求最大值的方法
1、如图，□ABCD中，AB＝4，BC＝3，∠BAD＝120°，E为BC上一动点（不与B重合），作EF⊥AB 于F，FE、DC的延长线交于点G，设BE＝x，△DEF的面积为S。
⑴求证：△BEF∽△CEG。
⑵求用x表示S的函数关系式，并写出x的取值范围。
⑶当E运动到何处时，S有最大值，最大值为多少？
2、如图①，OABC是一张放在平面直角坐标系中的矩形纸片，O为原点为，点A在x轴的正半轴上，
点C在y轴的正半上，OA＝5，OC＝4。
⑴在OC边上取一点D，将纸片沿AD翻折，使点O落在BC边上的点E处，求D、E两点的坐标。
⑵如图②，若AE上有一动点P（不与A、E重合）自A沿AE方向向E点匀速运动，运动的速度为
每秒1个单位长度，设运动的时间为t秒（0＜t＜5），过P点作ED的平行线交AD于点M，过点M作AE的平行线交DE于点N，求四边形PMNE的面积S与时间t之间的函数关系式；当t取何值时，S有最大值，最大值是多少？
⑶在⑵的条件上，当t为何值时，以A、M、E为顶点的三角形为等腰三角形，
并求出相应时刻点M的坐标。
3、如图7，在平面直角坐标系中，抛物线6412-=x y 与直线x y 2
1=相交于A 、B 两点． （1）求线段AB 的长．
（2）若一个扇形的周长等于（1）中线段AB 的长，当扇形的半径取何值时，
扇形的面积最大，最大面积是多少？
（3）如图8，线段AB 的垂直平分线分别交x 轴、y 轴于C 、D 两点，垂足为点M ，分别求出OM 、OC 、OD 的长，并验证等式
222111OM OD OC =+是否成立．
（
4）如图9，在Rt △ABC 中， 90=∠ACB ，AB CD ⊥，垂足为D ，设BC = a ，AC = b ，
AB = c ，CD = h ，试证明：
222111h b a =+．
4、已知，如图，Rt △ABC 中，∠B ＝90°，∠A ＝30°，BC ＝6cm ，点O 从A 点出发，沿AB 的速度向B 点方向运动，当点O 运动了t 秒（t ＞0）时，以O 点为圆心的圆与边AC 相切于点D ，与边AB 相交 于E ，F 两点，过E 作EG ⊥DE 交射线BC 于G 。
⑴ 若E 与B 不重合，问t 为何值时，△BEG 与△DEG 相似？
⑵ 问：当t 在什么范围内时，点G 在线段BC 上？当t 在什么范围内时，点G 在线段BC 的延长线上？ ⑶ 当点G 在线段BC 上（不包括点B 、C ）时，求四边形CDEG 的面积S （cm 2
）关于时间t （秒） 的函数关系式，并问点O 运动了几秒种时，S 取得最大值？最大值为多少？ 图9 B 图8
图7
最大熵算法笔记 最大熵，就是要保留全部的不确定性，将风险降到最小，从信息论的角度讲，就是保留了最大的不确定性。 最大熵原理指出，当我们需要对一个随机事件的概率分布进行预测时，我们的预测应当满足全部已知的条件，而对未知的情况不要做任何主观假设。在这种情况下，概率分布最均匀，预测的风险最小。因为这时概率分布的信息熵最大，所以人们称这种模型叫"最大熵模型"。 匈牙利著名数学家、信息论最高奖香农奖得主希萨（Csiszar）证明，对任何一组不自相矛盾的信息，这个最大熵模型不仅存在，而且是唯一的。而且它们都有同一个非常简单的形式-- 指数函数。 我们已经知道所有的最大熵模型都是指数函数的形式，现在只需要确定指数函数的参数就可以了，这个过程称为模型的训练。 最原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法GIS (generalized iterative scaling) 的迭代算法。GIS 的原理并不复杂，大致可以概括为以下几个步骤： 1. 假定第零次迭代的初始模型为等概率的均匀分布。 2. 用第N 次迭代的模型来估算每种信息特征在训练数据中的分布，如果超过了实际的，就把相应的模型参数变小；否则，将它们便大。 3. 重复步骤2 直到收敛。 GIS 最早是由Darroch 和Ratcliff 在七十年代提出的。但是，这两人没有能对这种算法的物理含义进行很好地解释。后来是由数学家希萨（Csiszar) 解释清楚的，因此，人们在谈到这个算法时，总是同时引用Darroch 和Ratcliff 以及希萨的两篇论文。GIS 算法每
