什么是交易II？ deal.II是一个C ++程序库，旨在使用自适应有限元解决偏微分方程的计算问题。 它使用最先进的编程技术，为您提供所需的复杂数据结构和算法的现代化接口。 对于急躁的人： 假设您已经将.tar.gz文件解压缩到目录/ path / to / dealii / sources中。 然后使用以下命令配置，编译和安装deal.II库： $ mkdir build $ cd build $ cmake -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/path/where/dealii/should/be/installed/to /path/to/dealii/sources $ make install (alternatively $ make -j install) $ make test 要从存储库进行构建，请首先执行以下命令： $ git clone

软件测试(原书中文第二版) Software Testing A Craftsman‘s Approach

随机单位承诺 公式和双重优化算法主要借鉴了Anthony Papavasiliou的工作： 将可再生能源与需求延缓耦合 作者：帕帕瓦西里乌（Papavasiliou），安东尼（Anthony）博士，加利福尼亚大学伯克利分校，2011，99； 3499039 解决原始问题 $Pythonmain.py 解决线性松弛 $ python main.py --relax 解决线性松弛+舍入算法 $ python main.py --relax --round 拉格朗日分解和次梯度优化 $ python main.py -分解 $ python main.py -分解--nar 6 --epsilon 0.01 -

一本好用的书，ppp理论的基础，网络性能等分析。非常有用

这本图书于2009年3月由石油工业出书社刊行，《实用流变丈量学》书籍推荐。pdf电子书《实用流变测量学》由网络收集整理而来，著作权归属于原书作者施拉姆，朱怀江和出版商，在此也要感谢石油工业出版社，感谢您阅读《实用流变测量学》

许多随机动态程序 (DP) 具有弱耦合结构，因为每个周期中的一组链接约束耦合了原本独立的子问题集合。 此类问题的两个广泛研究的近似是近似线性规划 (ALP)，它涉及优化在子问题之间相加分离的值函数近似，以及拉格朗日松弛，其中涉及放宽链接约束。 众所周知，这两种近似都提供了所有状态下最优值函数的上限，而 ALP 在初始状态下提供了更严格的上限。 这篇短文的目的是为这些上限即使不相同也常常接近这一事实提供理论依据。 我们表明： (i) 对于任何弱耦合 DP，这两个上限之间的差异 --- 松弛间隙 --- 根据 ALP 内约束分离问题的完整性间隙从上方有界； (ii) 如果子问题奖励是统一有界的，并且链接约束上的一些广泛适用的条件成立，则松弛间隙由与子问题数量无关的常数从上方限定； (iii) 当子问题动作是二元的并且链接约束具有单模结构时，松弛间隙为零。 (iii) 的条件在几个广泛研究的问题中成立：不安分的强盗问题、在线随机匹配问题、网络收入管理问题和重新定位资源的价格导向控制。 这些发现概括并统一了现有的结果。

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Author: Francois Louveaux, John R. Birge Publisher: Springer (2000) Binding: Hardcover, 448 pages pricer: $119.00 ISBN-10: 0387982175 editorialreviews The aim of stochastic programming is to find optimal decisions in problems which involve uncertain data. This field is currently developing rapidly with contributions from many disciplines including operations research, mathematics, and probability. Conversely, it is being applied in a wide variety of subjects ranging from agriculture to financial planning and from industrial engineering to computer networks. This textbook provides a first course in stochastic programming suitable for students with a basic knowledge of linear programming, elementary analysis, and probability. The authors aim to present a broad overview of the main themes and methods of the subject. Its prime goal is to help students develop an intuition on how to model uncertainty into mathematical problems, what uncertainty changes bring to the decision process, and what techniques help to manage uncertainty in solving the problems. The first chapters introduce some worked examples of stochastic programming and demonstrate how a stochastic model is formally built. Subsequent chapters develop the properties of stochastic programs and the basic solution techniques used to solve them. Three chapters cover approximation and sampling techniques and the final chapter presents a case study in depth. A wide range of students from operations research, industrial engineering, and related disciplines will find this a well-paced and wide-ranging introduction to this subject.

Representation Theory of Finite Groups

卡尔曼的论文，卡尔曼滤波器第一次在此论文中提出。