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第5章 近邻法分析

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智能计算平台应用开发(高级)-智能计算机应用平台开发数据处理-智能计算机特征工程

智能计算平台应用开发(高级)-智能计算机应用平台开发数据处理-智能计算机特征工程

第5章￿数据处理目录1.数据预处理2.特征工程l为了使构建的模型尽可能的逼近最优，需要在建模前对特征进行处理。

特征工程是使用专业背景知识和技巧处理数据，使得特征能在算法上发挥更好的作用的过程。

l特征工程的步骤包含特征选择、特征降维和特征构造等。

l特征选择也称特征子集选择，是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程，是提高算法性能的一个重要手段。

l特征选择能够剔除不相关或者冗余的特征，从而达到减少特征个数、提高模型精确度、减少运行时间的目的。

•子集搜索法在原始特征中选择出最优的特征子集，避免了特征过多时遇到指数爆炸问题，该方法在选择特征时采取从候选特征子集中不断迭代生成更优候选子集的方法，使得时间复杂度大大减小。

•该方法主要涉及如何生成候选子集和如何评价候选子集的好坏两个关键环节。

子集搜索法生成候选子集可以使用贪心算法，主要有3种策略前向搜索；前后搜索；双向搜索。

l前向搜索p初始将每个特征作为一个候选子集，然后从当前所有候选子集中选择出最佳的特征子集；p接着在上一轮中选出的特征子集中添加一个新的特征，同样选出最佳特征子集，直至选不出比上一轮更好的特征子集。

l后向搜索p初始将所有特征作为一个候选特征子集；p接着尝试去除上一轮特征子集中一个特征并选出当前最优特征子集，直至选不出比上一轮更好的特征子集。

l双向搜索p将前向搜索和后向搜索结合起来，即在每一轮中都有添加操作和剔除操作。

l在选择候选子集时，可以利用信息增益对特征子集的好坏进行评价，值得注意的是信息增益越大越有助于分类。

l过滤式选择先对数据集进行特征选择，然后对学习器进行训练，特征的选择与后续学习器无关。

l Relief是一种著名的过滤式特征选择方法，该方法设计了一个“相关统计量”来度量特征的重要性，该统计量是一个向量，其每个分量分别对应一个初始特征，其重要性取决于相关统计量分量之和。

方差选择法和相关系数法主要用于数值型连续型特征的选择，常用于有监督学习中的回归问题。

固体物理-第5章-晶体中电子能带理论-5.6

固体物理-第5章-晶体中电子能带理论-5.6

C
D
kz
B
O ky
kx
a (1,1,0) 2
a (1,0,1) 2
a (0,1,1) 2
a (1,1,0) 2
a (1,0,1) 2
a (0,1,1) 2
B
a (1,1,0) C
2
a (1,0,1) D a (0,1,1)
2
2
a (1,1,0) 2
a (1,0,1) 2
a (0,1,1) 2
结果Es
E Emax Emin 12J1
能带宽度由两因素决定：
(1)重叠积分J1的大小；
2)J1 前数字,即最近邻格点数目 （晶体的配位数）
因此,波函数重叠程度越大,配位数越大,能带越宽,反之.
5.6 紧束缚方法 第五章 晶体中电子能带理论
四、原子能级与能带的对应
EkiJ0RsJ最近邻
k
s
J
0
4J
cos
kxa 2
cos
kya 2
cos kxa cos kza
2
2
cos
kya 2
cos
kza 2
5.6 紧束缚方法 第五章 晶体中电子能带理论
适用性
1.前面讨论的是最简单的情况,只适用于s态电子,一个原子能级 i
5.6 紧束缚方法 第五章 晶体中电子能带理论
解：设 J1 J Rs
简立方结构的最近邻格点数为6，位置矢量的坐标： (a,0,0)，(0,a,0)，(0,0,a) (其中a为晶格常量)
Ek
i
J0
Rs
最
J
近邻
Rs
e ikRs
vvvv
k kxi ky j kzk

材料科学基础第五章-点阵模型

材料科学基础第五章-点阵模型

-
/2
/2
当温度较低时，可忽略S，则：
式中： ni— (hkl)表面的原子数
pi —每个原子断键数
A — (hkl)表面积
— 键能
-/2：每一成键，一端原子降低的能量
/2：每一断键，一端原子提高的能量
i：原子断键类型
键能 可由升华热 Ls (heat of sublimation)来确定
式中： Z —配位数 Na—Avogadro's number
无应变的共格晶界 (a)晶体结构相同 (b)晶体结构不同
14
有轻微错配的共格界面
MgO中(310)挛生面形成的 取向差为36.52的共格晶界
15
2、半共格界面（Semi-coherent interface）
（1）点阵失配度δ的概念： a aa 式中aα和aβ是α相和β相无应力态的点阵常数。 aa
❖ 非共格界面Incoherent interface： 界面可能含零星分布的共格点 e.g. Large
1、共格界面（Coherent interface）
（1）概念：界面质点同时处于两相点阵的结点上。
（2）说明：
有应变共格界面
❖ 界面质点同时与两侧晶体质点键合，其中点阵位置的不一致性增
❖ 在重复部分的基础上，引入晶界位错，可使其位向差进一步增大。
以不同边长比(n:1) 的镜面菱形构成界面 的结构单元
6
5、多面体单元模型
定义：晶界处形成多面体群体的堆垛。 多面体：四面体
八面体 三棱柱体 加盖三棱柱体 阿基米德方形反棱柱体 加盖阿基米德方形反棱柱体 五角双棱柱体
7
8
三、根据界面上原子排列情况和吻合程度分类
1