次迭代的时间都很长，需要迭代很多次才能收敛，而且不太稳定，即使在64 位计算机上都会出现溢出。因此，在实际应用中很少有人真正使用GIS。大家只是通过它来了解最大熵模型的算法。 八十年代，很有天才的孪生兄弟的达拉皮垂(Della Pietra) 在IBM 对GIS 算法进行了两方面的改进，提出了改进迭代算法IIS （improved iterative scaling）。这使得最大熵模型的训练时间缩短了一到两个数量级。这样最大熵模型才有可能变得实用。即使如此，在当时也只有IBM 有条件是用最大熵模型。 由于最大熵模型在数学上十分完美，对科学家们有很大的诱惑力，因此不少研究者试图把自己的问题用一个类似最大熵的近似模型去套。谁知这一近似，最大熵模型就变得不完美了，结果可想而知，比打补丁的凑合的方法也好不了多少。于是，不少热心人又放弃了这种方法。第一个在实际信息处理应用中验证了最大熵模型的优势的，是宾夕法尼亚大学马库斯的另一个高徒原IBM 现微软的研究员拉纳帕提(Adwait Ratnaparkhi)。拉纳帕提的聪明之处在于他没有对最大熵模型进行近似，而是找到了几个最适合用最大熵模型、而计算量相对不太大的自然语言处理问题，比如词性标注和句法分析。拉纳帕提成功地将上下文信息、词性（名词、动词和形容词等）、句子成分（主谓宾）通过最大熵模型结合起来，做出了当时世界上最好的词性标识系统和句法分析器。拉纳帕提的论文发表后让人们耳目一新。拉纳帕提的词性标注系统，至今仍然是使用单一方法最好的系统。科学家们从拉纳帕提的成就中，又看到了用最大熵模型解决复杂的文字信息处理的希望。
第8课时 求解析式的其他方法介绍：换元法、配凑法 【目标导航】 1.初步体验这二种方法在求解析式中的作用，会利用换元法与配凑法求一些简单函数的解析式。 2.琢磨式子结构，从结构来作为解决问题的出发点，有利于问题得到解决。 3.理解利用这二种方法转换的等价性，对定义域的书写正确的作用。 【知识链接】 1.完全平方公式： 。 2.配方法的基本步骤： 。 【自主学习】 1.用换元法解方程： 2(1)5(1)60x x ---+= 换元：令 = 。代入原式子得： 。 则方程变形为： 。解得： 。 还原式子得：○1 ，解得： ； ○ 2 ，解得： ； 所以原方程的解为： 。 2.利用配方法填空： （1）22x x ++ =（ 2)；（2）212 x x -+ =（ 2) （3）221x x +-=（ 2)+（ ）；（4）222x x ++=（ 2)+（ ）； （5）利用配方法解方程224315x x +-= 【例题精讲】 例1：（1）已知()21f x x =+求()2f x +（2）已知()225f x x +=+，求()f x 评注：已知()f g x ????， 求()f x 的解析式，一般可用换元法，具体为：令()t g x =，再求出()f t 可得()f x 的解析式，特别注意换元后新元t 的范围要加以确定,以作为所求解析式的定义域。
例2：已知()212f x x -=+，求()f x 的解析式。 评注：1.形如()f g x ????内的()g x 当作一个整体，在解析式的右端整理成只含()g x 的形式，再把()g x 用x 代替，从而求出()f x 的解析式。在此过程中完全平方公式的应用是关键。 2.实际上配凑法也蕴含了换元思想，值是不是首先换元，而是先把函数表达式配凑成题目当中的那种结构，在进行其整体换元。 例3：（选讲）已知) 1f x =+，求()f x （用换元法和拼凑法解） 评注：一般换元法与配凑法都可以通用，若一题用换元法求解析式，则也可以用配凑法。这二种方法一定要注意定义域的限制。 【及时训练】1.选用换元法或配凑法求下列函数解析式。 （1） 已知()13f x x +=- 求()f x （2） 已知()2122f x x x +=++，求()f x ；()3f ；()3f x +。 【反思总结】 1.无论是换元还是配凑，一定要注意自变量变换的等价性，就是在变化过程中，“元”的范围受到的限制要弄清楚。 2.换元法与配凑法的本质就是由函数的定义可知，在函数的定义域和法则f 不变的情况下，自变量变换字母，以至于变换为其他字母的代数式，对函数本身并无影响，这二种方法主要是体现了函数的这一性质求解。 （3）换元思想在数学中应用广泛，它一化难为易，化烦为简的功能而著称，从而快速从未知向已知转化，局部换元，整体换元是我们常见的类型，应用及其广泛，同学们一定要加强练习，经常体会，理解其这种数学思想。
实践题目： 给定一个顺序表，编写一个求出其最大值和最小值的分治算法。 分析： 由于顺序表的结构没有给出，作为演示分治法这里从简顺序表取一整形数组数组大小由用户定义，数据随机生成。我们知道如果数组大小为 1 则可以直接给出结果，如果大小为 2则一次比较即可得出结果，于是我们找到求解该问题的子问题即: 数组大小 <= 2。到此我们就可以进行分治运算了，只要求解的问题数组长度比 2 大就继续分治，否则求解子问题的解并更新全局解以下是代码。 */ /*** 编译环境TC ***/ #include
