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复化梯形公式,Newton-Cotes公式,变量代换后的复化梯形公式,Gauss-Legendre公式,Gauss-Jacobi公式插值积分的精确度比较

1.问题

分别计算积分
Ic=∫01cos⁡xxdx=1.809048475800...I_c=\int_0^1\frac{\cos{x}}{\sqrt{x}}dx=1.809048475800... Ic=01xcosxdx=1.809048475800...

Is=∫01sin⁡xxdx=0.620536603446I_s=\int_0^1\frac{\sin{x}}{\sqrt{x}}dx=0.620536603446 Is=01xsinxdx=0.620536603446

根据和真实值的对比,探讨各种方法的优劣。

2.数学理论和算法

1. n个等分区间的复化梯形公式n=100 : 100 : 1000

Tn=∑k=0n−1(xk+1−xk)2(f(xk)+f(xk+1))T_n=\sum_{k=0}^{n-1}\frac{(x_{k+1}-x_k)}{2}(f(x_k)+f(x_{k+1})) Tn=k=0n12(xk+1xk)(f(xk)+f(xk+1))

2. 带权的Newton-Cotes公式n=100 : 100 : ​1000

推导过程:
f(x)=1,integral=2=A+B;f(x)=x,integral=2/3=B;A=4/3,B=2/3f(x)=1,integral=2=A+B; f(x)=x,integral=2/3=B; A=4/3,B=2/3 f(x)=1,integral=2=A+B;f(x)=x,integral=2/3=B;A=4/3,B=2/3

思路:对区间[0,h],由公式(3)代数精度为1,可得A=(4/3)(h(1/2));B=(2/3)(h(1/2))
xi=a+ih,i=0,1,⋅⋅⋅,n,h=b−anx_i=a+ih,i=0,1,\cdot\cdot\cdot,n,h=\frac{b-a}{n} xi=a+ih,i=0,1,n,h=nba

Pn(x)=∑i=0nω(x)(x−xi)ω′(x)f(xi),ω(x)=(x−x0)(x−x1)⋅⋅⋅(x−xn)P_n(x)=\sum_{i=0}^n\frac{\omega(x)}{(x-x_i)\omega'(x)}f(x_i), \omega(x)=(x-x_0)(x-x_1)\cdot\cdot\cdot(x-x_n) Pn(x)=i=0n(xxi)ω(x)ω(x)f(xi),ω(x)=(xx0)(xx1)(xxn)

∫abf(x)dx≈∫abPn(x)dx=∫ab(∑i=0nω(x)(x−xi)ω′(xi)f(xi))dx=∑i=0n(∫abω(x)(x−xi)ω′(xi)dx)f(xi)=∑i=0nAif(xi)\int_a^bf(x)dx\approx\int_a^bP_n(x)dx=\int_a^b(\sum_{i=0}^n\frac{\omega(x)}{(x-x_i)\omega'(x_i)}f(x_i))dx=\sum_{i=0}^n(\int_a^b\frac{\omega(x)}{(x-x_i)\omega'(x_i)}dx)f(x_i)=\sum_{i=0}^nA_if(x_i) abf(x)dxabPn(x)dx=ab(i=0n(xxi)ω(xi)ω(x)f(xi))dx=i=0n(ab(xxi)ω(xi)ω(x)dx)f(xi)=i=0nAif(xi)

Ai=∫abω(x)(x−xi)ω′(xi)dxA_i=\int_a^b\frac{\omega(x)}{(x-x_i)\omega'(x_i)}dx Ai=ab(xxi)ω(xi)ω(x)dx

3. 变量代换后的n个等分区间的复化梯形公式n=20 : 20 : 200

x=t2,Ic′=∫012cos⁡(t2)dt,Is′=∫012sin⁡(t2)dtx=t^2,I_c'=\int_0^12\cos(t^2)dt,I_s'=\int_0^12\sin(t^2)dt x=t2,Ic=012cos(t2)dt,Is=012sin(t2)dt

复化梯形公式如1.

