通过Excel宏程序并通过WebSercice获取开盘前涨停数据并导入表格，信息如收盘涨幅%，流通市值，涨幅%，换手率%，近一月涨幅%，今年涨幅%等。

Mathematica是一款强大的数学计算软件，广泛应用于数据分析、数值模拟、图形绘制等领域。在数据分析方面，Mathematica提供了丰富的命令和函数，使得用户能够方便地进行各种数学运算和数据处理。 1. 内部常数： - Pi: 圆周率π，用于涉及圆和圆周率相关的计算。 - E: 自然对数的底数e，常用于指数函数和自然对数。 - I: 虚数单位i，用于复数运算。 - Infinity: 无穷大，表示不受限制的数值。 - Degree: 度，用于角度单位的转换。 2. 常用数学函数： - Exp[x]: 指数函数，以e为底数。 - Log[x]: 自然对数，以e为底数。 - Log[a, x]: 以a为底数的对数。 - Sqrt[x]: 平方根函数，返回x的非负平方根。 - Abs[x]: 绝对值函数，返回x的绝对值。 - Sin[x], Cos[x], Tan[x]: 正弦、余弦、正切函数，用于三角运算。 - ArcSin[x], ArcCos[x], ArcTan[x]: 反正弦、反余弦、反正切函数，返回对应三角函数的逆运算结果。 - 双曲函数如Sinh[x], Cosh[x], Tanh[x]等，用于双曲三角运算。 3. 数论函数： - GCD[a, b, c, ...]: 最大公约数函数，返回一组数的最大公约数。 - LCM[a, b, c, ...]: 最小公倍数函数，返回一组数的最小公倍数。 - Mod[m, n]: 求余函数，返回m除以n的余数。 - Quotient[m, n]: 求商函数，返回m除以n的商。 - Divisors[n]: 返回所有能整除n的整数。 - FactorInteger[n]: 因数分解，将整数n分解为质数的乘积。 - Prime[n]: 返回第n个质数。 - PrimeQ[n]: 判断n是否为质数，返回True或False。 4. 随机数与组合函数： - Random[Integer, {m, n}]: 生成m到n之间的一个随机整数。 - Factorial[n]: 计算n的阶乘，n!。 - Permutations[n]: 返回n的所有可能排列。 - Combinations[n, k]: 返回n个不同元素中取k个元素的所有组合。 5. 复数运算： - Re[z]: 复数z的实部。 - Im[z]: 复数z的虚部。 - Arg[z]: 复数z的辐角。 - Abs[z]: 复数z的模长。 - Conjugate[z]: 复数z的共轭复数。 - Exp[z]: 复数指数函数。 6. 数值计算与格式化： - N[num]: 将精确数num转化为浮点数。 - N[num, n]: 将精确数num转化为具有n个有效数字的浮点数。 - NumberForm[num, n]: 格式化num，保留n位有效数字。 - Rationalize[float]: 将浮点数转化为分数形式。 - Rationalize[float, dx]: 将浮点数转化为近似分数，误差小于dx。 7. 符号运算： - a + b, a - b, a * b, a / b, a^b: 加、减、乘、除、乘方运算。 - Sign[x]: 返回x的符号，1表示正，-1表示负，0表示零。 8. 多项式运算： - PolynomialGCD[p1, p2, ...]: 求多项式p1, p2, ...的最大公因式。 - PolynomialLCM[p1, p2, ...]: 求多项式p1, p2, ...的最小公倍式。 9. 整数运算： - GCD[p1, p2, ...]: 求整数p1, p2, ...的最大公约数。 - LCM[p1, p2, ...]: 求整数p1, p2, ...的最小公倍数。 这些命令和函数构成了Mathematica数据分析的基础，通过它们，用户可以进行各种复杂的数据处理、统计分析和数值计算，实现对数据的深入理解和可视化。无论是简单的数据操作还是复杂的数学模型，Mathematica都能提供高效而准确的解决方案。