*max = meter[s]; if(meter[e] < *min) *min = meter[e]; } else{ if(meter[e] > *max) *max = meter[s]; if(meter[s] < *min) *min = meter[s]; } return ; } i = s + (e-s)/2; /* 不是子问题继续分治,这里使用了二分，也可以是其它 */ PartionGet(s,i,meter,max,min); PartionGet(i+1,e,meter,max,min); } int main(){ int i,meter[M]; int max = INT_MIN; /* 用最小值初始化 */ int min = INT_MAX; /* 用最大值初始化 */ printf("The array's element as followed:\n\n"); randomize(); /* 初始化随机数发生器 */ for(i = 0; i < M; i ++){ /* 随机数据填充数组 */ meter[i] = rand()%10000; if(!((i+1)%10)) /* 输出表的随机数据 */ printf("%-6d\n",meter[i]);
),...,,(21x x x n x =?? ????+-+-+-+=∑∞=68158148218410k 16k k k k k π049132108604977844392193404812t 234567 89101112=++--+++--+-t t t t t t t t t t 二十世纪十大算法 摘 要:二十世纪十大算法。下面的内容是对“二十世纪十大算法”的罗列和简要的描述，这些算法是由《计算机科学与工程》 (简称CISE) 杂志的编辑选出来的，这是他们2000年一月至二月刊的主要话题。这十大算法是20世纪在科学与工程的发展和实践方面最有影响力的算法，并且应该是20世纪数值数学和计算科学发展的一个摘要。对于这样的一种选择，我们可以持赞同或者反对的态度，但至少不应该低估它们，因为它们是发达国家具备很高素质的计算机科学家们的观点。编辑们向该杂志的读者们征询他们对于这个选择的看法和感受。在随后的几期CISE 中得到的反馈结果是，关于这个选择只有赞成而没有分歧。因此可以得出结论，CISE 作出的选择很好并且得到了国际科学界的认可。 整数关系探测法（简称IRD ） 多年来，研究人员都梦想着能有这样一种设备，这种设备可以让他们识别满足数学公式的数值常量。随着高效的IRD 算法的出现，这一时代到来了。令为一个实数或者复数向量。如果存在不为零的整数 ，x 就拥 有这样一个整数关系，使得0...2211a =+++x a x a x n n 。一个整 数关系算法是一种实用的计算方案，它可以恢复整数向量 （若存在），或者可以产生不存在整数关系的范围。这些都是计算数论的行为。对IRD 而言，最有效的算法是Ferguson 最近发现的PSLQ 算法。作为一个例子，下面是PSLQ 1997发现的一个公式，使我们能够计算π的第n 位16进制数。 另一个例子是定义一个常数...55440903595.3B 3=，它是数理逻辑图()x rx x i i i -=+11里的第三个分叉点，这表现出了在混沌出现之前周期缩短了一 倍。为了保证精确，B 3是参数r 的最小取值，这样逐次迭代x i 就具有8个周期而不是4个周期。可以类似地来定义常数B 2和B 1。使用了PSLQ 前身算法的计算发现B 3是如下方程的根 使用了IRD 后，研究人员在数学和物理方面有了许多新的发现，而这些发现又相应的产生了有价值的新见解。这个过程常常被称为“实验数学”，即利用现代计算机发现新的数学原理，我们期望它在21世纪的纯数学和应用数学里扮演一a i a i
例说求函数的最大值和最小值的方法 例1.设x 是正实数，求函数x x x y 32+ +=的最小值。 解：先估计y 的下界。 55)1(3)1(5)21(3)12(222≥+- +-=+-+ ++-=x x x x x x x y 又当x =1时，y =5，所以y 的最小值为5。 说明 本题是利用“配方法”先求出y 的下界，然后再“举例”说明这个下界是可以限到的。“举例”是必不可少的，否则就不一定对了。例如，本题我们也可以这样估计： 77)1(3)1(7)21(3)12(222-≥-+ +-=-++ ++-=x x x x x x x y 但y 是取不到-7的。即-7不能作为y 的最小值。 例2. 求函数1 223222++--=x x x x y 的最大值和最小值。 解 去分母、整理得：(2y -1)x 2+2(y +1)x +(y +3)=0. 当2 1≠y 时，这是一个关于x 的二次方程，因为x 、y 均为实数，所以 ?=[2(y +1)]2-4(2y -1)(y +3)≥0, y 2+3y --4≤0, 所以 -4≤y ≤1 又当3 1-=x 时，y =-4;x =-2时，y =1.所以y min =-4，y max =1.