4. Gauss-Legendre积分n=1 : 1 : 5

t=0+12+1−02T=1+T2t=\frac{0+1}{2}+\frac{1-0}{2}T=\frac{1+T}{2} t=20+1+210T=21+T

Ic=∫−11cos⁡(1+T2)2dTI_c=\int_{-1}^1\cos(\frac{1+T}{2})^2dT Ic=11cos(21+T)2dT

Is=∫−11sin⁡(1+T2)2dTI_s=\int_{-1}^1\sin(\frac{1+T}{2})^2dT Is=11sin(21+T)2dT

5. 由正交多项式推出相应Gauss型积分公式n=1 : 1 : 5

3.程序与结果

1. 复化梯形公式

编辑器:

syms x
f(x)=cos(x)/sqrt(x);
g(x)=sin(x)/sqrt(x);
errof=[];
errog=[];
for n=100:100:1000h=1/n;x=linspace(1/n,1,n);Tf=eval((h*(0+sum(f(x))-f(x(1,n))/2)))Tg=eval((h*(0+sum(g(x))-g(x(1,n))/2)))errof(n/100)=abs(Tf-Tfbar);errog(n/100)=abs(Tg-Tgbar);
end
Tfbar=eval(int(f(x),0,1))
Tgbar=eval(int(g(x),0,1))
errof,errog
Tf=1.663004
Tg=0.620330
Tf=1.705784
Tg=0.620463
Tf=1.724734
Tg=0.620497
Tf=1.736030
Tg=0.620511
Tf=1.743739
Tg=0.620518
Tf=1.749429
Tg=0.620522
Tf=1.753852
Tg=0.620525
Tf=1.757417
Tg=0.620527
Tf=1.760370
Tg=0.620530
Tf=1.762870
Tg=0.620530
Tfbar=1.809048
Tgbar=0.620537
errof=列 1 至 2 0.146045   0.103265列 3 至 40.084315   0.073018列 5 至 60.065309   0.059619列 7 至 80.055196   0.051631列 9 至 100.048679   0.046181
errog=1.0e-03 *列 1 至 20.206890   0.073250列 3 至 40.039897   0.025923列 5 至 60.018554   0.014117列 7 至 80.011204   0.009172列 9 至 100.007687   0.006563

2. 带权的Newton-Cotes公式

编辑器:

syms x
f(x)=cos(x)/sqrt(x);
g(x)=sin(x)/sqrt(x);
errof=[];
errog=[];
for n=100:100:1000h=1/n;x=linspace(1/n,1,n);Tf=eval((4/3)*n^(-1/2)+(2/3)*n^(-1/2)*cos(1/n)+(h*(f(x(1,1))/2+sum(f(x))-f(x(1,n))/2)))Tg=eval((2/3)*n^(-1/2)*sin(1/n)+(h*(g(x(1,1))/2+sum(g(x))-g(x(1,n))/2)))errof(n/100)=abs(int(f(x),0,1))errog(n/100)=abs(int(g(x),0,1))
end
Tfbar=eval(int(f(x),0,1))
Tgbar=eval(int(g(x),0,1))
errof,errog
Tf=1.912998
Tg=0.621496
Tf=1.882559
Tg=0.620875
Tf=1.869071
Tg=0.620721
Tf=1.861030
Tg=0.620657
Tf=1.855542
Tg=0.620622
Tf=1.851491
Tg=0.620602
Tf=1.848343
Tg=0.620588
Tf=1.845805
Tg=0.620579
Tf=1.843703
Tg=0.620572
Tf=1.841925
Tg=0.620567
Tfbar=1.809048
Tgbar=0.620537
errof=列 1 至 20.103950   0.073511列 3 至 40.060023   0.051982列 5 至 60.046494   0.042443列 7 至 80.039295   0.036757列 9 至 100.034655   0.032876
errog=1.0e-3 *列 1 至 20.959757   0.339227列 3 至 40.184628   0.119910列 5 至 60.085796   0.065264列 7 至 80.051790   0.042388列 9 至 100.03552   0.030329

3. 变量代换后的复化梯形公式

编辑器:

syms x
f(x)=2*cos(x^2);
g(x)=2*sin(x^2);
errof=[];
errog=[];
for n=20:20:200h=1/n;x=linspace(1/n,1,n);Tf=eval((h*(0+sum(f(x))-f(x(1,n))/2)))Tg=eval((h*(0+sum(g(x))-g(x(1,n))/2)))errof(n/20)=abs(Tf-Tfbar);errog(n/20)=abs(Tg-Tgbar);
end
Tfbar=eval(int(f(x),0,1))
Tgbar=eval(int(g(x),0,1))
errof,errog
Tf=1.758347
Tg=0.620987
Tf=1.783873
Tg=0.620649
Tf=1.792304
Tg=0.620587
Tf=1.796505
Tg=0.620565
Tf=1.799020
Tg=0.620555
Tf=1.800696
Tg=0.620549
Tf=1.801891
Tg=0.620546
Tf=1.802785
Tg=0.620544
Tf=1.803484
Tg=0.620542
Tf=1.804041
Tg=0.620541
Tfbar=1.809048
Tgbar=0.620537
errof=列 1 至 20.050701   0.025175列 3 至 40.016745   0.012544列 5 至 60.010028   0.008353列 7 至 80.007157   0.006261列 9 至 100.005564   0.005007
errog=1.0e-3 *列 1 至 20.450502   0.112579列 3 至 40.050031   0.028142列 5 至 60.018010   0.012507列 7 至 80.009189   0.007035列 9 至 100.0055587   0.004503

4. Gauss-Legendre公式

编辑器:

syms x
f(x)=cos(((1+x)^2)/4);
g(x)=sin(((1+x)^2)/4);
errof=[];
errog=[];
x=[0,0,0,0,0;-0.5774,0.5774,0,0,0;0,-0.7746,0.7746,0,0;-0.8611,0.8611,-0.3400,0.3400,0;0,-0.9062,0.9062,-0.2309,0.2309,-0.5385,0.5385];
A=
[2,0,0,0,0;1,1,0,0,0;0.8889,0.5556,0.5556,0,0;0.3479,0.3479,0.6521,0.6521,0;0.5689,0.2369,0.2369,0.4786,0.4786];
for n=1:1:5S=0;R=0;for i=1:1:nS=S+A(n,i)*f(x(n,i));R=R+A(n,i)*g(x(n,i));endTf=eval(S)Tg=eval(R)errof(n)=abs(Tf-Tfbar);errog(n)=abs(Tg-Tgbar);
end
Tfbar=eval(int(f(x),-1,1))
Tgbar=eval(int(g(x),-1,1))
errof,errog
Tf=1.937825
Tg=0.494808
Tf=1.811690
Tg=0.627333
Tf=1.808942
Tg=0.620590
Tf=1.809044
Tg=0.620540
Tf=1.808954
Tg=0.620509
Tfbar=1.809048
Tgbar=0.620537
errof=列 1 至 20.128776   0.002642列 3 至 40.000107   0.000001列 50.000095
errog=列 1 至 20.125729   0.006797列 3 至 40.000053   0.000003列 50.000027

5. Gauss-Jocabi公式

1. 正交多项式

$$

$$

syms x
w(x)=1/sqrt(x);
syms a [1,5]
syms P [1,5]
for n=1:1:5s=1;for i=1:1:ns=a(i)+s*x;endP(i)=s;
end
Pn=1
clear eq
syms eq [1,n]
outfor j=1:1:neq(j)=int(w(x)*x^(j-1)*P(n),0,1);end
out=solve(eq);
out(1)n=2
clear eq
syms eq [1,n]
for j=1:1:neq(j)=int(w(x)*x^(j-1)*P(n),0,1);end
out=solve(eq);
out.a1,out.a2n=3
clear eq
syms eq [1,n]
for j=1:1:neq(j)=int(w(x)*x^(j-1)*P(n),0,1);end
out=solve(eq);
out.a1,out.a2,out.a3n=4
clear eq
syms eq [1,n]
for j=1:1:neq(j)=int(w(x)*x^(j-1)*P(n),0,1);end
out=solve(eq);
out.a1,out.a2,out.a3,out.a4n=5
clear eq
syms eq [1,n]
for j=1:1:neq(j)=int(w(x)*x^(j-1)*P(n),0,1);end
out=solve(eq);
out.a1,out.a2,out.a3,out.a4,out.a5
P = [a1+x,a2+x*(a1+x),a3+x*(a2+x*(a1+x)),a4+x*(a3+x*(a2+x*(a1+x))),a5+x*(a4+x*(a3+x*(a2+x*(a1+x))))]
n =1
ans = -1/3
n =2
ans =-6/7
ans =3/35
n =3
ans =-15/11
ans =5/11
ans =-5/231
n =4
ans = -28/15
ans =14/13
ans =-28/143
ans =7/1287
n =5
ans = -45/19
ans =630/323
ans =-210/323
ans =315/4199
ans =-63/46189