第5章医学图像分类

第5章医学图像分类

要实现这样的功能，在网络输出层神经元之间建立侧方向的反馈联接。左下图 是带有侧反馈的一维网络结构，右下图是带有侧反馈的二维网络结构。
侧反馈的大小和类型（激活或抑制）体现在联接侧反馈的权系数上。权系数是 网络格点中神经元之间几何距离的函数。
如何确定这些权系数才能获得预期的效果呢？让我们效仿生物系统的神经元 的相互作用关系。
仍用 x表示输入向量:
x x1, x2,, xp T
对应输出层神经元j的权向量 wj 可以写作:
wj wj1, wj2,, wjp T j 1,2,, N
获胜单元的确定权向量 wj 与输入向量 x 匹配最佳的输出神经元。前面已经介绍， 有两种方法可以完成这个任务。
第5章 医学图像分类
医学图像分类（Classification）与分割（Segmentation） 二者具有相近含义，有时很难严格区分。
本书把它们作为两个独立的章节介绍是考虑到 “分割”一词更强调几何形态方面的操作，而分类往 往还给出明确的解剖标识。
因此，第4章的内容偏重在图像几何形态处理的算 子和算法，第5章则介绍一些面向医学应用的实用算法。 在以下的叙述中，我们并不刻意对“分割”与“分类” 加以区分，因为大多数文献对二者也是经常混用的。 只是在强调解剖标识时才使用“分类”一词。
表5.1 五种组织在各分类图中所占像素数与总像素数的百分比
Background
参考分类
40.62%
T1-T2分类
40.86%
Pd-T1分类
44.86%
Pd-T2分类
51.34%
Pd-T1-T2分类
44.20%
加权Pd-T1-T2分类 42.70%
C.S.F Graymatter Whitematter 3.51% 27.96% 22.18% 1.52% 31.22% 20.55% 18.78% 12.00% 18.53% 1.73% 17.52% 27.19% 1.87% 27.53% 20.64% 1.69% 28.17% 21.69%

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案

模式识别习题及答案第⼀章绪论1.什么是模式具体事物所具有的信息。

模式所指的不是事物本⾝，⽽是我们从事物中获得的___信息__。

2.模式识别的定义让计算机来判断事物。

3.模式识别系统主要由哪些部分组成数据获取—预处理—特征提取与选择—分类器设计/ 分类决策。

第⼆章贝叶斯决策理论1.最⼩错误率贝叶斯决策过程答：已知先验概率，类条件概率。

利⽤贝叶斯公式得到后验概率。

根据后验概率⼤⼩进⾏决策分析。

2.最⼩错误率贝叶斯分类器设计过程答：根据训练数据求出先验概率类条件概率分布利⽤贝叶斯公式得到后验概率如果输⼊待测样本X ，计算X 的后验概率根据后验概率⼤⼩进⾏分类决策分析。

3.最⼩错误率贝叶斯决策规则有哪⼏种常⽤的表⽰形式答：4.贝叶斯决策为什么称为最⼩错误率贝叶斯决策答：最⼩错误率Bayes 决策使得每个观测值下的条件错误率最⼩因⽽保证了（平均）错误率最⼩。

Bayes 决策是最优决策：即，能使决策错误率最⼩。

5.贝叶斯决策是由先验概率和（类条件概率）概率，推导（后验概率）概率，然后利⽤这个概率进⾏决策。

6.利⽤乘法法则和全概率公式证明贝叶斯公式答：∑====m j Aj p Aj B p B p A p A B p B p B A p AB p 1)()|()()()|()()|()(所以推出贝叶斯公式7.朴素贝叶斯⽅法的条件独⽴假设是（P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi)= P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)）8.怎样利⽤朴素贝叶斯⽅法获得各个属性的类条件概率分布答：假设各属性独⽴，P(x| ωi) =P(x1, x2, …, xn | ωi) = P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)后验概率：P(ωi|x) = P(ωi) P(x1| ωi) P(x2| ωi)… P(xn| ωi)类别清晰的直接分类算，如果是数据连续的，假设属性服从正态分布，算出每个类的均值⽅差，最后得到类条件概率分布。

空间分析原理与应用：第五章 空间回归分析

空间分析原理与应用：第五章 空间回归分析

来自表2-1总体的两个随机样本
两个独立样本的回归线
总体回归线与样本回归线
Y
.Y1
需 求 量
. e1
u1
Yˆi b1 b2 Xi
.Yˆ1
EY | X B1 B2 Xi
A
..un Yn . en
Yˆn
0
X1 价格
Xn
X
5.2.6 “线性”回归的特殊含义
解释变量线性与参数线性
1. 解释变量线性 非线性举例：
y
y
000.5yy 0.5y 0 y
1 2 3 4 5
000...555yyy334
2 y
1
0.5y 5
0.5y 5
0.5y 4
(3 1)
式（3 1）表示变量y *用其他区域的y进行解释的线性关系，可写成：
y Cy
（3 2）
其中，是需要估计的回归参数，反映了样本数据内在的空间
模式的有效描述，因此需要引入能够描述空间自相关和空 间非平稳性的项，克服回归模型的缺陷。 • 空间关系的描述需要借助空间权重（邻接）矩阵。
空间邻接矩阵为：
0 1 0 0 0
1 0 0 0 0
W 0 0 0 1 1
(8)
0 0 1 0 1
0 0 1 1 0
行标准化为：
0 1 0 0 0
1 0 0 0 0
5.2.2 总体回归函数
例子：不同家庭收入水平下的学生数学SAT成绩
家庭年收入与数学S.A.T分数
总体回归函数PRF
E(Y | X i ) B1 B2 X i
(2-1)
Y的条件期望，可简写为E(Y)
B1和B2是参数(parameters)，也称回归系数 (regression coefficients)。