说明 本题求是最值的方法叫做判别式法。 例3.求函数152++-=x x y ，x ∈[0,1]的最大值 解：设]2,1[1∈=+t t x ，则x =t 2-1 y = -2(t 2-1)+5t = -2t 2+5t +1 原函数当t =169,45=x 即时取最大值8 33 例4求函数22 3,5212≤≤+--=x x x x y 的最小值和最大值 解：令x -1=t ( 121≤≤t ) 则t t t t y 4142+=+= y min =5 1,172max =y 例5.已知实数x ,y 满足1≤x 2+y 2≤4,求f (x )=x 2+xy +y 2的最小值和最大值 解：∵)(2 122y x xy +≤ ∴6)(23 ),(2222≤+≤++=y x xy y x y x f 又当2==y x 时f (x ,y )=6，故f (x ,y )max =6 又因为)(2122y x xy +- ≥
学习18大经典数据挖掘算法 本文所有涉及到的数据挖掘代码的都放在了github上了。 地址链接: https://https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/linyiqun/DataMiningAlgorithm 大概花了将近2个月的时间，自己把18大数据挖掘的经典算法进行了学习并且进行了代码实现，涉及到了决策分类，聚类，链接挖掘，关联挖掘，模式挖掘等等方面。也算是对数据挖掘领域的小小入门了吧。下面就做个小小的总结，后面都是我自己相应算法的博文链接，希望能够帮助大家学习。 1.C4.5算法。C4.5算法与ID3算法一样，都是数学分类算法，C4.5算法是ID3算法的一个改进。ID3算法采用信息增益进行决策判断，而C4.5采用的是增益率。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/androidlushangderen/article/details/42395865 2.CART算法。CART算法的全称是分类回归树算法，他是一个二元分类，采用的是类似于熵的基尼指数作为分类决策，形成决策树后之后还要进行剪枝，我自己在实现整个算法的时候采用的是代价复杂度算法， 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/androidlushangderen/article/details/42558235 3.KNN(K最近邻)算法。给定一些已经训练好的数据，输入一个新的测试数据点，计算包含于此测试数据点的最近的点的分类情况，哪个分类的类型占多数，则此测试点的分类与此相同，所以在这里,有的时候可以复制不同的分类点不同的权重。近的点的权重大点，远的点自然就小点。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/androidlushangderen/article/details/42613011 4.Naive Bayes(朴素贝叶斯)算法。朴素贝叶斯算法是贝叶斯算法里面一种比较简单的分类算法，用到了一个比较重要的贝叶斯定理，用一句简单的话概括就是条件概率的相互转换推导。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/androidlushangderen/article/details/42680161 5.SVM(支持向量机)算法。支持向量机算法是一种对线性和非线性数据进行分类的方法，非线性数据进行分类的时候可以通过核函数转为线性的情况再处理。其中的一个关键的步骤是搜索最大边缘超平面。 详细介绍链接：https://www.doczj.com/doc/c21117522.html,/androidlushangderen/article/details/42780439 6.EM(期望最大化)算法。期望最大化算法，可以拆分为2个算法，1个E-Step期望化步骤,和1个M-Step最大化步骤。他是一种算法框架，在每次计算结果之后，逼近统计模型参数的最大似然或最大后验估计。
高中数学复习指导 朱俊杰&康秀玲 共3页 第１页 俊秀之家倾情奉献8/15/2014 配方法与配凑法 要点： 配方法：将问题看成某个变量的二次式，并将其配成一个完全平方与一个常量的代数和的形式，以达到发现和研究问题性质的方法。此方法在解二次函数的有关问题及化简曲线方程中经常用到。 配凑法：从整体考察，通过恰当的配凑，使问题明了化、简单化从而达到比较容易解决问题的方法。常见的配凑方法有：裂项法，错位相减法，常量代换法等。 一，选择题。 1，已知集合A={m|m=t 2－4t ＋3，t ∈Z}，B={n|n=－t 2－2t ＋2，t ∈Z}。则A B 等于（ ） A 、Φ B 、R C 、[－1，3] D 、{－1，3} 2, 已知函数y=－ 21cos2x －4sinx ＋2 11 的值域是 ( ) A 、[5，10] B 、[2，10] C 、[2，5] D 、[1，10] 3, 方程x 2＋y 2－4kx －2y －k=0表示圆的充要条件是( ) A 、 41
