变量

运行实质上是程序变量按照程序员指定的逻辑相互影响来执行的。Concas等[1]研究了十余款大型软件系统，发现了软件系统中的变量分布符合幂律分布，具有非常明显的复杂网络特征。为了提高软件系统的安全性，就应该找出那些重要变量，因为一旦这些变量出现问题就会给软件系统带来巨大的损失，如何识别出重要变量是一个非常有价值的研究课题。在软件开发过程中，软件系统面临各种各样需要变更的情况，包括增加模块、修改模块和删除模块。这些操作通常会涉及对变量的变更，由于变量间存在依赖

5)考虑随机解释变量问题：其中 b0,b1为常数， x,u为随机变量，其相关系数 r(x,u ) = rxu≠0 ,E (u ) = 0 ，并有容量为n的简单随机样本(yi, xi, ui) ,i = 1 ,2,… ,n ，于是 r(xi, ui) = rxu≠0 , i = 1 ,2,… ,n ，即随机解释变量x与随机干扰项u同期线性相关.我们知道，用最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）估计模型（1）中的参数 b1，得到的

0)一般地，若某变量m因另一变量n的变化而变化，则称此变量m为变量n的相关变量[1].相关变量可分为“函数”型相关变量、“方程组”型相关变量、“不等式(组)”型相关变量[2].若某变量m不因另一变量n的变化而变化，则称此变量m为相对于变量n的独立变量,独立变量有哪些情形呢？文章就此做一点思考，整理如下：1 显性独立变量若题目给出的两个变量之间具有很明显的独立关系，则可称之为一对显性独立变量.解依题意,可设A(-1,0),B(1,0),C(cosα,sinα

思考,掌握可分离变量的微分方程及其解法。知识目标:1.理解可分离变量的微分方程的概念;2.掌握可分离变量的微分方程的解法;3.熟悉用分离变量法解决实际问题的方法和步骤。能力目标:1.能够用可分离变量的微分方程的概念来判定微分方程是否是可分离变量的微分方程;2.能根据实际问题建立微分方程;3.能够求解某些简单的可分离变量的微分方程的解。人文目标:初步了解“实践-认识-实践”的规律。教材内容分析 可分离变量的微分方程是高等数学一元函数微分和积分的综合应用。重点

会遇到一类含有双变量的不等式问题。由于变量多且复杂，学生感到很棘手，找不到突破点，解题的错误率非常高。其实，我们可以化双变量为单变量，再利用导数这个强有力的工具，往往能使问题迎刃而解。一、分离变量简洁性是数学的特性之一，因此，遇到多变量的时候，唯一目的就是化繁为简，而分离变量就是化繁为简的手段之一。利用分离变量这一方法处理双变量问题，一般情况下是式子两边变量形式比较对称，这样只需把变量分离到两边即可解决问题。

映湘陈亚凡例谈双变量不等式解决策略文︳杨映湘陈亚凡在平时的数学学习和高考中，我们经常会遇到一类含有双变量的不等式问题。由于变量多且复杂，学生感到很棘手，找不到突破点，解题的错误率非常高。其实，我们可以化双变量为单变量，再利用导数这个强有力的工具，往往能使问题迎刃而解。一、分离变量简洁性是数学的特性之一，因此，遇到多变量的时候，唯一目的就是化繁为简，而分离变量就是化繁为简的手段之一。利用分离变量这一方法处理双变量问题，一般情况下是式子两边变量形式比较对称，这

s）就是利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。其基本原理是：为了从总体上把握两组指标之间的相关关系，分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1（分别为两个变量组中各变量的线性组合），利用这两个综合变量之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性。其条件是：两组变量都是连续变量，资料都必须服从多元正态分布。其基本程序是：从两组变量各自的线性函数中各抽取一个组成一对，相关系数达到最大值的一对称为第1对典型变量，

康△随机森林的变量捕获方法在高维数据变量筛选中的应用*宋欠欠1李轶群2侯 艳1李 康1△目的探讨随机森林（RF）的变量捕获方法在高维数据变量筛选中的应用。方法通过模拟实验和实际数据分析，对两种变量捕获（vh.md，vh.vimp）和逐步剔除方法（varSelRF）进行比较，并通过选入变量的数目、模型预测错误率（PE）和受试者工作特征曲线下面积（AUC）对其进行评价。结果模拟实验表明，在变量具有联合作用、交互作用和弱独立作用情况下，变量捕获方法均明显优于v

可行解是指当非基变量全取0 值时，基变量取得非负值而形成的一个解。此时的基变量对应的系数列向量线性无关，并构成线性规划标准型中约束方程组系数矩阵的最高阶的非奇异方阵，即这些列向量为约束方程组系数矩阵所有列向量的最大线性无关组，称为线性规划问题的基。事实上，在单纯形法中，正是其中的线性无关性，才可以保证在每一次迭代中都可以求出非基变量的检验数并确定新的进基变量，进而又要保证确定出基变量后的新的基变量组合仍为基本解，即保证新的基变量对应的系数列向量线性无关。由

阵数据分析，通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的综合指标变量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也称主分量分析或矩阵数据分析，通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的综合指标变量。endprint主成分分析法（Principal component Analysis，PCA）也称主分量分析或矩阵数据分析，通过变量变换的方法把相关的变量变为若干不相关的综合指标变量。endprint

线性的本质是解释变量之间存在线性相关。多重共线性的解决有多种经验性方法，这些方法因模型和样本数据的不同而各异，其中一类比较常用而且简单的办法是“剔除变量法”，即剔除引起多重共线性的解释变量，以达到解决多重共线性问题的目的。实施剔除变量法的关键是确定哪一个或哪些变量应该被剔除，因此需要确立剔除依据。文献[1,2]认为可以根据方差膨胀因子（VIF）的大小来选择被剔除变量，VIF最大的变量应首先剔除。该依据的理由是，VIF最大的变量与其余变量的相关性最强，因而是

09）三角域上双变量Chebyshev多项式及其与Bernstein基的转换江 平， 洪为琴（合肥工业大学数学学院，安徽 合肥 230009）为了更好的解决三角域上的Bézier曲面在CAGD中的最佳一致逼近问题，构造出了三角域上的双变量Chebyshev正交多项式，研究了与单变量Chebyshev多项式相类似的性质，并且给出了三角域上双变量Chebyshev基和Bernstein基的相互转换矩阵。通过实例比较双变量Chebyshev多项式与双变量Bern

研究工作是关于单变量PID控制的,有关它的理论及设计已经很好地建立、理解并且实际应用。但是整个多变量PID系统还不成功,而大多数的工业过程在本质上是多变量的。因此为了在多变量过程中成功地应用PID控制,需要对多变量交互作用做系统论述。主要的一流控制公司把多变变量系统的耦合列为工业界首要的共同课题。为了达到像单变量情况同样的成熟程度和流行性,对多变量PID控制必须建立更好的理论与设计。这本专著把对多变量过程的相当全面、最新的和详尽的研究汇集在一起,从配对、增