前向後項差分和顯式隱式尤拉法
摘要：
本文主要介紹前向後向差分，顯式隱式尤拉法及其穩定性分析。
前向差分對應顯式方法，後向差分對應隱式方法。顯式尤拉法是比較流行的顯式方法，隱式尤拉法是比較流行的隱式方法。
顯式尤拉法條件穩定，對積分步長有要求，隱式尤拉法無條件穩定，對積分步長無要求（理論上如此，但實際使用中對積分步長仍然有要求，只是比顯式尤拉寬鬆）。
1. 前向差分與後向差分
設一元函式函式
1.1 前向差分（Forward Difference）
- 前向差分的定義：
△ yn≡yn+1−yn.
之所以稱之為前向差分，是因為當前時刻的差分△yn ，是下一時刻位置yn+1 （時間向前前進一步）與當前時刻位置yn 之差。 - 高階前向差分
根據上式遞迴可得k階前向差分公式為：△kyn=△k−1yn+1−△k−1yn.
例如，二階前向差分公式為：
△2yn=△2n
=△(△n)
=△(yn+1−yn)
=△n+1−△n
=yn+2−2yn+1+yn
1.2 後向差分（Backward Difference）
- 後向差分定義：
△yn≡yn−yn−1.
由定義可以看出，當前時刻的差分，是當前時刻的位置與前一時刻的位置之差。 - 高階後向差分
同上，k階後向差分公式為：△ kyn=△k−1yn−△k−1yn−1.
因此，二階後向差分公式為：△2yn=yn−2yn−1+yn−2.
1.3 差商和導數
- 差商就是差分除以步長，即，
△ynh. - 在數值計算中，需要以差商代替導數，即，
y′n=△ynh.
- 如果使用前向差分，則為顯式方法，例如，
f′n=yn+1−ynh. - 如果使用後向差分，則為隱式方法，例如，
y′n=yn−yn−1h.
- 如果使用前向差分，則為顯式方法，例如，
2. 顯式尤拉和隱式尤拉
設有一階常微分方程
摘要：
本文主要介紹前向後向差分，顯式隱式尤拉法及其穩定性分析。
前向差分對應顯式方法，後向差分對應隱式方法。顯式尤拉法是比較流行的顯式方法，隱式尤拉法是比較流行的隱式方法。
顯式尤拉法條件穩定，對積分步長有要求，隱式尤拉法無條件穩定，對
一、隱馬爾科夫鏈的第一個基本問題
估計問題：給定一個觀察序列O=O1O2…OT和模型u=(A,B,π),如何快速地計算出給定模型u情況下，觀察序列O的概率， 即P(O|u)?
二、求解觀察序列的概率
其實，求解這個問題就是一個解碼問題。 流程 來看 遞推 limits its 可能 基本 通過 如何 隱馬爾科夫模型HMM（一）HMM模型
隱馬爾科夫模型HMM（二）前向後向算法評估觀察序列概率
隱馬爾科夫模型HMM（三）鮑姆-韋爾奇算法求解HMM參數（TODO）
隱馬爾科夫模型 概率圖模型是一類用圖來表達變數相關關係的概率模型。它以圖為表示工具，最常見的是用一個結點表示一個或一組隨機變數，結點之間的變表是變數間的概率相關關係。根據邊的性質不同，可以將概率圖模型分為兩類：一類是使用有向無環圖表示變數間的依賴關係，稱為有向圖模型或貝葉斯網；另一類是使用無向圖表示變數間的相關關係，稱為無
樹是N個結點的有限集合,N=0時稱為空樹,任意一顆非空樹滿足以下條件:
有且只有一個特定的稱為根的結點
當N>1時,其他結點可分為m個互不相交的悠閒集合,其中每個集合本身又是一個棵樹,並稱為根節點的子樹
樹的定義是遞迴的,是一種遞迴的資料結構,樹作為一
已知HMM模型引數：轉移概率矩陣A：0.50.20.30.30.50.20.20.30.5混淆矩陣B：0.50.50.40.60.70.3初始概率：π=(0.2 , 0.4 , 0.4)求解：三次取球顏色為（紅、白、紅）的概率P(O|λ)提示：盒子相當於三種隱狀態，兩種顏色的
typedef struct
{
int N; /* 隱藏狀態數目;Q={1,2,…,N} */
int M; /* 觀察符號數目; V={1,2,…,M}*/
double **A; /* 狀態轉移矩陣A[1..N][1..N]. a[i][j] 是從t時刻狀態i到t+1
維特比演算法(Viterbi Algorithm)
找到可能性最大的隱藏序列
通常我們都有一個特定的HMM，然後根據一個可觀察序列去找到最可能生成這個可觀察序列的隱藏序列。
1.窮舉搜尋
我們可以在下圖中看到每個狀態和觀察的關係。