固体物理第5章_能带理论_习题参考答案

固体物理第5章_能带理论_习题参考答案

第六章 能带理论 (习题参考答案)1. 一矩形晶格，原胞长10a 210m-=⨯，10b410m-=⨯（1）画出倒格子图（2）以广延图和简约图两种形式，画出第一布里渊区和第二布里渊区（3）画出自由电子的费米面（设每个原胞有2个电子）解：（1）因为a =a i=20A i b =b j=40A j倒格子基矢为12a iA*=, 014bj A*=以a *b *为基矢构成的倒格子如图。

由图可见，矩形晶格的倒格子也是矩形格子。

(2)取任一倒格子点O作为原点，由原点以及最近邻点A i,次近邻点B i的连线的中垂线可以围成第一，第二布里渊区，上图这就是布里渊区的广延图。

如采用简约形式，将第二区移入第一区，我们得到下图。

(3) 设晶体中共有N个原胞，计及自旋后，在简约布里渊区中便有2N个状态。

简约布里渊区的面积21()8A a bA ***-=⨯=而状态密度22()16()N g K N A A*==当每个原胞中有2个电子时，晶体电子总数为 22()216Fk FN g k kdk N k ππ=⨯=⎰所以1/211111()0.2()210()8F k A m π---=≈=⨯这就是费米圆的半径。

费米圆如下图所示2. 已知一维晶体的电子能带可写成()2271cos cos 2,88E k ka ka m a ⎛⎫=-+⎪⎝⎭式中a 是晶格常数。

试求： （i ）能带的宽度；（ii ）电子在波矢k 状态时的速度； （iii ）能带底部和顶部电子的有效质量。

()()()()()()()()22222m in 2m ax 22m ax m in 22222m in 71cos cos 2,8811cos 24400,2;221sin 24sin 404k i E k ka ka m a ka m a k E k E am a E E E m am aii v E kv ka ka m aiii E k kk E E mπ⎛⎫=-+⎪⎝⎭⎡⎤=--⎢⎥⎣⎦====∆=-=∴=∇∴=--==+解：当时，当时，能带的宽度为：在能带底部，将在附近用泰勒级数展开，可得：()()()22m in 22m ax 22m ax 220342203k E mm m E k k E E k mk E mm m ππδδδ****=+∴===-=+∴=-在能带顶部，将在附近用泰勒级数展开，令k=+k 可得：aa3. 试证明：如果只计及最近邻的相互作用，用紧束缚方法导出的简单立方晶体中S 态电子的能带为()2cos 2cos 2cos 2s x y z E k E A J ak ak ak πππ⎡⎤=--++⎣⎦并求能带的宽度。

企业人力资源管理师考试复习重点-基础知识-第五章

企业人力资源管理师考试复习重点-基础知识-第五章

第五章人力资源开发与管理第一节人力资源的基本理论1.人性的两方面内容：自然属性；心理属性.心理属性或心理现象总括为四方面：心理过程、心理状态、个性心理特征和个性意识倾向。

2.人性在自然界和社会经济活动中呈现出独有的特征:1）人性具有能动性2)人性具有社会性3）人性具有整体性4）人性具有两面性5)人性具有可变性6）人性具有个体差异性。

3.在西方的管理理论中,存在四种人性假设，有四种不同的管理方式：1）“经济人”假设及其管理2）“社会人”假设及其管理。

3）“自我实现人"假设及其管理。

4）“复杂人”假设及其管理。

4。

企业进行以人为本的管理，必须遵循一定的标准、要求或原则：1）人的管理第一2）满足人的需要，实施激励.3）优化教育培训，完善人、开发人、发展人。

4）以人为本、以人为中心构建企业的组织形态和机构。

5）和谐的人际关系6）员工个人与组织共同发展。

5.人本管理的机制：1）动力机制2）约束机制3）压力机制4)保障机制5）环境优化机制6）选择机制6。

所谓人力资本，是指通过费用支出（投资)于人力资源,而形成和凝结于人力资源体中，并能带来价值增值的智力、知识、技能及体能的总和。

包括以下几个含义:第一，人力资本是活的资本，它凝结于劳动者体内.第二,人力资本直接由投资费用转化而来。

第三，人力资本独特的本质功能是，与物质资源要素相结合，转移价值、创造价值并产生新的价值增值。

这是其成为资本之根本所在。

第四，人力资本内含一定的经济关系。

7。

人力资本的特征:1）人力资本存在于人体之中,它与人体不可分离。

2）人力资本以一种无形的形式存在，必须通过生产劳动方能体现出来.3）人力资本具有时效性。

4）人力资本肯有收益性。

5）人力资本具有无限的潜在的创造性。

6）人力资本肯人累积性。

7）人力资本具有个体差异性。

8.所谓人力资本投资，是指投资者通过对人进行一定的资本投入（货币资本或实物）,增加或提高人的智能和体能，这种劳动能力的提高最终反映在劳动产出增加上的一种投资行为。