2. 零点

roots([1,-1/3])
roots([1,-6/7,3/35])
roots([1,-15/11,5/11,-5/231])
roots([1,-28/15,14/13,-28/143,7/1287])
roots([1,-45/19,630/323,-210/323,315/4199,-63/46189])
ans =  0.33333
ans =0.741560.11559ans =0.8694990.4371980.056939ans =0.9221570.6346770.2761840.033648ans =0.9484940.7483350.4615970.1878320.022164

3. 积分系数

X=[1/3,0,0,0,0;0.115587,0.741556,0,0,0;0.056939,0.437198,0.869500,0,0;0.033648,0.276184,0.634677,0.748335,0.948494];
syms x
w(x)=1/x^(1/2)
syms a [1,5]
syms P [1,5]
for n=1:1:5ns=1;for i=1:1:ns=s*(x-X(n,i));endw(x)=s;dw(x)=diff(w(x),1);for j=1:1:njA=eval(int(w(x)*w(x)/((x-X(n,j))*dw(X(n,j))),0,1))end
end
n = 1
j = 1
A =2
n = 2
j = 1
A = 1.304290
j = 2
A = 0.695710
n = 3
j = 1
A = 0.935828
j = 2
A = 0.721523
j = 3
A = 0.342649
n = 4
j = 1
A =0.725368
j = 2
A = 0.627413
j = 3
A = 0.444762
j = 4
A = 0.202457
n = 5
j = 1
A = 0.591048
j = 2
A =0.538533
j = 3
A = 0.438173
j = 4
A = 0.298903 - 0.000000000000005i
j = 5
A = 0.133343 + 0.000000000000007i

4. 积分

syms x
f(x)=cos(x)
g(x)=sin(x)
F(x)=cos(x)/sqrt(x)
G(x)=sin(x)/sqrt(x)
X=[1/3,0,0,0,0;0.115587,0.741556,0,0,0;0.056939,0.437198,0.869499,0,0;0.033648,0.276184,0.634677,0.922157,0;0.022164,0.187832,0.461597,0.748335,0.948494];
A=
[2,0,0,0,0;1.304290,0.695710,0,0,0;0.935828,0.721523,0.342690,0,0;0.725368,0.627413,0.444762,0.202457,0;0.591048,0.538533,0.438127,0.298903,0.133343];
for n=1:1:5S=0;R=0;for i=1:1:nS=S+A(n,i)*f(X(n,i));R=R+A(n,i)*g(X(n,i));endTf=eval(S)Tg=eval(R)
errof=[];
errog=[];
Tfbar=eval(int(F(x),0,1))
Tgbar=eval(int(G(x),0,1))
errof(n)=abs(Tf-Tfbar)
errog(n)=abs(Tg-Tgbar)
end 
errof,errog
X =列 1 至 2 0.333333 0 0.115587 0.741556 0.056939   0.437198 0.033648 0.276184 0.022164 0.187831     列 3 至 4 0 0 0 0 0.869500 0 0.634677 0.922157 0.461597 0.748335 列 5 0 0 0 0 0.948494 
A =列 1 至 2 2.000000 0 1.304290 0.695710 0.935828 0.721523 0.725368 0.627413 0.591048 0.538533   列 3 至 4 0 0 0 0 0.342649 0 0.444762 0.202457 0.438173 0.298903 列 5 0 0 0 0 0.133343 
Tf =1.889914
Tg =0.654389
Tf =1.808616
Tg =0.620331 
Tf =1.809049 
Tg =0.620537
Tf =1.809048 
Tg =0.620537 
Tf =1.809048 
Tg =0.620537 
errof = 列 1 至 2 0.080865 0.000432 列 3 至 4 0.00000091 0.00000000102列 5 0.000000000000659 
errog = 列 1 至 2 0.033852 0.000206 列 3 至 4 0.000000453 0.00000000052 列 5 0.000000000000295

4.结论

这五种方法插值积分的逼近精确度依次递增,所需迭代次数依次减少,收敛速度

逐渐加快,但计算复杂度也随之增加,且大多数Ic的逼近结果不如Is。

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什么是gRPC gRPC是谷歌开源的基于go语言的一个现代的开源高性能RPC框架&#xff0c;可以在任何环境中运行。它可以有效地连接数据中心内和跨数据中心的服务&#xff0c;并提供可插拔的支持&#xff0c;以实现负载平衡&#xff0c;跟踪&#xff0c;健康检查和身份验证。它还适用…

python 第六章 函数

1.函数的定义 def 名称(形参): 函数体 2.函数的调用 名称(实参) 单独文件&#xff1a;模块 调用方式——模块.名称 3.函数的参数类型 1.位置参数&#xff1a; def add(a,b):add(2,3) #顺序&#xff0c;个数&#xff0c;数据类型都要相同&#xff01;&#xff01;&#xf…

