load 3 Clk 由于在电路中含有名称为CLK的pin、port和net，因此，DC无法知道该处的load是施加在哪个对象上，注意到一般连线会驱动负载，该命令就改为： Set_load 3 [get_nets Clk] TCL mode Set_load 3 find(net,”Clk”)dc_shell mode 路径的划分与合法路径 DC综合的时候是基于路径的优化，对于DC来说，合法的路径必须满足以下条件 路径的起点为输入端口或者是触发器的数据端 路径终点为输出端口或者是触发器的时钟端 DC设定的限制条件的值都是无单位的，这些单位都是由工艺库中给定的 可以用report_lib lib_name来查看所有在工艺库中设定的各个参数的单位 定义电路的工作环境和综合环境
Eclipse_CDT安装及使用教程
Eclipse CDT安装及使用教程 Eclipse CDT安装教程 一、安装配置JDK 1、下载windows jdk 安装包，可以从官网下载，也可以从这里下载，下载完成后，按照一般软件安装的方法安装； 2、安装完成后，找到安装目录，如C:\Program Files\Java\jdk1.6.0_35，记录下来； 3、Windows7下右击电脑桌面的计算机，选择属性，然后点击右边的“高级系统设置”，在弹出的对话框点击“环境变量”，如图。 4、在步骤3中弹出的对话框的下方，看到系统变量，点击下方的“新建”（见图12），然后在变量名的地方填入JA V A_HOME，变量值填入步骤2中记录的路径，然后点击确定；
5、按照步骤4的方法，新建另一个变量，变量名是：CLASSPATH，变量值是：.;%JA V A_HOME%\lib\dt.jar;%JA V A_HOME%\lib\tools.jar;%JA V A_HOME%\jre\lib\rt.jar 统变量中找到变量名为PATH的变量，双击，在变量值的最后加上：;%JA V A_HOME%\bin（见图），然后一路确定。 7、至此，eclipse的运行环境配置成功。
二、配置C/C++编译器MinGW Windows下安装配置MinGW 从MinGW官网下载最新程序，下载地址： https://www.360docs.net/doc/9713647405.html,/project/mingw/Installer/mingw-get-inst/mingw-get-inst-20120426/mi ngw-get-inst-20120426.exe； 双击下载好的程序，然后一路点击“Next”按钮，直到图1的界面，选择“I accept the agreement”，然后点击next。 3、选择路径，默认放在C:\MinGW，点击next；接下来的界面也是next；一直到图中的组件选择界面，勾上C Compiler前面的钩，也可以按自己喜好选上C++ Compiler或其它组件，点击next；在下一个界面点击Install，就会进行安装。
数学建模十种常用算法
数学建模有下面十种常用算法, 可供参考： 1.蒙特卡罗算法（该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问 题的算法，同时可以通过模拟可以来检验自己模型的正确性，是比赛时必用的方法） 2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法（比赛中通常会遇到大量的数 据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用Matlab作为工具） 3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题（建模竞赛大多 数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo软件实现） 4.图论算法（这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算 法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备） 5.动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法（这些算法是算 法设计中比较常用的方法，很多场合可以用到竞赛中） 6.最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法（这些 问题是用来解决一些较困难的最优化问题的算法，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用） 7.网格算法和穷举法（网格算法和穷举法都是暴力搜索最优点的算法，在很 多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具） 8.一些连续离散化方法（很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计 算机只认的是离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的） 9.数值分析算法（如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那一些数值分 析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用） 10.图象处理算法（赛题中有一类问题与图形有关，即使与图形无关，论文中 也应该要不乏图片的，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用Matlab 进行处理）