小学奥数最大值最小值问题汇总 1．三个自然数的和为15，这三个自然数的乘积最大可能是_______。 3．一个长方形周长为24厘米，当它的长和宽分别是_______厘米、_______厘米时面积最大，面积最大是_______平方厘米。 4．现在有20米的篱笆，利用一堵墙围一个长方形鸡舍，要使这个鸡舍面积最大，长应是_______米，宽应是_______米。 5．将16拆成若干个自然数的和，要使和最大，应将16拆成_______。 6．从1，2，3，…，2003这些自然数中最多可以取_______个数，才能使其中任意两个数之差都不等于5。 7．一个两位小数保留整数是6，这个两位小数最大是_______，最小是_______。 8．用1克、2克、4克、8克、16克的砝码各一个和一架天平，最多可以称出_______种不同的整数的重量。 9．有一架天平，左右都可以放砝码，要称出1～80克之间所有整克数的重量，如果使砝码个数尽可能少，应该用_______的砝码。 10．如下图，将1～9这9个数填入圆圈中，使每条线上的和相等，使和为A，A最大是_____。二、解答题（30分） 1．把19分成若干个自然数的和，如何分才能使它们的积最大？ 2．把1～6这六个数分别填在下图中三角形三条边的六个圆圈内，使每条边上三个圆圈内的数的和相等，求这个和的最大值与最小值。 3．自行车的前轮轮胎行驶9000千米后要报废，后轮轮胎行驶7000千米后要报废。前后轮可在适当时候交换位置。问一辆自行车同时换上一对新轮胎，最多可行驶多少千米？ 4．如下图，有一只轮船停在M点，
现需从OA岸运货物到OB岸，最后停在N点，这只船应如何行走才能使路线最短？ 5．甲、乙两厂生产同一型号的服装，甲厂每月生产900套，其中上衣用18天，裤子用12天；乙厂每月也生产900套，但上衣用15天，裤子也要用15天。两厂合并后，每月最多可以生产多少套衣服？ 6．现在有若干千克苹果，把苹果装入筐中，要求能取出1~63千克所有整千克数的苹果，并且每次都是整筐整筐地取出。问：至少需要多少个空筐？如何装？ B卷（50分）一、填空题（每题2分，共20分） 1．在六位数865473的某一位数码后面再插入一个该数码，能得到的七位数中最小的是_____。 2．用1～8这八个数码组成两个四位数，要使这两个数的差尽量小，这个差是______。 3．三个质数的和是100，这三个质数的积最大是______。 4．有一类自然数，自左往右它的各个数位上的数字之和为8888，这类自然数中最小的 (1)求最大量的最大值：让其他值尽量小。例：21棵树载到5块大小不同的土地上，要求每块地栽种的棵数不同，问栽树最多的土地最多可以栽树多少棵?解析：要求最大量取最大值，且量各不相同，则使其他量尽可能的小且接近，即为从“1”开始的公差为“1”的等差数列，依次为1、2、3、4，共10棵，则栽树最多的土地最多种树11棵。(2)求最小量的最小值：让其他值尽量大。例：6个数的和为48，已知各个数各不相同，且最大的数是11，则最小数最少是多少?解析：要求最小数的最小值，则使其他量尽可能的大，
因式分解的16种方法 因式分解没有普遍的方法，初中数学教材中主要介绍了提公因式法、公式法。而在竞赛上，又有拆项和添减项法，分组分解法和十字相乘法，待定系数法，双十字相乘法，对称多项式轮换对称多项式法，余数定理法，求根公式法，换元法，长除法，除法等。 注意三原则 1 分解要彻底 2 最后结果只有小括号 3 最后结果中多项式首项系数为正（例如：()1332--=+-x x x x ） 分解因式技巧 1.分解因式与整式乘法是互为逆变形。 2.分解因式技巧掌握： ①等式左边必须是多项式；②分解因式的结果必须是以乘积的形式表示； ③每个因式必须是整式，且每个因式的次数都必须低于原来多项式的次数； ④分解因式必须分解到每个多项式因式都不能再分解为止。 注：分解因式前先要找到公因式，在确定公因式前，应从系数和因式两个方面考虑。 基本方法 ⑴提公因式法 各项都含有的公共的因式叫做这个多项式各项的公因式。 如果一个多项式的各项有公因式，可以把这个公因式提出来，从而将多项式化成两个因式乘积的形式，这种分解因式的方法叫做提公因式法。 