符号多项式的操作，已经成为表处理的典型用例。
在数学上，一个一元多项式Pn(x)可按升幂写成：Pn(x)=p0+p1x+p2x2+….+pnxn它由n+1个系数唯一确定，因此，在计算机里，它可用一个线性表P来表示：P=(p0,p1,p2,…pn)每一项的指数i隐含在其系数pi的序号里。
假设Qm(x)是一元m次多项式，同样可用线性表Q来表示:Q=(q0,q1,q2,…qm)。
不失一般性，设m＜n，则两个多项式相加的结果Rn(x)=Pn(x)+Qm(x)可用线性表R表示：R=(p0+q0,p1+q1,p2+q2,…,pm+qm,pm+1,…pn)。
显然，我们可以对P、Q和R采用顺序存储结构，使得多项式相加的算法定义十分简约。
至此，一元多项式的表示及相加问题似乎已经解决了。
然而在通常的应用中，多项式的次数可能很高且变化很大，使得顺序存储结构的最大长度很难决定。
特别是在处理形如:S(x)=1+3x10000+2x20000的多项式时，就要用一长度为20001的线性表来表示，表中仅有三个非零元素，这种对内存空间的浪费是应当避免的，但是如果只存储非零系数项则显然必须同时存储相应的指数。
一般情况下的一元n次多项式可写成:Pn(x)=p1xe1+p2xe2+…+pmxem其中pi，是指数为ei的项的非零系数，且满足0≤e1＜e2＜…＜em=n，若用一个长度为m且每个元素有两个数据项(系数项和指数项)的线性表便可唯一确定多项式Pn(x)。
((p1,e1),(p2,e2),…,(pm,em))在最坏情况下，n+1(=m)个系数都不为零，则比只存储每项系数的方案要多存储一倍的数据。
但是，对于S(x)类的多项式，这种表示将大大节省空间。
本题要求选用线性表的一种合适的存储结构来表示一个一元多项式，并在此结构上实现一元多项式的加法，减法和乘法操作

支持向量机是数据挖掘中的一个新方法。
支持向量机能非常成功地处理回归问题(时间序列分析)和模式识别(分类问题、判别分析)等诸多问题，并可推广于预测和综合评价等领域，因此可应用于理科、工科和管理等多种学科。
目前国际上支持向量机在理论研究和实际应用两方面都正处于飞速发展阶段。
希望《数据挖掘中的新方法——支持向量机》能促进它在我国的普及与提高。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》对象既包括关心理论的研究工作者，也包括关心应用的实际工作者。
对于有关领域的具有高等数学知识的实际工作者，略去书中的某些理论部分，仍能对支持向量机的本质有一个概括的理解，从而用它解决自己的问题。
《数据挖掘中的新方法——支持向量机》适合高等院校高年级学生、研究生、教师和相关科研人员及相关领域的实际工作者使用。
序言符号表第1章最优化问题及其基本理论1·1最优化问题1·2最优性条件1·3对偶理论1·4注记参考文献第2章求解分类问题和回归问题的直观途径2·1分类问题的提出2·2线性分类学习机2·3支持向量分类机2·4线性回归学习机2·5支持向量回归机2·6注记参考文献第3章核3·1描述相似性的工具——内积3·2多项式空间和多项式核3·3Mercer核3·4正定核3·5核的构造3·6注记参考文献第4章推广能力的理论估计4·1损失函数和期望风险4·2求解分类问题的一种途径和一个算法模型4·3VC维4·4学习算法在概率意义下的近似正确性4·5一致性概念和关键定理4·6结构风险最小化4·7基于间隔的推广估计4·8注记参考文献第5章分类问题5·1最大间隔原则5·2线性可分支持向量分类机5·3线性支持向量分类机5·4支持向量分类机5·5ν-支持向量分类机(ν-SVC)5·6ν-支持向量分类机(ν-SVC)和C-支持向量分类机(C-SVC)的关系5·7多类分类问题5·8一个例子5·9注记参考文献第6章回归估计6·1回归问题6·2ε-支持向量回归机6·3ν-支持向量回归机6·4ε-支持向量回归机(ε-SVR)与ν-支持向量回归机(ν-SVR)的关系6·5其他方式的支持向量回归机6·6其他方式的损失函数6·7一些例子6·8注记参考文献第7章算法7·1无约束问题解法7·2内点算法7·3求解大型问题的算法7·4注记参考文献第8章应用8·1模型选择问题8·2分类问题的线性分划中的特征选择8·3模型选择8·4静态图像中球的识别8·5自由曲面的重建问题8·6应用简介8·7核技巧的应用8·8注记参考文献附录A基础知识A·1基本定义A·2梯度和Hesse矩阵A·3方向导数A·4Taylor展开式A·5分离定理附录BHilbert空间B·1向量空间B·2内积空间B·3Hilbert空间B·4算子、特征值和特征向量附录C概率C·1概率空间C·2随机变量及其分布C·3随机变量的数字特征C·4大数定律附录D鸢尾属植物数据集英汉术语对照表