synopsys DC10.03图文安装配置详解
喾林原创 Synopsys DC10.03安装配置 1、需准备安装包： 1）、Synopsys DC(design compiler)安装包 2）、SCL 安装包（注：此包为synopsys license 管理）。 3）、Synopsys 图像安装工具：installer2.0及以上均可。 （注：图形安装操作简单，不易出错，故采用图形安装界面） 4）、Synopsys license 制作工具（ EFA LicGen 0.4b 和Synopsys SSS Feature Keygen ）。 2、开始安装DC ： 1）、启动图形安装界面 于linux 系统下解压installer2.0包（在windows 下解压文件易损坏）。解压后运行setup.sh 得如图（一）所示界面。 图 （一）
喾林原创点击“start ”有如图(二)所示界面开始安装。在“Source ”栏选中DC 安装文件所在上层目录。“Done ”后“Next ”（此次“Next ”时间较长，耐心等待）。 图 （二） 之后可一直“NEXT ”到如图（三）所示。 图 （三）
在该界面勾选linux选项即可，继续下一步到如图（四）所示。选择安装路径后继续下一步直到结束。 喾林原创 图（四） 至此DC安装结束。 3、开始安装SCL： 此安装与DC安装步骤一直，几乎没有差别，唯一不同的就是安装路径不同。 4、license的制作： License的制作是在windows下制作的。
1）、打开EFA LicGen 0.4b文件夹运行LicGen.exe程序出现如图（五）所示界面。 喾林原创 图（五） 点击“OPEN”选择Synopsys.lpd文件，“打开”。回到图（五）所示界面。勾选上Custon、Use Daemon及最后一个Custon。
Eclipse中JAVA中文教程
来源：网上 PDF制作：https://www.360docs.net/doc/9713647405.html, Eclipse – 整合开发工具 基础篇
Jacky Lee 2005/03/01
目录 0.环境说明 (8) 1.Eclipse简介 (9) 1.1历史背景 (9) 1.2开发原始码软件 (10) 1.3 Eclipse版本介绍 (10) 1.4跨语言、跨平台 (11) 2. Eclipse Platform (13) 2.1概观 (13) 2.2架构 (13) 2.3项目与资料夹 (14) 2.4平台核心 (14) 2.5工作区(workspace) (15) 2.6工作台(workbench) (15) 2.6.1视图(View) (16) 2.6.2编辑器(Editor) (19) 2.6.3视景(Perspective) (22) 2.7重新排列视图和编辑器 (23) 2.7.1放置游标 (23) 2.7.2重新排列视图 (24) 2.7.3并列编辑器 (25) 2.7.4重新排列附加标签的视图 (26) 2.7.5最大化 (27) 2.8菜单和工具列 (28) 2.8.1菜单 (29) 2.8.2图标和按钮 (44) 2.9视景 (49) 2.9.1新视景 (49) 2.9.2新窗口 (51) 2.9.3储存视景 (52) 2.9.4配置视景 (54) 2.10作业和标记 (55) 2.10.1不相关的作业 (56) 2.10.2相关的作业 (56) 2.10.3开启档案 (58) 2.11书签 (58) 2.11.1新增和检视书签 (59)
2.11.2使用书签 (61) 2.11.3移除书签 (61) 2.12快速视图(Fast View) (63) 2.12.1建立快速视图 (63) 2.12.2使用快速视图 (64) 2.13比较 (65) 2.13.1简单比较 (66) 2.13.2了解比较 (67) 2.13.3使用比较 (69) 2.14历史纪录 (71) 2.15回应 UI (73) 3.喜好设定(Preferences) (76) 3.1工作台(Workbench) (77) 3.1.1外观(Appearance) (79) 3.1.2功能(Capabilities) (80) 3.1.3颜色和字型(Colors and Fonts) (82) 3.1.4比较/修正(Compare/Patch) (83) 3.1.5编辑器(Editors) (86) 3.1.6档案关联(File Associations) (87) 3.1.7按键(Keys) (90) 3.1.8标签装饰(Label Decorations) (99) 3.1.9链接资源(Linked Resources) (99) 3.1.10历史纪录(Local History) (101) 3.1.11视景 (102) 3.1.12搜寻(Search) (104) 3.1.13启动和关闭(Startup and Shutdown) (105) 3.2 Ant (107) 3.2.1 Ant 编辑器(Ant Editor) (107) 3.2.2 Ant 执行时期(Ant Runtime) (109) 3.3建置次序(Build Order) (112) 3.4说明(Help) (113) 3.4.1说明服务器(Help Server) (115) 3.5自动更新(Install/Update) (116) 3.6 Java (117) 3.6.1外观(Appearance) (118) 3.6.2类别路径变量(Classpath variables) (119) 3.6.3程序代码格式制作器(Code Formatter) (120) 3.6.4程序代码产生(Code generation) (122)