具体方法：当各项系数都是整数时，公因式的系数应取各项系数的最大公约数；字母取各项的相同的字母，而且各字母的指数取次数最低的；取相同的多项式，多项式的次数取最低的。 如果多项式的第一项是负的，一般要提出“-”号，使括号内的第一项的系数成为正数。提出“-”号时，多项式的各项都要变号。 提公因式法基本步骤： （1）找出公因式； （2）提公因式并确定另一个因式： ①第一步找公因式可按照确定公因式的方法先确定系数在确定字母； ②第二步提公因式并确定另一个因式，注意要确定另一个因式，可用原多项式除以公因式，所得的商即是提公因式后剩下的 一个因式，也可用公因式分别除去原多项式的每一项，求的剩下的另一个因式； ③提完公因式后，另一因式的项数与原多项式的项数相同。 口诀：找准公因式，一次要提净；全家都搬走，留1把家守；提负要变号，变形看奇偶。 例如：-am+bm+cm=-m(a-b-c)； a(x-y)+b(y-x)=a(x-y)-b(x-y)=(x-y)(a-b)。 注意：把22a +21变成2(2a +4 1)不叫提公因式 ⑵公式法 如果把乘法公式反过来，就可以把某些多项式分解因式，这种方法叫公式法。 平方差公式：2a 2b -=(a+b)(a-b)； 完全平方公式：2a ±2ab ＋2b ＝()2b a ± 注意：能运用完全平方公式分解因式的多项式必须是三项式，其中有两项能写成两个数(或式)的
分治法求最大值最小值 a.为一个分治算法编写伪代码，该算法同时求出一个n元数组的最大元素和最小元素的值。 b.假设n=2k,为该算法的键值比较次数建立递推关系式并求解。 c.请拿该算法与解同样问题的蛮力算法做一个比较。 解答： a.同时求出原数组最大值和最小值，先将原数组一分为二，再找出划分的两个部分的最值，然后再合并最值，找划分的两个部分的最值就递归地在这两个部分中用同样的方法找最大值和最小值，然后只需要给出最小规模的确切解法作为递归出口就可以了。 算法MaxMin(A[f…l],Max,Min) //该算法利用分治法求得数组A中的最大值和最小值 //输入：数值数组A[f..l] //输出：最大值Max和最小值Min if l?f=0 //只有一个元素时 Max←A[f]；Min←A[f]; else if l－f=1 //有两个元素时 if A[f]>A[l] //基本操作是作比较 Max←A[f] ,Min←A[l] else Max←A[l] ,Min←A[f]
else //有大于两个元素时 MaxMin(A [f…(f+l 2)] ,Max1,Min1);//递归解决前一部分 MaxMin(A [(f+l 2)…l] ,Max2,Min2); //递归解决后一部分 Max←max {Max1,Max2};//从两部分的两个最大值中选择大值 Min←min {Min1,Min2};//从两部分的两个最小值中选择小值 return Max,Min; b.假设n=2k,比较次数的递推关系式: C(n)=2C(n 2 )+2 ,n>2 C(1)=0, C(2)=1 C(n)=C(2k)=2C(2k-1)+2 =2[2C(2k-2)+2]+2 =22C(2k-2)+22+2 =23C(2k-3)+23+22+2 ... =2k-1C(2)+2k-1+2k-2+...+2 //C(2)=2 =2k-1+2k-1+2k-2+...+2 //等比数列求和 =2k-1+2k-2 //2k=n， 2k-1=n 2
最大值和最小值问题 3.2.2 最大值、最小值问题教学过程：一、复习引入： 1.极大值：一般地，设函数f(x)在点x0附近有定义，如果对x0附近的所有的点，都有f(x)＜f(x0)，就说f(x0)是函数f(x)的一个极大值，记作y极大值=f(x0)，x0是极大值点 2.极小值：一般地，设函数f(x)在x0附近有定义，如果对x0附近的所有的点，都有f(x)＞f(x0).就说f(x0)是函数f(x)的一个极小值，记作y极小值=f(x0)，x0是极小值点 3.极大值与极小值统称为极值注意以下几点：（?。┘?值是一个局部概念由定义，极值只是某个点的函数值与它附近点的函数值比较是最大或最小并不意味着它在函数的整个的定义域内最大或最小（??）函数的极值不是唯一的即一个函数在某区间上或定义域内极大值或极小值可以不止一个（?＃┘?大值与极小值之间无确定的大小关系即一个函数的极大值未必大于极小值，如下图所示，是极大值点，是极小值点，而 > （?ぃ┖?数的极值点一定出现在区间的内部，区间的端点不能成为极值点而使函数取得最大值、最小值的点可能在区间的内部，也可能在区间的端点二、讲解新课： 1.函数的最大值和最小值观察图中一个定义在闭区间上的函数的图象．图中与是极小值，是极大值．