《Python数据分析与应用》教学课件第5章聚类分析

《Python数据分析与应用》教学课件第5章聚类分析

图 5<16 运行结果
553 算法实例
运行结果如图5-16所示。 由图5-16可以看出 ，300个数据点被 分成三类 ，聚类中心分别为（ 3,3 ）、
（ -3 ,-3 ）和（ 3 ,-3 ） ,符合原始数
据的分布趋势 ，说明sklearn库中的近 邻传播算法 AffinityPropagation能够
按预期完成聚类功能。
5.1基本概NTENTS
DBSCAN聚类算法
5.4 谱聚类算法
5.5 近邻传播算法
学习目标
( 1 )了解聚类分析的定义 ，并了解几种聚类分析方法。
(2 )了解簇的定义及不同的簇类型。
( 3 )学习K means聚类算法、DBSCAN聚类算法、谱聚类 ( spectral clustering )算法和近邻传播( affinity propagation )算法。 ( 4 )通过算法的示例进一步理解算法的过程。 ( 5 )了解聚类分析的现状与前景。
5.5.3 算法实例
23. plt.plot(cluster_center [ 0 ] ,cluster_center [ 1 ] , o ,
markerfacecolor=col, \
24.
markeredgecolor= k , markersize=14)
25. for x in X [ class_members ] :
26.
plt.plot( [ cluster_center [ 0 ] , x [ 0 ] ] , [ cluster_center
[l],x[l] ] , col)
27.plt.title( Estimated number of clusters: %d % n_clustersJ

第五章 XANES方法

第五章 XANES方法
现在的 XAFS 实验 ,都是利用同步辐射设备完成的 。而 在公用的同步辐射实验站 ,测角仪 、单色器等技术支撑条件 是限定的 。在这种情况下 , XAN ES 谱测定 ,特别是在边前 10 eV 到边后 40～50 eV 范围内 ,应采用实验条件可达到的 较小步进 ,即两相邻数据点能量间隔要小于 015 eV ,争取达 到 011～012 eV 。 212 能量校正
(2) 要服从配位场理论的规则 。根据配位场理论 ,我们 知道在氧化物和配合物中 d 轨道是充分简并的 ,如在八面 体场中 3 d 过渡元素最低空轨道应该是 t2g和 eg ,两者能量差 为Δ0 。更复杂的情况还包括高自旋态和低自旋态 ,这些都 是利用 XAN ES 判定吸收原子价轨道特点的基础知识 。
图 1 Cr 的 K 吸收边和 L 吸收边绝对能量位置示意图
112 跃迁 内层电子受到激发 ,随激发能量增加 ,首先是跃迁进入
最低的外层空轨道 ,然后进入更外层轨道直至最后成为脱离 开核的束缚的光电子 。成为核间运动的光电子之初 ,可以想 象其动能为零 ,后随激发能量加大 ,动能依序增大 。
与 XAN ES 密切相关的问题是我们需要什么样的条件 才能观察到内层电子向外层空轨道的跃迁呢 ?
XAFS 如果以吸收边为能量的相对零点 ,那么从能量上 可以分为低能区域的 XAN ES ( < 70 eV) 和较高能量区域的 EXAFS(50～1000 eV) 。但从 XAFS 现象的物理机理上看 , 以 K 边为例 ,将 XAFS 分为三个区域更为合理 ,即由中心原 子内层电子向外层空轨道跃迁主导的边前 (pre - edge) 及边 (edge) ,由中心原子受激发的光电子被近邻原子多重散射主 导的形状共振 (shape resonance) 区 (10～70 eV) 和单散射机 制主导的 EXAFS 区 (50～1000 eV) 。

计算机系统结构课件：第五章 并行处理技术

计算机系统结构课件：第五章 并行处理技术
多机互连 多计算机系统
并行处理技术发展
时间重叠
先行控制 高速缓存
指令操作 宏流水线
异构型多处理机系 统
高级语言数据库处 理机
松散耦合系统、专用外 围处理机
功能专用化
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章 并行处理机和多处理机
并行处理中需研究的课题：
（1）在处理机数目很多的情况下，要把任何一个问题分成足够多的并行 过程（即任务分配）非常困难，并且也不是所有问题都能做到这一点。
第五章 并行处理机和多处理机
时延（TC ）——机器各子系统间通信开销的时间量度。如：存贮时延 是处理机访问存贮器所需时间；同步时延是两台处理机互相同步所需的 时间。
通信时延问题：计算机中不同的时延是由机器内部系统结构，实现技术和 通信方式决定。系统结构和实现技术将会影响子系统间容许时延的选择。 可以用平衡粒度和时延的办法来求得较好的计算机系统性能。
分布存贮器阵列处理机结构
CU CUM
SC
I/O
D
接口
PEM0 PEM1
PE0
PE1
ICN
PEMN-1 PEN-1
计算机系统结构
Computer Architecture
第五章 并行处理机和多处理机
ILLIAC-IV 结构 （分布存贮器并行处理机结构）
•处理单元阵列
由64个结构完全相同的处理单元PEi 构成，每个处理单元PEi字长 64位，PEMi为隶属于PEi的局部存储器，每个存储器有2K字，全部 PEi由CU统一管理，PEi都有一根方式位线，用来向CU传送每个PEi 的方式寄存器D中的方式位，使CU能了解各PEi的状态是否活动，作 为控制它们工作的依据。