基于m序列生成跳频序列，经调制后可以生成跳频信号，其中信号的序列级数、本原多项式系数及载波局限等均可改变。

1)将消息多项式消息多项式乘以，即2)计算的余式2)计算的余式3)码多项式为，其中的加法为二元域上的加法

为衡量国产主流2m分辨率光学卫星的几何定位精度,本文在有理多项式(RPC)模型与区域网平差的基础上,针对不同卫星在不同地区表现出的几何定位精度的差异,提出了一种利用相同控制基准测评多星几何定位精度的方法。
以河北省沽源县平坦地区作为控制区域,采用高分一号系列卫星(GF1、GF1-B、GF1-C、GF1-D)、资源三号系列卫星(ZY3-1、ZY3-2)以及天绘一号卫星(TH-1)的多幅不同高分辨率卫星影像进行单景与立体影像几何精度的评估试验。
研讨结果表明:在无控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度大都优于42m;TH-1单景影像的平面精度约为6.36m;ZY3-1立体影像的精度较高,平面精度约为11.29m,高程精度约为3.43m。
在有控制点条件下,高分一号系列卫星单景影像的平面精度均优于13.3m,ZY3-1、ZY3-2和TH-1单景影像的平面精度均优于5.46m,ZY3-1、ZY3-2立体影像的平面精度分别约为4.01m和4.29m,高程精度分别约为1.71m和1.61m。
本文方法对多颗高分辨率国产光学卫星几何定位精度的评估是合理可行的。

随着互联网的快速发展，支付宝已成为人们生活中必不可缺的一部分，买基金的人也日益增多。
本次论文利用多项式拟合的方法对支付宝基金净值的数据进行预测。
利用polyval、polyfit函数进行拟合。
多项式拟合主要采用多项式函数方式进行拟合、逼近数据所呈现出来的趋势，建立预测模型。
利用MatlabR2016a得出未来15天基金净值情况的预测。

引入虚数单位i。
定义共轭复数。
1.1.2加减乘除定义把i看成多项式的变量，a、b看做多项式的系数，可以定义加减乘。
根据多项式的加减乘性质，复数的加减乘也有相应

DetrendedFluctuationAnalysis，DFA方法的一个优点是它可以无效地滤去序列中的各阶趋势成分,能检测含有噪声且叠加有多项式趋势信号的长程相关,适合非平稳时间序列的长程幂律相关分析

实现了工程测量中各种常见的沉降预测算法，包括直线拟合法、二次多项式拟合法、三次多项式拟合法、双曲线法、对数曲线法、抛物线法、指数曲线法、泊松曲线法、星野法、Asaoka法、灰度模型GM(1,1)法、灰度模型Verhulst法、BP神经网络法、遗传算法。
各种算法的具体实现可以参考https://blog.csdn.net/yh523/article/details/122944048。
在VisualStudio2015中采用C#编程语言实现，使用.NetFramework4.0。
附件资源包含可以编译运转的源代码，以及可以直接运转的exe示例程序。

对于研一同学，数值计算的编程大作业是不可避免的一项任务。
本资源包含以下6个大作业的具体数学原理、实验结论和matlab程序，每一步matlab程序本人都尽做大程度进行标注，不懂的地方可以私信我实验一：利用拉格朗日的插值多项式的振荡景象（等距节点、随机节点、分段二次插值、切比雪夫多项式零点）实验二：最小二乘曲线拟合（直线、抛物线进行最小二乘拟合及验证）实验三：数值积分（变步长复化梯形公式、变步长复化辛普森、龙贝格法）实验四：线性方程组数值求解（Cholesky分解、LU分解、Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法）实验五：非线性方程求根（二分法、Newton法、弦截法）实验六：常微分初值问题数值解法（改进欧拉法、经典四阶龙格库塔法）

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。