数学建模中常见的十大模型讲课稿
数学建模中常见的十 大模型
精品文档 数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 转载▼ 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MA TLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。 8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 2.1 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。 2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法 数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的 收集于网络，如有侵权请联系管理员删除
synopsys简易教程
以.cshrc 及用户根目录下的.synopsys_vss.setup .synopsys_dc.setup 已经配置为前提）1．创建工作目录； 2．编写vhdl源程序； 3．编写.synopsys_vss.setup 和.synopsys_dc.setup文件； 4．编译vhdl源程序； 5．运行vhdldbx 仿真器； 6．运行synopsys的综合器； 7．完成综合后的门级仿真； 以一个一位加法器为例，进行具体说明(用户界面为CDE)： 1）创建adder 目录： 可以在资源管理器中完成，也可以在unix环境下完成：mkdir adder； 2）在adder目录下创建work目录； 3）编写.synopsys_vss.setup文件并存入adder目录；.synopsys_vss.setup的内容如下：WORK >DEFAULT DEFAULT：work TIMEBASE = NS 4）编写一位加法器的源程序（adder1.vhd）并存入adder目录下： library ieee; use ieee.std_logic_1164.all; entity adder1 is port(din1 : in std_logic; din2 : in std_logic; cin : in std_logic; dout: out std_logic; cout: out std_logic); end adder1; architecture rtl of adder1 is begin dout <= din1 xor din2 xor cin; cout <= (din1 and din2) or (cin and (din1 xor din2)); end rtl; 5）编写一位加法器的测试基准（即test_bench）并存入adder目录下：（tb_adder1.vhd）library ieee; use ieee.std_logic_1164.all; entity tb_adder1 is end tb_adder1; architecture rtl of tb_adder1 is component adder1 is port(din1 : in std_logic; din2 : in std_logic; cin : in std_logic;
数学建模方法详解种最常用算法
数学建模方法详解--三种最常用算法 一、层次分析法 层次分析法[1] (analytic hierarchy process，AHP)是美国著名的运筹学家T．L．Saaty教授于20世纪70年代初首先提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法[2，3，4]．该方法是社会、经济系统决策的有效工具，目前在工程计划、资源分配、方案 排序、政策制定、冲突问题、性能评价等方面都有广泛的应用． (一) 层次分析法的基本原理 层次分析法的核心问题是排序，包括递阶层次结构原理、测度原理和排序原理[5]．下面分别予以介绍． 1．递阶层次结构原理 一个复杂的结构问题可以分解为它的组成部分或因素，即目标、准则、方案等．每一个因素称为元素．按照属性的不同把这 些元素分组形成互不相交的层次，上一层的元素对相邻的下一层的全部或部分元素起支配作用，形成按层次自上而下的逐层支配 关系．具有这种性质的层次称为递阶层次． 2．测度原理 决策就是要从一组已知的方案中选择理想方案，而理想方案一般是在一定的准则下通过使效用函数极大化而产生的．然而对 于社会、经济系统的决策模型来说，常常难以定量测度．因此，层次分析法的核心是决策模型中各因素的测度化．3．排序原理