第五章 XANES方法

第五章 XANES方法

图 2 金属 Re 、Os、Ir 、Pt 和 Au 的 L Ⅲ边吸收谱 吸收极大处是白线 ,代表 2 p 向各金属元素 5 d 轨道的跃迁 配位场理论制定了一些跃迁规则 ,特别要指出的是其中 一条 ,就是偶极选择定则 。1 s 电子 、2 s 电子在八面体场中向 d 轨道的跃迁是偶极禁阻的 , 这一点现在已为 XAN ES 谱的 实验观测所证实 。有意义的是 ,同是 1 s 电子 、2 s 电子 , 它们 在四面体场中向 d 轨道的跃迁却是偶极允许的 。下面我们 会看到 ,利用这一点 , XAN ES 可以有效地区分 Oh 、Td 、D4h等 局域对称性 (site symmetry) 。另外 ,同是内层电子 ,2 p 电子 向外层空轨道的跃迁都是偶极允许的 ,这使得 L 边呈现出与 K 边有别的特点 。 113 多重散射 前面提到 ,当电子受激发成为核间运动的光电子之初 , 光电子动能几乎为零 ,然后随激发能量增加动能逐渐增大 。 动能足够大和动能较小时 ,光电子被近邻原子散射的情况是 不同的 。动能较大的光电子受周围环境/ 近邻配位原子的影 响较小 ,一般情况下只被近邻配位原子单散射 ,这就是第六 章将介绍的 EXAFS 方法 。当出射光电子动能很小时 ,则会 被不只一个近邻配位原子多次地散射 ,这就是多重散射 ,简 化的示意图见图 3[3 ] 。
图 1 Cr 的 K 吸收边和 L 吸收边绝对能量位置示意图
112 跃迁 内层电子受到激发 ,随激发能量增加 ,首先是跃迁进入
最低的外层空轨道 ,然后进入更外层轨道直至最后成为脱离 开核的束缚的光电子 。成为核间运动的光电子之初 ,可以想 象其动能为零 ,后随激发能量加大 ,动能依序增大 。
与 XAN ES 密切相关的问题是我们需要什么样的条件 才能观察到内层电子向外层空轨道的跃迁呢 ?

第5章 化学键

第5章 化学键
9
2. 离子键的形成和性质
假定离子是带电的硬圆球形粒子，其周围的静电场是均匀的， 在正离子周围将尽可能多地吸引若干个负离子，在负离子周围 也尽可能多地吸引若干个正离子。正、负离子交替有序地在三 维空间整齐的堆积成离子型晶体。
10
离子键的本质：
原子或原子团发生电子得失而形成正负 离子，通过正负离子间的静电作用：
29
sp3杂化轨道：
1个ns轨道和3个np轨道杂化，形成4个sp3杂化
轨道，形成具有四面体结构的共价分子，键角为
109°28＇。
30
31
杂化轨道的主要类型
sp
直线型，键角180
CO2, C2H2
sp2 平面三角形，键角120 BF3, NO3-, C6H6 ,C2H4
sp3 正四面体形，键角109 28’’ CH4, H2O, NH3
离子键包括同号离子间的斥力和异号离 子间的引力。
阴阳离子不可能无限靠近，离子的核外 电子以及原子核间都有强烈相互作用，最 后在一适当距离达到平衡，即斥力和引力 相等。
11
生成离子键的条件: 原子间电负性相差较大，一般要
大于2.0左右。
12
离子键的特征
（1）因离子的电荷是球形对称的，故只要空间条件 允许，可尽可能多地吸引异号电荷的离子，离子键没 有饱和性。在离子晶体中，每个正离子吸引晶体内所 有负离子，每个负离子也吸引所有正离子。
()()()()()() O ：( )2 *2
2
2
2
*1
1 *
2
2 s 2 s 2 p z 2 p x 2 p y 2 p x 2 p y
顺磁性（说明O2的顺磁性是早期分子 *2px
轨道法的胜利之一），

密度泛含理论第五章 DFT的近似-LDA

密度泛含理论第五章 DFT的近似-LDA

第五章DFT的近似－LDA5.1 引言5.2 局域密度近似(LDA)5.3 交换和关联的DFT分离5.4 局域自旋密度近似(LSDA)5.5 相对论修正（RLDA）5.6 小结15.1 引言1。

关于多体Schrödinger方程形式解的方法已经在第三章介绍。

上一章已经知道，严格的DFT理论由于缺乏非均匀电子气的交换关联能表达式而需要借助于局域密度近似(LDA)。

本章关注的是如何用电子密度得到交换关联能的表达式。

2。

本章首先描述最简单的近似，即LDA及它能获得成功的原因。

然后介绍严格DFT能提供的一些性质。

如交换与关联的分离等。

235.2 局域密度近似(LDA)1。

在第四章已经看到，交换关联能为∫=r )]r ([)r (][d n n n E xc xc ε (4.19)为讨论其物理意义和其中的近似，把上式写成更严格的表达式：111[](r )(r ;)r xc xc E n n n d ε=∫ (5.1)上式表示，交换关联能是每个粒子的局域交换关联能乘以粒子密度的积分。

