2025MCM(B)

Fading Glaciers: Where to Find the Path to Sustainability in Juneau? Summary In this paper, we develop a single-objective nonlinear planning model bas


Serv00免费主机部署FileCodeBox私有文件传输服务实战教程

在当今多设备协同工作的常态下,跨设备进行文本、文件的传输的确是一个高频需求。我们常常会遇到这样的窘境:只是想将手机上的一段文字、一张图片,或者电脑上的一份文档发送到另一台设备上,却不得不打开某个臃肿的社交软件,经历扫码、登陆、找到“文件传输助手”等一系列繁琐的操作。这不仅打断了我们流畅的工作节奏,也


新型元启发式算法:开普勒优化算法(KOA)数学模型详解教程

引言 元启发式算法在解决复杂优化问题方面展现出卓越的性能,尤其是在传统数学方法难以应对的非线性、多模态或高维问题中。这些算法通常模拟自然界中的物理现象、生物行为或社会交互,通过迭代过程逐步逼近最优解。近年来,基于物理的元启发式算法因其独特的数学建模方式和强大的全局搜索能力而受到广泛关注。它们将物理定


CUMCM A题建模补漏

传热学 一维稳态热传导的傅里叶定律 q=-kA\frac{dT}{dx} 其中q是热流密度,表示的是单位时间通过这个截面的热量,k是对流交换系数,表征了传热速度,一般来说对于金属而言,其传热速率较快,木头则较慢。A是截面的面积,面积越大,单位时间内传输的热量便越大。 傅里叶定律也可以表示成如下的形式


DBSCAN聚类算法Python实战:从原理入门到可视化调参教程

相比于K-means需要事先指定k值且只能找到球形或凸形聚类、易将所有点分配到某个聚类,容易受异常值影响的缺点,DBscan由于考虑到了噪声点的影响,因此能够更好地完成聚类的任务。一般来说,当待分类的数据中,包含噪声数据,聚类形状不规则或者不知道聚类的具体数量的时候,我们常采用的是DBSCAN,而不