函数在上的最大值是，最小值是．一般地，在闭区间上连续的函数在上必有最大值与最小值．说明：⑴在开区间内连续的函数不一定有最大值与最小值．如函数在内连续，但没有最大值与最小值；⑵函数的最值是比较整个定义域内的函数值得出的；函数的极值是比较极值点附近函数值得出的．⑶函数在闭区间上连续，是在闭区间上有最大值与最小值的充分条件而非必要条件． (4)函数在其定义区间上的最大值、最小值最多各有一个，而函数的极值可能不止一个，也可能没有一个⒉利用导数求函数的最值步骤: 由上面函数的图象可以看出，只要把连续函数所有的极值与定义区间端点的函数值进行比较，就可以得出函数的最值了．设函数在上连续，在内可导，则求在上的最大值与最小值的步骤如下：⑴求在内的极值；⑵将的各极值与、比较得出函数在上的最值三、讲解范例：例1求函数在区间上的最大值与最小值例2已知x,y为正实数，且满足，求的取值范围例
10大算法R实现 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继 承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过 程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它 是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面
函数的最大值和最小值教案 1.本节教材的地位与作用本节主要研究闭区间上的连续函数最大值和最小值的求法和实际应用,分两课时,这里是第一课时,它是在学生已经会求某些函数的最值,并且已 经掌握了性质:“如果f(x)是闭区间[a,b]上的连续函数,那么 f(x)在闭区间[a,b]上有最大值和最小值” ,以及会求可导函数的极值之后进行学习的,学好这一节,学生将会求更多的函数的 最值,运用本节知识可以解决科技、经济、社会中的一些如何使成本最低、产量最高、效益最大等实际问题.这节课集中体现了数形结合、理论联系实际等重要的数学思想方法,学好本节,对于进一步完善学生的知识结构,培养学生用数学的意识都具有极为重要的意义. 2.教学重点会求闭区间上连续开区间上可导的函数的最值. 3.教学难点高三年级学生虽然已经具有一定的知识基础,但由于对求函数极值还不熟练,特别是对优 化解题过程依据的理解会有较大的困难,所以这节课的难点是理解确定函数最值的方法. 4.教学关键本节课突破难点的关键是:理解方程f′(x)=0的解,包含有指定区间内全部可能的极值点. 【教学目标】根据本节教材在高中数学知识体系中的地位和作用,结合学生已有的认知水平,制定本节如下的 教学目标: 1.知识和技能目标 (1)理解函数的最值与极 值的区别和联系. (2)进一步明确闭区间[a,b]上的连续函数
f(x),在[a,b]上必有最大、最小值. (3)掌握用导数法求上述 函数的最大值与最小值的方法和步骤. 2.过程和方法目标(1)了解开区间内的连续函数或闭区间上的不连续函数不一定有 最大、最小值. (2)理解闭区间上的连续函数最值存在的可能 位置:极值点处或区间端点处. (3)会求闭区间上连续,开区 间内可导的函数的最大、最小值. 3.情感和价值目标 (1) 认识事物之间的的区别和联系. (2)培养学生观察事物的能力,能够自己发现问题,分析问题并最终解决问题. (3)提高 学生的数学能力,培养学生的创新精神、实践能力和理性精神. 【教法选择】根据皮亚杰的建构主义认识论,知识是个体在 与环境相互作用的过程中逐渐建构的结果,而认识则是起源于主 客体之间的相互作用. 本节课在帮助学生回顾肯定了闭区间 上的连续函数一定存在最大值和最小值之后,引导学生通过观察 闭区间内的连续函数的几个图象,自己归纳、总结出函数最大值、最小值存在的可能位置,进而探索出函数最大值、最小值求解的 方法与步骤,并优化解题过程,让学生主动地获得知识,老师只是 进行适当的引导,而不进行全部的灌输.为突出重点,突破难点, 这节课主要选择以合作探究式教学法组织教学. 【学法指导】对于求函数的最值,高三学生已经具备了良好的知识基础,剩下 的问题就是有没有一种更一般的方法,能运用于更多更复杂函数 的求最值问题?教学设计中注意激发起学生强烈的求知欲望,使 得他们能积极主动地观察、分析、归纳,以形成认识,参与到课堂