《高级算法设计与分析》是一门深入探讨计算机科学核心领域的课程，主要关注如何高效地解决复杂问题。这门课件涵盖了算法设计的基本方法、算法分析的技巧以及在实际应用中的策略。通过学习，学生可以提升自己的编程技能，理解并掌握解决复杂计算问题的关键工具。 在算法设计方面，课程可能包括以下几个重要主题： 1. **分治法**：这是一种将大问题分解为小问题求解的策略，如快速排序、归并排序和二分查找等算法。 2. **动态规划**：用于优化具有重叠子问题和最优子结构的问题，如背包问题、最短路径问题和最长公共子序列等。 3. **贪心算法**：每次做出局部最优决策，期望全局最优，如霍夫曼编码、Prim最小生成树算法和Dijkstra最短路径算法。 4. **回溯法**：通过试探性地构建解决方案并适时回退来解决问题，常用于解决组合优化问题，如八皇后问题、旅行商问题等。 5. **分支限界法**：与回溯法类似，但使用限界函数来剪枝，提高搜索效率，常见于解决整数规划问题。 6. **图论算法**：包括最短路径算法（Floyd-Warshall、Dijkstra、Bellman-Ford）、最小生成树算法（Prim、Kruskal）和网络流算法（Ford-Fulkerson、Edmonds-Karp）。 在算法分析方面，课程会涉及： 1. **时间复杂度与空间复杂度**：衡量算法效率的重要指标，如O(n log n)、O(n^2)、O(2^n)等。 2. **渐进分析**：包括大O记号、Ω记号和Θ记号，用于描述算法性能的上限、下限和精确界限。 3. **最坏情况、平均情况和最好情况分析**：分析算法在不同输入下的表现。 4. **概率分析**：对于随机算法，如Monte Carlo和Las Vegas算法，需要考虑概率模型和期望运行时间。 5. **数据结构优化**：如堆、平衡二叉树（AVL、红黑树）和散列表等，它们对算法性能有直接影响。 通过这些课件，学习者不仅可以了解各种算法的实现，还能学习如何选择合适的算法，如何评估其性能，以及如何根据具体问题进行优化。这门课程对于计算机科学专业的学生和从业人员来说是不可或缺的，它能够提升解决实际问题的能力，从而在软件开发、数据分析、机器学习等多个领域发挥关键作用。

掘进机是一种在矿业中用来挖掘岩土的大型设备，截割部传动系统是掘进机的核心部件之一。该系统的动态特性直接影响整机的运行效率和可靠性，因此对其进行动态特性分析具有重要的实际意义。本文使用了两个重要的计算机辅助工程软件：SolidWorks和ADAMS。 SolidWorks是一款功能强大的三维设计软件，广泛应用于机械设计、产品建模等领域。在本文中，SolidWorks被用来建立掘进机截割部传动系统中各主要传动件的模型。在建立模型的过程中，需要对传动件的物理尺寸、材料属性等参数进行精确的设置，确保模型与实际部件尽可能吻合。模型建立完成后，便可以生成掘进机截割部传动系统的主要传动件扭转振动模型，这是动态特性分析的基础。 ADAMS（Automatic Dynamic Analysis of Mechanical Systems）是一款由美国MSC公司开发的机械系统动力学仿真软件。该软件可以模拟复杂机械系统的动态行为，通过输入各部件的质量、刚度、阻尼等参数，并定义其相互之间的约束关系，即可在虚拟环境中模拟真实的机械运动。本文中，利用ADAMS软件对掘进机截割部传动系统扭转模型进行了动态仿真分析，这意味着可以在计算机上模拟掘进机的工作过程，并观察系统在运行时各部件的动态响应情况。 动态特性分析是评估机械系统性能的关键步骤，它关注的是系统在受到外部或内部干扰时的响应情况，如稳定性、振动、疲劳等问题。通过动态仿真，可以准确预测系统的动态行为，发现可能存在的问题，并在设计阶段就进行改进，避免在实际应用中出现故障。对于掘进机来说，优化其传动系统的动态特性可以降低能量损耗、减少机械磨损、延长设备寿命，从而提高整体工作效率。 通过本文的研究，可以为掘进机截割部传动系统的动态特性分析提供理论依据和参考。这意味着在未来的机械设计和制造过程中，设计者可以根据仿真结果进行更为精确的设计，如调整部件的尺寸、材料选择、刚度设计等，以达到优化整个传动系统动态特性的目的。 在机械工程领域，经常需要进行各种动态特性分析，而SolidWorks和ADAMS是实现这一目标的重要工具。通过这两款软件的综合应用，可以将设计者的想法转化为精确的数字模型，再通过仿真验证，最终实现产品的优化和创新。对于掘进机的设计和维护工作来说，动态特性分析更是确保设备运行安全和高效的关键步骤。通过这样的分析，工程师可以为掘进机找到最佳的结构参数和工作参数，确保设备在各种复杂的工作环境中都能表现出优异的性能。