4局域密度近似(LDA)-2•在第三章已经看到，见(3.45b)，在点r 1每个粒子的局域交换关联能是由r 1处的粒子的静电能和它的交换关联空穴给出的:1211212(r )(r |)1r r 2r -r xc xc n n r E d d φφ=∫(3.45b)•由(3.45b)对粒子数求平均得到:2112121(r |r ;)(r ;)r 2r -r xc xc n n n d ε=∫(5.2)交换关联空穴满足以下求和规则：212(r |r ;)r 1xc n n d =−∫(5.3)以及其它关系式，(查看第三章)。

5在方程(5.1)-(5.3)中着重强调了交换关联能、每个粒子的局域交换关联能和交换关联空穴与整个空间中的密度的泛函关系。

2。

局域密度近似（LDA ）我们对在r 1的每个粒子的局域交换关联能做了如下的近似：(1)它只依赖于r 1点的密度；(2)它等于中性背景下，密度为n(r 1)的均匀电子气的每个粒子的局域交换关联能。

晶体学基础第五章-晶面间距与晶格常数

晶体学基础第五章-晶面间距与晶格常数

晶面间距与晶格常数第五章 晶体的质点堆积与缺陷¾ 密堆积原理 ¾ 配位数和配位多面体 ¾ 化学键和晶格类型¾ 晶体的缺陷晶体化学晶体化学：研究晶体结构和晶体化学组成与其性质之间的关系和规律性的分支学科。

材料科学：晶体结构=空间点阵+基元Na+Cl-•晶体结构中的质点（阵点或基元）可以是原子、离子 或分子。

•晶体化学主要阐述这些质点的特性：离子类型、离子 和原子半径等； •讨论质点在组成晶体结构时的相互作用和规律：离子 或原子相互结合时的堆积方式和配位形式、键和晶格 类型。

z 理论半径：将原子或离子的电子云分布视为球形，其半 径为原子或离子的理论半径。

• 原子在形成化学键时，总要有一定程度的轨道重叠，而且 与不同的原子分别成化学键时，原子轨道重叠的程度又各 有不同，因此单纯地把原子半径理解成原子最外层电子到 原子核的距离是不严格的。

z 有效半径：以键长数据为基础，由实验方法得到的原子或 离子的半径，称为原子或离子的有效半径。

共价半径、金 属半径、范德华半径。

• 原子或离子半径的影响因素：价态、配位数、电子自旋态• 原子和离子半径的大小，特别是相对大小对晶体结构中的质 点的排列方式影响很大。

其对理解和阐明晶体结构类型的变化、 晶体化学组成的变异以及有关物理性质的变化都是非常重要的。

元素的原子半径和共价半径原子或离子半径的基本规律原子或离子半径的影响因素：价态、配位数、电子自旋态z 同种元素原子半径: 共价半径 < 金属原子半径 z 同种元素离子半径:阳离子半径小于原子半径，价态高半径小； 阴离子半径大于原子半径，负价高半径大； 氧化态相同，配位数高半径大； z 同族元素: 原子和离子半径随周期数增加而增大 z 同周期元素: 原子和离子半径随Z的增加而减小 z 从周期表左上到右下对角线上，阳离子半径近于相等 z 镧系和锕系:阳离子半径随Z增加而略有减小 z 通常, 阳离子半径都小于阴离子半径。

《数据科学与大数据技术》第5章 数据分析与计算

《数据科学与大数据技术》第5章 数据分析与计算

表5.1 客户贷款情况表
图5.5是利用上述历史数据训练出来的一个决策树。利用该决策树，金 融机构就可以根据新来客户的一些基本属性，决定是否批准其贷款申请。比 如某个新客户的年龄是中年，拥有房产，我们首先访问根节点Age，根据该 用户的年龄为中年，我们应该走中间那个分支，到达是否拥有房产的节点 “Own_House”，由于该客户拥有房产，所以我们走左边那个分支，到达叶 子节点，节点的标签是“Yes”，也就是应批准其贷款申请。
（3）应用阶段的主要任务是使用分类器，对新数据进行分类。
5.2.4 K最近邻（KNN）算法
KNN（K-Nearest Neighbors）算法是一种分类算法。它根据某个数据 点周围的最近K个邻居的类别标签情况，赋予这个数据点一个类别。具体的 过程如下，给定一个数据点，计算它与数据集中其他数据点的距离；找出距 离最近的K个数据点，作为该数据点的近邻数据点集合；根据这K个最近邻所 归属的类别，来确定当前数据点的类别。
当决策树出现过拟合现象时，可以通过剪枝减轻过拟合。剪枝分为预 先剪枝和后剪枝两种情况。
5.2.3 朴素贝叶斯方法
贝叶斯分类，是一类分类算法的总称。该类算法都以贝叶斯定理为基 础。
1．贝叶斯定理
P(B|A)表示在事件A已经发生的前提下，事件B发生的概率，称为事件 A发生情况下，事件B发生的“条件概率”。
图5.6 KNN算法实例
在KNN算法中，可用的距离包括欧式距离、夹角余弦等。一般对于文本 分类来说，用夹角余弦计算距离（相似度），比欧式距离更为合适。距离越 小（距离越近），表示两个数据点属于同一类别的可能性越大。
KNN分类算法的应用非常广泛，包括协同过滤推荐（Collaborative Filtering）、手写数字识别（Hand Written Digit Recognition）等领 域。