C++简单使用Jsoncpp来读取写入json文件

一、源码编译 C操作json字符串最好的库应该就是jsoncpp了&#xff0c;开源并且跨平台。它可以从这里下载。 下载后将其解压到任意目录&#xff0c;它默认提供VS2003和VS2010的工程文件&#xff0c;使用VS2010可以直接打开makefiles\msvc2010目录下的sln文件。 工程文件提供Json…

BZOJ 3420: Poi2013 Triumphal arch

二分答案 第二个人不会走回头路 那么F[i]表示在i的子树内(不包括i)所需要的额外步数 F[1]0表示mid可行 k可能为0 #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; int cnt,n,mid,F[300005],last[300005]; struct node{int to,next; }e[600005]; void a…

Java泛型使用需要小心

这是源自实际开发的一个坑&#xff0c;只是被我简化了。 Set<Integer> gs null;Set gss new HashSet();gs gss;gss.add("19");System.out.println(gs);for (int i : gs) {if (i19) {System.out.println("1");}} 代码经过一些转换你如果不注意以…

证明实对称正定矩阵A的Gauss-Seidel法必定收敛(完整过程)

Solution: ​ \quad将nnn阶实对称矩阵AAA设为D−L−LTD-L-L^TD−L−LT,其中DDD是AAA的所有主对角元素构成对角矩阵&#xff0c;−L-L−L是AAA的所有主对角线以下的元素构成的严格下三角矩阵。 ​ \quad此时Gauss−SeidelGauss-SeidelGauss−Seidel法的迭代矩阵为(D−L)−1LT(…

5月中旬的一些总结

考完英语口语了&#xff0c;最大的帮助就是找到了练习的方法和思路。 周三晚上有谷歌的全球IO大会。 ******** 写吴斌老师的课程作业&#xff0c;这才发现winedt过期了。用了rept之后本来是解决问题了&#xff0c;可是一联网就又不行了。总要关上再打开。用防火墙阻断却找不到选…

项目总结10:通过反射解决springboot环境下从redis取缓存进行转换时出现ClassCastException异常问题...

通过反射解决springboot环境下从redis取缓存进行转换时出现ClassCastException异常问题 关键字 springboot热部署 ClassCastException异常 反射 redis 前言 最近项目出现一个很有意思的问题&#xff0c;用户信息(token)储存在redis中&#xff1b;在获取token&#xff0c;反序列…

Rouche Theorem(Stein复分析)

Rouche Theorem&#xff1a; \quadIffandgareholomorphicfunctionsinaregionΩcontainingacircleCanditsinterior,and∣f(z)∣≥∣g(z)∣forz∈C,fandfghavethesamenumbersofzerosinsidethecircleC.If\quad f\quad and\quad g\quad are\quad holomorphic\quad functions\quad i…

Java线上程序频繁JVM FGC问题排障与启示

线上Java程序的JVM频繁FGC&#xff0c;现象如图所示&#xff1a; 一直持续FGC 5次左右&#xff0c;每次耗时1秒多不等。 FGC的原因实际上是内存不够用&#xff0c;但是运维反映堆内存是2G&#xff0c;从运维提供的参数看也是。 内存实际上一直只用到1G以内。 这时候可以自己写…

python常用数据结构的常用操作

作为基础练习吧。列表LIST&#xff0c;元组TUPLE,集合SET&#xff0c;字符串STRING等等&#xff0c;显示&#xff0c;增删&#xff0c;合并。。。 #List shoplist [apple,mango,carrot,banana] print I have ,len(shoplist), items to purchase. print These items are: for …

h5 和native 交互那些事儿

前端菜菜一枚&#xff0c;写下关于h5 和native 交互那些事情。偏前端&#xff0c;各种理论知识&#xff0c;不在赘述。之前有各位大牛已经写过。我只写代码&#xff0c;有问题&#xff0c;下面留言/* 关于h5 和native 之间的交互 JSBridge 解决问题&#xff0c;偏向前端* 使用U…

