PRCC偏秩相关系数（Partial Rank Correlation Coefficient ）是一种经常用于分析各类模型中参数全局敏感性的方法，也就是分析哪些参数对最后的结果影响大，哪些小。可以进一步用于参数调节或参数自动手动率定。 之前大概也有一些英文的各种版本资源，但是感觉对初学者来讲，理解可能需要时间和一定基础。 因此个人重新编写这个版本，里面每一句都写了中文注释。 注释里也附带一些个人认为好理解的相关公式原理介绍的网页地址。 因为PRCC好像有不止一种算法 因此这种是否符合各位的研究工作需求，也请看完网页后确保是所需的再使用。 希望能帮助大家。 如果有所不对欢迎提出建议意见。

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人眼屈光系统经过长期的进化已经非常智能，但并不完美，存在多种光学像差。除了离焦、像散等低阶像差之外，人眼还存在着许多更加复杂的高阶像差，如彗差、球差、三叶草等。这些高阶像差不但给眼底视网膜高分辨率检查带来挑战，还降低了人眼自身的视觉分辨能力。研究高阶像差与视功能之间的相互关系将有助于提高我们的视光学认识，为优化视觉校正策略和视功能维护提供有益指导。但是，早期的相关研究均为单眼研究，而人类视觉为双眼视觉，其并非单眼的简单叠加。如何有效评价双眼高阶像差对双眼视功能的影响成为单眼像差校正与视功能研究的必然过渡和发展趋势。

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1、在同一窗口画出两条曲线 2、能够对曲线放大、缩小 3、找到曲线的最大、最小点，用鼠标点击曲线上的点能够显示该点的坐标 4、选作：用DFT分析计算该正弦波的有效值（电压、电流、有功、无功、功率因数、谐波等）

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进化算法作为一类新的优化搜索方法，广泛应用于各种优化问题。现对简单遗传算法进行了改进，采用实值编码，并与模拟退火算法及基于适值排序和随机选择的方法相结合，形成了改进遗传算法。同时还介绍了一种新的进化算法一粒子群优化算法。将这两种优化算法应用于函数优化。并对优化结果进行了对比分析。比较结果表明，改进遗传算法和粒子群优化算法都可以在函数优化方面表现出较好的健壮性。但在找寻最优解的效率上，粒子群优化算法较好。

算法分析与设计的课件，包括动态规划、贪心算法，回朔限界法