在考虑煤岩蠕变、塑性应变软化的基础上,推导了圆形巷道的黏弹塑性解,得到圆形巷道周围不同分区煤岩体的应力应变分布规律。结果表明巷道周围煤体切向应力在巷帮附近出现明显的卸压,随后在弹塑性区域交界处切向应力达到最大值,随后向深部煤体继续延伸。

分析模式是一种在软件工程中广泛使用的概念，它指的是在特定情境下反复出现的、经过验证的设计解决方案，可以被重用于解决类似问题。这些模式通常针对软件设计中的常见问题，为开发者提供了一种标准的、可复用的方法来组织和构建系统。在本文中，我们将深入探讨分析模式的核心理念，以及如何在实际项目中应用这些对象模型。 我们需要理解“分析模式”与“设计模式”的区别。分析模式是更早期阶段的概念，侧重于业务理解和需求分析，而设计模式则是在实现阶段，关注如何高效地结构代码。在可复用的对象模型中，分析模式通常会转化为具体的设计模式，帮助开发者创建易于维护和扩展的软件系统。 在对象模型中，核心元素包括类、对象、接口和它们之间的关系。分析模式强调这些元素的抽象和泛化，以适应多种应用场景。例如，“工厂模式”是一种常见的分析模式，它定义了一个创建对象的接口，但允许子类决定实例化哪一个类。这样，系统可以在不修改原有代码的情况下，引入新的产品类型。 “策略模式”是另一个重要的分析模式，它定义了一族算法，并将每个算法封装起来，使它们可以互相替换。这使得算法的变化不会影响到使用算法的客户。在可复用的对象模型中，策略模式能够提高代码的灵活性和可扩展性。 “观察者模式”则关注对象间的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖它的对象都会得到通知并自动更新。这种模式在事件驱动的系统中尤其有用，例如用户界面或实时数据处理。 在实际应用中，分析模式的使用需要遵循一定的步骤。需要识别问题领域，确定可能出现的通用解决方案。接着，通过分析业务流程和需求，选择合适的分析模式。然后，将这些模式转化为具体的设计，实现为代码。通过测试确保模式的正确性和有效性。 对于初学者来说，阅读和理解分析模式-可复用的对象模型.pdf文档是非常有益的。这份资料可能包含详细的案例分析、模式描述和实际代码示例，可以帮助读者更好地掌握如何在实际项目中应用分析模式。同时，不断实践和反思是提升对这些模式理解的关键。 分析模式提供了一种标准化的方法，帮助开发者在面对复杂业务场景时，有效地设计和实现可复用的对象模型。通过熟练运用各种分析模式，可以提高软件的可维护性、可扩展性和整体质量，降低长期维护的成本。

类设计分析，很好的一本书，具有很好的知道意义。拓宽自己的视野。

开源数学库，包含了.NET平台上的面向对象数字计算的基础类。类似 NMath ，但 NMath 是收费的。 https://blog.csdn.net/zyyujq/article/details/123215130 Combinatorics 排列组合相关功能 ComplexExtensions 对System.Numerics类中复数相关功能的扩展 Constants 数学中常用的一些常数。 ContourIntegrate 对库的参数进行配置。 Differentiate 导数，对函数求一阶导数和二阶导数等。 Distance 各种类型的距离计算。 Euclid 整数数论。 Evaluate 多项式评价函数，类似于Matlab中Polyval。 ExcelFunctions excel 常用的函数，仅作为从excel转移到MathNet的过渡，不推荐正式使用。 FindMinimum 极小值迭代器。 FindRoots 方程求根。 Fit 使用最小二乘算法拟合数据。支持直线、多项式、指数等多种函数拟合。 Generate 生成器：斐波那契数列、线性数组、正态分布等。