手把手教你写电商爬虫-第二课 实战尚妆网分页商品采集爬虫

系列教程 手把手教你写电商爬虫-第一课 找个软柿子捏捏 如果没有看过第一课的朋友&#xff0c;请先移步第一课&#xff0c;第一课讲了一些基础性的东西&#xff0c;通过软柿子"切糕王子"这个电商网站好好的练了一次手&#xff0c;相信大家都应该对写爬虫的流程有了一…

Python程序设计 第六章 函数(续

复习 1. 10进制 ⇒\Rightarrow⇒ 2进制 除2取余&#xff0c;从低位到高位存储到字符串中&#xff0c;从高位到低位def d2b(n):if n>1:d2b(n//2)print(n%2,end)d2b(4)出口&#xff1a; 条件&#xff0c;值确定 &#xff08;一&#xff09;return (二&#xff09;函数体执行结…

K8S的横向自动扩容的功能Horizontal Pod Autoscaling

K8S 作为一个集群式的管理软件&#xff0c;自动化、智能化是免不了的功能。Google 在 K8S v1.1 版本中就加入了这个 Pod 横向自动扩容的功能&#xff08;Horizontal Pod Autoscaling&#xff0c;简称 HPA&#xff09;。 HPA 与之前的 Deployment、Service 一样&#xff0c;也属…

第八周例行报告

此作业要求参见&#xff1a;https://edu.cnblogs.com/campus/nenu/2018fall/homework/2326 1、本周PSP 类型 任务 开始时间 结束时间 中断时间 Delta时间 会议 事后诸葛亮会议 11.3 14&#xff1a;12 11.3 15&#xff1a;08 0min 56min 博客 编写博客《事后诸葛…

HTTP头部信息解释分析(详细整理)

这篇文章为大家介绍了HTTP头部信息&#xff0c;中英文对比分析&#xff0c;还是比较全面的&#xff0c;若大家在使用过程中遇到不了解的&#xff0c;可以适当参考下 HTTP 头部解释 1. Accept&#xff1a;告诉WEB服务器自己接受什么介质类型&#xff0c;*/* 表示任何类型&#…

深圳杯---深圳市生活垃圾处理社会总成本分析

2017年3月18日&#xff0c;国务院向全国发布了《生活垃圾分类制度实施方案》&#xff0c;这标志着中国垃圾分类制度建设开始了一个全新阶段&#xff0c;垃圾分类已成为推进社会经济绿色发展、提升城市管理和服务水平、优化人居环境的重要举措。为了保证这一目标能够顺利实现&am…

你真的掌握了并发编程volatile synchronized么?

先看代码&#xff1a; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/**** author xialuomantian*/ public class NewTest {static volatile int a 1;static volatile int b 1;//static int a 1;//static int b 1;public static AtomicInteger aa new AtomicInteg…

SQLSERVER存储过程基本语法使用

一、定义变量 --简单赋值 declare a int set a5 print a --使用select语句赋值 declare user1 nvarchar(50) select user1张三 print user1 declare user2 nvarchar(50) select user2 Name from ST_User where ID1 print user2 --使用update语句赋值 declare user3 nv…

线上java JVM问题排查

作者&#xff1a;霞落满天 第一部分 是我以前公司的一则正式案例&#xff1a; 第二部分 是我另一个博客上写的主要是最近发现大家问的比较多就写了此文 第一部分 线上真实故障案例 下面是一个老系统&#xff0c;代码写的有点问题导致出现这样一个JVM占比过高的问题&#xff…

走向云时代的大型机

大型机&#xff0c;又称大型主机&#xff0c;英文名mainframe&#xff0c;是指使用专用的处理器指令集、操作系统和应用软件的有机整体。大型机最早诞生于上个世纪六十年代&#xff0c;经过四十多年的不断发展&#xff0c;其在可靠性、安全性、可用性和灵活性方面首屈一指。近年…

区分 欧几里得距离 曼哈坦距离 明考斯基距离

欧几里德距离(Euclidean Distance)&#xff0c;欧氏距离。一种通常采用的表示相似度的距离定义&#xff0c;是表示在m维空间中两个点之间的真实距离。 对于n维空间中的两个点之间的欧几里得距离d(i,j)表示为&#xff1a; d(i,j) (|xi1-xj1|2|xi2-xj2|2……|xip-xjp|2)1/2 当n2…