数据挖掘十大经典算法 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进： 1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足； 2) 在树构造过程中进行剪枝； 3) 能够完成对连续属性的离散化处理； 4) 能够对不完整数据进行处理。 C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。 2. The k-means algorithm 即K-Means算法 k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均方误差总和最小。 3. Support vector machines 支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种監督式學習的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。 4. The Apriori algorithm Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 5. 最大期望(EM)算法 在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里?佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个
本文为自本人珍藏 版权所有 仅供参考 配方法与配凑法 要点： 配方法：将问题看成某个变量的二次式，并将其配成一个完全平方与一个常量的代数和的形式，以达到发现和研究问题性质的方法。此方法在解二次函数的有关问题及化简曲线方程中经常用到。 配凑法：从整体考察，通过恰当的配凑，使问题明了化、简单化从而达到比较容易解决问题的方法。常见的配凑方法有：裂项法，错位相减法，常量代换法等。 一，选择题。 1，已知集合A={m|m=t 2－4t ＋3，t ∈Z}，B={n|n=－t 2－2t ＋2，t ∈Z}。则A I B 等于（ ） A 、Φ B 、R C 、[－1，3] D 、{－1，3} 2, 已知函数y=－21cos2x －4sinx ＋2 11的值域是 ( ) A 、[5，10] B 、[2，10] C 、[2，5] D 、[1，10] 3, 方程x 2＋y 2－4kx －2y －k=0表示圆的充要条件是( ) A 、 41
实验2 求最大值和最小值 一、实验目的 1、学习子程序的定义和调用方法。 2、掌握子程序设计、调试。 二、实验容 对存中给定的几个无符号字节数，求其最大值和最小值并在数码管上显示。 三、实验程序框图 四、实验步骤 联机模式： (1)在存4000H～4007H中写入任意八个字节的数，按下MON键，返回P状态。 (2)在PC机和实验系统联机状态下，运行该实验程序，可用鼠标左键单击菜单栏“文件”或工具栏“打开图标”，弹出“打开文件”的对话框，然后打开598K8ASM文件夹，点击S7.ASM文件，单击“确定”即可装入源文件，再单击工具栏中编译装载，即可完成源文件自动编译、装载目标代码功能，再单击“调试”中“连续运行”或工具图标运行，即开始运行程序。 (3)数码管显示为：“XX——XX”，最左两位为最大值，最右两位为最小值。 脱机模式：
1、在P.态下，按SCAL键，然后在存4000H～4007H中写入任意八个字节的数，按下MON键，返回P状态。 2、在P.态下，输入2E70，按EXEC键。 3、数码管显示为：“XX——XX”，最左两位为最大值，最右两位为最小值。 五、实验程序清单 CODE SEGMENT ;S7.ASM,LOOK FOR MAX & MIN ASSUME CS:CODE ORG 2E70H ;INPUT DATA 4000H--4007H START: JMP START0 PA EQU 0FF20H ;字位口 PB EQU 0FF21H ;字形口 PC EQU 0FF22H ;键入口 BUF DB ?,?,?,?,?,? data1: db0c0h,0f9h,0a4h,0b0h,99h,92h,82h,0f8h,80h,90h,88h,83h,0 c6h,0a1h db 86h,8eh,0ffh,0ch,89h,0deh,0c7h,8ch,0f3h,0bfh,8FH START0: MOV SI,4000H MOV CX,0008H CALL MAXMIN CALL BUF1 CON1: CALL DISP JMP CON1 MAXMIN: JCXZ EXIT PUSH SI PUSH CX PUSH BX MOV BH,[SI] MOV BL,BH CON2: LODSB CMP AL,BH JNA X1 MOV BH,AL JMP X2 X1: CMP AL,BL JNB X2 MOV BL,AL X2: LOOP CON2 MOV AX,BX POP BX POP CX