第5章 杂质工程与能带工程

第5章 杂质工程与能带工程
❖ 与氧化系统相似，扩散通常是在开管系统中进行 的。扩散与氧化的温度也基本相同，约为900oC 至1200oC。主要的差异在于由掺杂源替换了氧 化气氛。
（b）液态源扩散（II）
优点：系统简单、操作方便、成本低、效率高、 重复性、均匀性好
缺点：腐蚀性高，起泡器加压（易炸），对温 度敏感，携带气体纯化和干燥
少子寿命在工艺中被动改变
❖ 在氧化、扩散等高温工艺中被动产生的晶格缺陷和 被动引入的深能级杂质，使少数载流子寿命缩短
❖ 杂质原子与主体原子大小失配，重掺杂时引起缺陷 增生，使寿命下降
控制少数载流子寿命的掺杂与辐照
❖ 禁带中的深能级杂质改变少子的寿命 ❖ 利用辐照产生空位和填隙原子 ❖ 辐照不具有长期稳定性
❖ 1977年旅行者号太空探测器首次采用SiGe合金作 为温差发电材料；
❖ 在此后美国NASA的空间计划中，SiGe差不多完 全取代PbTe材料。
5.5 半导体量子阱
什么是量子阱
❖ 量子阱结构是指载流子的运动在一个方向受到约束， 即这个方向的尺寸与电子的德布罗意波长相比拟或 更小，载流子只能在二维平面内自由运动 。
第五章 杂质工程与能带工程
河南科技大学
第五章 杂质工程与能带工程
❖ 5.1 常规掺杂 ❖ 5.2 自补偿效应 ❖ 5.3 少子寿命控制 ❖ 5.4 半导体固溶体 ❖ 5.5 半导体量子阱 ❖ 5.6 扩散掺杂及工艺 ❖ 5.7 离子注入及工艺
5.1 常规掺杂（pg148）
原位掺杂：在制备材料中掺入杂质
❖ 常用磷源 5POCl3→3PCl5+P2O5（600℃） 4PCl5+5O2→2P2O5+10Cl2 2P2O5+5Si→4P+5SiO2

美食行业外卖配送路线优化方案

美食行业外卖配送路线优化方案

美食行业外卖配送路线优化方案第1章研究背景与现状分析 (3)1.1 美食外卖市场概述 (3)1.2 配送路线优化的重要性 (3)1.3 国内外外卖配送路线优化研究现状 (3)第2章配送路线优化理论基础 (4)2.1 贪心算法 (4)2.1.1 贪心策略 (4)2.1.2 贪心算法的应用 (4)2.2 动态规划 (4)2.2.1 动态规划原理 (4)2.2.2 动态规划在配送路线优化的应用 (5)2.3 遗传算法 (5)2.3.1 遗传算法原理 (5)2.3.2 遗传算法在配送路线优化的应用 (5)2.4 蚁群算法 (6)2.4.1 蚁群算法原理 (6)2.4.2 蚁群算法在配送路线优化的应用 (6)第3章配送网络构建 (6)3.1 配送区域划分 (6)3.2 网格化配送网络 (6)3.3 配送节点选择 (7)第4章配送路径规划算法 (7)4.1 经典最短路径算法 (7)4.1.1 Dijkstra算法 (7)4.1.2 Floyd算法 (7)4.1.3 A算法 (8)4.2 多目标优化算法 (8)4.2.1 遗传算法 (8)4.2.2 粒子群优化算法 (8)4.2.3 多目标蚁群算法 (8)4.3 启发式算法 (8)4.3.1 近邻法 (8)4.3.2 交换法 (8)4.3.3 重构法 (9)4.3.4 蚁群算法 (9)第5章考虑实际因素的配送路径优化 (9)5.1 交通状况影响分析 (9)5.1.1 路段拥堵程度 (9)5.1.2 道路类型 (9)5.1.3 交叉口管理 (9)5.2 餐品属性对配送的影响 (10)5.2.2 餐品包装 (10)5.3 骑手工作强度与效率 (10)5.3.1 配送距离 (10)5.3.2 配送时间 (10)5.3.3 骑手休息与轮换 (10)第6章大数据分析与预测 (11)6.1 数据收集与处理 (11)6.1.1 数据来源 (11)6.1.2 数据收集方法 (11)6.1.3 数据预处理 (11)6.2 用户下单行为分析 (11)6.2.1 用户下单时间分布 (12)6.2.2 用户下单地点分布 (12)6.2.3 用户消费偏好 (12)6.3 预测模型构建 (12)6.3.1 配送时间预测模型 (12)6.3.2 用户满意度预测模型 (12)6.3.3 配送成本预测模型 (12)第7章智能配送系统设计与实现 (12)7.1 系统架构设计 (12)7.2 配送路径推荐模块 (12)7.2.1 路径规划算法 (12)7.2.2 数据处理 (13)7.2.3 配送路径推荐 (13)7.3 配送过程监控模块 (13)7.3.1 实时监控 (13)7.3.2 异常处理 (13)7.3.3 配送质量评估 (13)7.3.4 数据分析与优化 (13)第8章配送效率与效果评估 (13)8.1 评估指标体系构建 (13)8.1.1 配送时间指标 (13)8.1.2 配送成本指标 (14)8.1.3 配送服务质量指标 (14)8.2 配送效率分析 (14)8.2.1 配送时间分析 (14)8.2.2 配送成本分析 (14)8.3 配送效果分析 (14)8.3.1 服务质量分析 (14)8.3.2 综合效益分析 (15)第9章案例分析与优化实践 (15)9.1 典型城市外卖配送案例分析 (15)9.2 配送路线优化实践 (15)第10章未来发展趋势与展望 (16)10.1 新技术在外卖配送中的应用 (16)10.2 配送模式创新 (16)10.3 绿色配送与可持续发展 (16)10.4 政策法规对行业的影响与机遇 (16)第1章研究背景与现状分析1.1 美食外卖市场概述互联网技术的迅速发展和移动终端设备的普及，我国美食外卖市场近年来呈现出爆发式增长。