本文主要研究了基于ANSYS软件进行的剥叶元件结构尺寸优化分析。研究工作采用虚拟试验分析的方法，重点在于甘蔗收割机剥叶机构中剥叶元件在工作过程中的受力分析，并以此为基础，对剥叶元件的尺寸参数进行优化设计。 研究者引入了有限元模型的概念。在有限元分析中，剥叶元件被简化为悬臂梁模型，并在ANSYS软件平台上建立起相应的模型。受力分析表明剥叶元件在工作过程中主要受力部分是剥叶指，这部分承受着由剥叶滚筒转速和打击力产生的周期性动载荷。由于剥叶过程中的大变形工况，剥叶元件容易发生疲劳破损。因此，优化设计剥叶元件的结构尺寸显得尤为重要。 在进行剥叶元件结构尺寸的优化设计过程中，研究者选用了排数、长度、宽度和厚度这四个因素进行考察。这些因素对剥叶元件在工作过程中所受的最大应力有着直接影响。研究中使用了正交试验原理，以确定剥叶元件的最大应力最小化为优化目标，选择了三因素三水平的正交试验设计方法。 通过数值模拟，分析了不同排数的剥叶元件在不同尺寸参数下的最大应力情况。实验结果表明，剥叶元件在两排及以上使用时可以显著减小最大应力，且两排使用即可达到很好的效果。最终，确定了最优的剥叶元件外形尺寸参数为长度110mm，宽度16mm，厚度14mm。通过这种优化方案，可以有效延长剥叶元件的使用寿命，并提高其工作效率。 这项研究为甘蔗收割机剥叶机构中剥叶元件的设计提供了理论依据和技术指导。其成果不仅有助于提高甘蔗联合收割机的使用性能，同时也为其他类似机械设备的设计优化提供了参考。 关键词“剥叶机构”指出了研究对象的主要功能部件；“有限元模型”强调了在模拟试验中使用的建模方法；“正交试验”和“优化设计”则分别代表了试验设计方法和优化目标。这些关键词点明了研究的核心要素和目标。 总结来说，这项研究的创新之处在于将虚拟试验分析与正交试验原理相结合，对剥叶元件的结构尺寸进行优化，得出的最优尺寸参数可以有效降低剥叶元件在工作过程中的最大应力，从而延长了剥叶元件的使用寿命，提高了甘蔗收割机的工作效率。这项研究成果为农业机械设计领域提供了新的思路和方法，具有重要的实际应用价值。

全封器作为修井机中的关键部件，其性能对于机械作业的效率和安全性有着至关重要的影响。全封器上盖的结构参数优化分析能够有效减轻结构重量，提高机械的使用性能，降低材料成本，并提升整机的市场竞争力。为了实现上述优化目标，本文作者牟媛和王慧采用了ANSYS软件的优化模块，基于一系列结构参数优化理论，对全封器上盖进行了深入的参数优化分析。 本文简要介绍了优化设计的基本理论，包括优化设计的核心概念、方法以及数学模型。优化设计的实质可以理解为寻求函数的极值问题，这涉及到两个基本步骤：构建数学模型和求解数学模型。数学模型主要由目标函数、不等式约束和等式约束组成，目标函数通常是需要最小化或最大化的量，不等式约束和等式约束则代表了设计的限制条件。 接着，文章详细阐述了基于ANSYS优化分析的步骤。ANSYS优化模块提供了包括设置优化循环、参数定义、优化方法选择以及优化序列结果查看等一系列功能，旨在通过计算机辅助设计（CAD）及计算机辅助工程（CAE）手段，完成复杂结构的参数优化。 文章中提到的关键步骤包括： 1. 确定优化变量：在优化设计中，设计变量、状态变量和目标函数是优化分析的关键要素。其中设计变量是结构设计中可调参数，状态变量通常与结构的性能指标有关，而目标函数则是优化设计所希望最小化或最大化的指标。对于全封器上盖的优化设计，作者选择了上盖的厚度作为设计变量，根据强度和刚度的约束条件来确定其变化范围。 2. 建立优化目标函数：优化的目标函数是设计优化中的核心，它直接决定了优化的方向和目标。在本研究中，由于上盖材料的假设是均匀分布，因此选择将上盖的体积最小化作为目标函数，意在减少上盖的质量和材料使用量，同时保证结构满足强度和刚度的要求。 3. 优化结果分析：通过一系列的优化迭代，文章最终得出了优化后的参数序列和各优化变量的优化迭代图。优化结果表明，在确保全封器上盖具有足够强度和刚度的前提下，通过优化设计，上盖的厚度和质量均得到了有效减少。这种材料的合理分配和利用，不仅有助于提升产品的竞争力，也体现了现代设计中轻型化和经济型的追求。 文章指出，优化设计在工程设计中不仅提供了一种科学的设计方法，帮助设计者从众多设计方案中选择出最合适或最完善的方案，而且还能显著提升设计效率和质量，带来显著的经济效益和社会效益。在当前机械工业不断进步的背景下，对全封器上盖这类关键部件的结构参数进行优化分析，已成为提高产品竞争力的重要手段之一。通过运用ANSYS等先进的仿真软件，可以实现对产品性能的深入分析和精确预测，为产品的创新设计提供了强有力的技术支持。