费马素性检验是一种随机化算法，判断一个数是合数还是可能是素数。 根据费马小定理：如果p是素数，1 \le a \le p，那么 a^ \equiv 1 \pmod。 如果我们想知道n是否是素数，我们在中间选取a，看看上面等式是否成立。如果对于数值a等式不成立，那么n是合数。如果有很多的a能够使等式成立，那么我们可以说n 可能是素数，或者伪素数。 在我们检验过程中，有可能我们选取的a都能让等式成立，然而n却是合数。这时等式 a^ \equiv 1 \pmod 被称为Fermat liar。如果我们选取满足下面等式的a 费马素性检验 费马素性检验 a^ \not\equiv 1 \pmod 那么a也就是对于n的合数判定的Fermat witness。 整个算法可以写成是下面两大部： 输入：n需要检验的数；k：参数之一来决定检验需要进行的次数。 输出：当n是合数时，否则可能是素数： 重复k次： 在[1, n − 1]范围内随机选取a 如果an − 1 mod n ≠ 1 那么返回合数 返回可能是素数

2021年新能源汽车（蔚来、理想、小鹏、威马）企业对比系列报告（一）：千亿赛道下的错位竞争，造车新势力的差异化生存之道。

基于神经网络与马尔可夫组合模型在城市公路使用性能中的预测实现，孙彬彬，王虹，城市道路使用性能关乎是城市道路建设的延续,其运行管理是确保城市道路运行状态的关键。随着我国经济和交通的快速发展,城市道路的�

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matlab马科维茨代码投资组合资产分配策略：从Markowitz到RNN 该研究项目将从18个欧盟债券指数和一个基准开始，探索用于优化投资组合分配的不同方法。 使用Matlab和Python开发的项目。 项目中使用的输入数据和技术 原始数据是从Eikon下载的1998年至2018年间18个欧盟国家的所有回报，所有到期债券指数价格。 汇率也下载了。 使用的技术包括：Markowitz框架中的权重预算，风险预算，恒定相关模型和递归神经网络。 项目结构 包含从原始.xlsx文件提取数据的代码 进行初步的数据探索和分析 在5年的两个不同时期内对不受约束和受约束的有效边界进行一些初步分析 复制了5年内同等权重和基准投资组合的可能演变 a003_...m和a004_...m文件探索了用于投资组合分配的不同高级技术，计算了资产权重随时间的变化，累积收益和各种策略的总体排名 文件夹/RNN包含与a004_a_Advanced.m使用的递归神经网络相关的python文件 有关使用项目文件的其他信息 大多数Matlab a00x_...m文件应独立存在，并使用.mat文件收集执行相应文件中包含的分析所需

马尔可夫模型，很不错的源码，有教程

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