层次分析法的排序问题，实质上是一组元素两两比较其重要性，计算元素相对重要性的测度问题．(二) 层次分析法的基本步骤 层次分析法的基本思路与人对一个复杂的决策问题的思维、判断过程大体上是一致的[1] ． 1．成对比较矩阵和权向量 为了能够尽可能地减少性质不同的诸因素相互比较的困难，提高结果的准确度．T ．L ．Saaty 等人的作法，一是不把所有因 素放在一起比较，而是两两相互对比，二是对比时采用相对尺度． 假设要比较某一层n 个因素n C C ,,1对上层一个因素O 的影响，每次取两个因素i C 和j C ，用ij a 表示i C 和j C 对O 的影响之比， 全部比较 结 果 可 用 成 对 比 较 阵 1 ,0,ij ij ji n n ij A a a a a 表示，A 称为正互反矩阵．一般地，如果一个正互反阵 A 满足： , ij jk ik a a a ,,1,2,,i j k n （1） 则A 称为一致性矩阵，简称一致阵．容易证明n 阶一致阵A 有下列性质： ①A 的秩为1，A 的唯一非零特征根为n ；②A 的任一列向量都是对应于特征根 n 的特征向量． 如果得到的成对比较阵是一致阵，自然应取对应于特征根n 的、归一化的特征向量（即分量之和为1）表示诸因素n C C ,, 1对 上层因素O 的权重，这个向量称为权向量．如果成对比较阵A 不是一致阵，但在不一致的容许范围内，用对应于A 最大特征根(记
Eclipse教程
附录J：Eclipse教程 By Y.Daniel Liang 付蓉译 该帮助文档包括以下内容： ●Eclipse入门 ●选择透视图 ●创建项目 ●创建Java程序 ●编译和运行Java程序 ●从命令行运行Java Application ●在Eclipse中调试 提示：在学习完第一章后使用本教程第1节~第6节，学习完第二章后可配合本教 程的第7节，开始学习第十四章时可配合本教程的第8节。 0 简介 该教程的使用者包括正在通过使用Eclipse来学习Java课程的学生和想要用Eclipse开发Java项目的程序员。Eclipse是由IBM提供的一个开源的Java程序开发软件。 你也可以使用JDK命令行工具来写Java程序。JDK命令行工具包括一系列独立的程序，如编译器和解释器，都可从命令行来激活。除了JDK命令行工具，市场上还有很多Java的开发工具，包括Borland公司的JBuilder、NetBeans、Sun公司的ONE Studio（商业版的NetBeans）、Eclipse和WebGain Visual Café。这些工具为快速开发Java程序提供集成的开发环境（IDE）。编辑、编辑、构造、调试和在线帮助被集成在一个用户图形界面。有效的使用将会极大的提高编程速度。 这个简短的教程将会帮助你熟悉Eclipse，尤其是在创建项目、创建程序、编译和运行程序方面。 提示：Eclipse可运行在任何的Java虚拟机之上。本文中所有的屏幕截图都来自于运行在Windows之上的Eclipse3.0。你可以到https://www.360docs.net/doc/9713647405.html,下载Eclipse。
安装提示：安装Eclipse之前必须安装JDK1.5。JDK1.5可以从https://www.360docs.net/doc/9713647405.html,/j2se/1.5/download.html下载。Windows版本的Eclipse存放在压缩文件eclipse-SDK-3.0-win32.zip中。将文件解压缩到c:\下，解压缩后所有的文件都放在c:\eclipse中。 1 开始使用Eclipse 假设你已经将Eclipse安装在目录c:\eclipse下。要启动Eclipse，双击c:\eclipse目录下的eclipse图标（如图1）： 图1 双击后出现了工作区装载窗口（如图2）： 图2 输入你的工作区所在的目录，本例所有项目、程序都存放在c:\smith目录下，故输入c:\smith，然后点击OK，Eclipse的图形界面就展现在你的眼前了（如图3）。
启动dc_shell工具的.synopsys.setup文档
设置启动dc_shell-t工具的 .synopsys.setup文件 Author:周建伟 Company:西安邮电大学SOC组 Date:2013.10.30 摘要：若你在读不进你的库，即在你的运行报告中总是有：warning:Can?t read link_library file …your_library.db?，这边文档会对你有一定的帮助
逻辑综合环境 启动文件 启动文件用来指定综合工具所需要的一些初始化信息。DC使用名为“.synopsys_dc.setup”的启动文件(位置：inst_dir/admin/setup/.synopsys_dc.setup)。启动时，DC会以下述顺序搜索并装载相应目录下的启动文件： DC安装目录（$DC_PATH/admin/setup） 用户主目录 工具启动目录 注意：后装载的启动文件中的设置将覆盖先装载的启动文件中的相同设置 本文档重在讲述怎么设置工具启动目录 1、把inst_dir/admin/setup/.synopsys_dc.setup文件拷贝到你DC脚本目录下（也就是和你 脚本在同个目录下） 2、在.synopsys_dc.setup文件的第92行，即set link_force_case “check_reference”命令下 修改内容如下： A、set lib_path /library/smic18/feview~2/version2.2(注：lib_path为你smic18库安装 目录，不同于DC安装目录) B、set link_library [list * $lib_path/STD/Synopsys/smic18_ss.db \ $lib_path/IO/Synopsys/smic18IO_line_ss.db \ $lib_path/IO/Synopsys/smic18IO_stagger_ss.db ] C、set search_path [list . ${synopsys_root}/libraries/syn ${synopsys_root}/dw/syn_ver \ ${synopsys_root}/dw/sim_ver \ $lib_path/STD/Synopsys $lib_path/IO/Synopsys ] D、set target_library [list $lib_path/STD/Synopsys/smic18_ss.db \ $lib_path/IO/Synopsys/smic18IO_line_ss.db \ $lib_path/IO/Synopsys/smic18IO_stagger_ss.db ] E、set synthetic_library “” set command_log_file “./command.log” set designer “zjw” set company “soc of xupt”
数学建模中常见的十大模型
数学建模中常见的十大 模型 Document serial number【KKGB-LBS98YT-BS8CB-BSUT-BST108】
数学建模常用的十大算法==转 (2011-07-24 16:13:14) 1. 蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。 2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。 3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。 4. 图论算法。这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。 5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。 6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。 7. 网格算法和穷举法。两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8. 一些连续数据离散化方法。很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。 9. 数值分析算法。如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。 10. 图象处理算法。赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。 2 十类算法的详细说明 蒙特卡罗算法 大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。 举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。
数学建模基础(入门必备)
一、数学模型的定义 现在数学模型还没有一个统一的准确的定义，因为站在不同的角度可以有不同的定义。不过我们可以给出如下定义：“数学模型是关于部分现实世界和为一种特殊目的而作的一个抽象的、简化的结构。”具体来说，数学模型就是为了某种目的，用字母、数学及其它数学符号建立起来的等式或不等式以及图表、图象、框图等描述客观事物的特征及其内在联系的数学结构表达式。一般来说数学建模过程可用如下框图来表明： 数学是在实际应用的需求中产生的，要解决实际问题就必需建立数学模型，从此意义上讲数学建模和数学一样有古老历史。例如，欧几里德几何就是一个古老的数学模型，牛顿万有引力定律也是数学建模的一个光辉典范。今天，数学以空前的广度和深度向其它科学技术领域渗透，过去很少应用数学的领域现在迅速走向定量化，数量化，需建立大量的数学模型。特别是新技术、新工艺蓬勃兴起，计算机的普及和广泛应用，数学在许多高新技术上起着十分关键的作用。因此数学建模被时代赋予更为重要的意义。 二、建立数学模型的方法和步骤 1. 模型准备 要了解问题的实际背景，明确建模目的，搜集必需的各种信息，尽量弄清对象的特征。 2. 模型假设 根据对象的特征和建模目的，对问题进行必要的、合理的简化，用精确的语言作出假设，是建模至关重要的一步。如果对问题的所有因素一概考虑，无疑是一种有勇气但方法欠佳的行为，所以高超的建模者能充分发挥想象力、洞察力和判断力，善于辨别主次，而且为了使处理方法简单，应尽量使问题线性化、均匀化。 3. 模型构成 根据所作的假设分析对象的因果关系，利用对象的内在规律和适当的数学工具，构造各个量间的等式关系或其它数学结构。这时，我们便会进入一个广阔的应用数学天地，这里在高数、概率老人的膝下，有许多可爱的孩子们，他们是图论、排队论、线性规划、对策论等许多许多，真是泱泱大国，别有洞天。不过我们应当牢记，建立数学模型是为了让更多的人明了并能加以应用，因此工具愈简单愈有价值。 4. 模型求解 可以采用解方程、画图形、证明定理、逻辑运算、数值运算等各种传统的和近代的数学方法，特别是计算机技术。一道实际问题的解决往往需要纷繁的计算，许多时候还得将系统运行情况用计算机模拟出来，因此编程和熟悉数学软件包能力便举足轻重。 5. 模型分析 对模型解答进行数学上的分析。“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”，能否对模型结果