通過計算所有可能的隱藏序列的概率， 前言
直接用例子作為演示。
四沒有，因為我看了一下，第四節當時理解錯了，還在改。
正文
選擇操作
部分割槽分大小寫
我們在做匹配的時候希望,不區分大小寫。
當然我們在python使用庫中,可以選擇顯示不區分大小寫。
但是python庫在我們寫入中，有個有一個需求一部分是不區分大小寫的。
比如說我們希望the ### 基本要素
- 狀態 $N$個
- 狀態序列 $S = s_1,s_2,...$
- 觀測序列 $O=O_1,O_2,...$
- $\lambda(A,B,\pi)$
- 狀態轉移概率 $A = \{a_{ij}\}$
- 發射概率 $B = \{b_{ik}\}$
- 初 [TOC]
### 基本要素
- 狀態 $N$個
- 狀態序列 $S = s_1,s_2,...$
- 觀測序列 $O=O_1,O_2,...$
- $\lambda(A,B,\pi)$
- 狀態轉移概率 $A = \{a_{ij}\}$
- 發射概率 $B = \{b_{ik}\}$
公司引入了第三方公司的演算法，而第三方公司只提供matlab匯出的dll，java是無法呼叫的，於是不得不考慮再用c++封裝一層dll供java呼叫。 本人c++只是業餘級，matlab更是路人，但公司在這方面也沒什麼人會，我只好繼續硬著頭皮開始探索之路。
環境配
一、什麼是JSP
JSP全稱為Java Server Pages,它是一種用於開發動態web資源的技術。JSP允許在html頁面中巢狀java程式碼在，主要作用是為使用者提供動態資料。
二、JSP語法
JSP模板元素
jsp的模板元素就是指的是html，html為jsp頁
1.四大作用域:一.ServletContext(ServletContext類)①在jsp中為 application②生命週期:1.開始:web應用啟動時建立整個web中的ServletContext物件.2.死亡:伺服器關閉或Web應用被移除時,ServletCont
JSP 會被編譯為一個Servlet類 ，執行的時候是一個Servlet例項。
1.四大作用域
1.pageContext 當前頁面
通過pageContext.setAttribute(key,value)的資料，只能在當前頁面訪問，在其他頁面就不能訪問了。
Intent開啟Activity
1.Intent的作用
Intent是一個可以訊息傳遞物件，可以通過它來進行元件之間的資訊傳遞。Intent主要有以下三個作用：
l 開啟一個activity
l
最近又開始接觸了一下Android，準備將每次寫的小Demo都在這裡備份一下，以防以後忘記了，Demo相對來說都比較簡單，內容也比較片面。今天主要就是練習了一下intent的使用，主要涉及到的知識點有：intent傳值，隱式呼叫。
1.傳值：
傳送端：intent.putE
pageContext物件
pageContext物件是JSP技術中最重要的一個物件，它代表JSP頁面的執行環境，這個物件不僅封裝了對其它8大隱式物件的引用，它自身還是一個域物件，可以用來儲存資料。並且，這個物件還封裝了web開發中經常涉及到的一些常用操作，例如引入和跳轉其它資源、檢索其 _id bzoj ret iostream 必須 namespace tor http int() 題目鏈接：http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1637
題意：
Farmer John 決定給他的奶牛們照一張 void tdi div con pre ace != view ash 題目鏈接：http://poj.org/problem?id=3159
題目大意：給n個人派糖果，給出m組數據，每組數據包含A，B，C三個數，意思是A的糖果數比B少的個數不多於C,即B的糖果數 - 相關推薦
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BZOJ 1637 [Usaco2007 Mar]Balanced Lineup：前綴和 + 差分
POJ 3159 Candies（差分約束+spfa+鏈式前向星）