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第5章 近邻法
最近邻法的错误率分析 在前面我们曾给出平均错误率的
P(e) P(e x) p( x)dx
在最小错误率的Bayes决策中，决策使条件错误率 P(e x) 尽可能小，从而平均错误率 P(e) 也一定最小。这里，设
P (e x ) 1 P(m x ) P P (e x ) p ( x ) d x
最近邻法则可以看成是一个随机化决策 ——按照概率 P(i x)来决定 x 的类别。 定义：
P(m x) max P(i x)
i 1,2,
,c
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第5章 近邻法
按最小错误率的Bayes决策法则：以概率1决策 m ； 按最近邻决策法则：以概率 P(m x) 决策 m； x 的后验概率分别为 这里假设在三类问题中，
它是在已知模式类别的训练样本的条件下，绕开概率的 估计，按最近距离原则对待识别模式直接进行分类。
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第5章 近邻法
5.1 最近邻法
最近邻决策规则 给定c 个类别 1 , 2 , 近邻法的判别函数为
个， , c ，每类有标明类别的样本 N i
gi ( x ) min

k x xi
P(1 x) 0.4
P(2 x) 0.3 P(3 x) 0.3
按最小错误率的Bayes决策法则：以概率1决策 x1； 按最近邻决策法则：以概率 P(1 x) 0.4 决策 x1；以 概率 1 P(1 x) 0.6 决策 x1 。 当 P(m x) 1 时，最近邻法的决策结果与最小错误率的 Bayes决策的决策结果相同，它们的错误率都是比较小的， P(m x ) 1 两种方法同样的好，当 ，两者的错误概率 1 c 1 接近于 ，两种方法同样的坏。下面我们将进一步分 c 析近邻法的错误率。
P(m x) max P(i x) i 1,2, , c 采用N个样本的最近邻法的平均错误率 PN (e) ，并设 P lim PN (e)
N
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第5章 近邻法
则有以下的不等式成立：
c P P P P 2 c 1
证明：最近邻法属于随机化决策，待分类模式 x 的近邻 随样本集的变化而随机变化，设其最近邻为 x ，错误的 条件错误率为 PN (e x, x) 。对于 x 取平均
PN (e x, x) 1 P( i , i x, x) 1 P(i x)P(i x)
i1
c
c
N
lim PN (e x, x ) 1 P 2 (i x )
i1
N
c
i1
lim PN (e x ) lim PN (e x, x ) p( x x ) d x
N
c 2 lim 1 P (i x ) p( x x )d x N i1 c 2 lim 1 P (i x ) ( x x )d x N i1 1 P 2 (i x )
PN (e x) PN (e x, x) p( x x)dx
N
lim p( x x) ( x x)
c c
PN (e x, x) 1 P( i , i x, x) 1 P(i x)P(i x)
i1 i1
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第5章 近邻法
i1 c
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第5章 近邻法
下面我们看一下上面的两个表达式。 lim p( x x) ( x x)
N
设对于给定的 x ，概率密度是连续的且不为零。那么， 任何样本落入以 x 为中心的一个超球 S 中的概率为 PS p( x)dx
N个独立的样本落在 S 外的概率为 (1 PS ) N
,
k 1, 2,
, Ni
决策法则为
g j ( x) min gi ( x),
i
i 1, 2,
, c x j
直观的说，就是对待识别的模式向量 x ，只要比较x 与所 有已知类别的样本之间的欧式距离，并决策 x与离它最近 的样本同类。
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第5章 近邻法
1
3
x
2
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N N
c 2 1 P (i x ) p( x )d x i1
上式即是最近法错误率的计算公式，先看下界的证明，这里指出下 面的P P 两种特殊情况。 1 P ( x ) i 1, 2, , c （1） P(m x ) 1 （2） i
第5章 近邻法
下面我们先定性的比较一下最近邻分类法与最小错误率 的Bayes分类方法的分类能力。 ， 我们把 x 的最近邻 x N 的类别看成是一个随机变量 n i , i 1, , 2, c 的概率为后验概率 N
N
lim P(i x N ) P(i x )
第5章 近邻法
第 5章
5.1 最近邻法 5.2 k—近邻法 5.3 剪辑近邻法
近邻法
5.4 可做拒绝决策的近邻法
第5章 近邻法
前面我们介绍了Bayes方法和概率密度函数的估计。可 以看出，Bayes方法的应用受到很大限制。事实上，非 参数模式识别方法更为实用。由于能解决许多实际的模 式识别问题，虽然在许多情况下它们不是最优的，但却 是应用的最多的有效的方法。统计模式识别中常用的基 本非参数方法除了前面介绍的线性判别函数外，还有本 章将要介绍的近邻法和集群。近邻法属于有监督学习， 集群属于无监督学习。近邻法是由Cover和Hart于1968 年提出来的。
N
xS
lim (1 PS ) N 0
即是，一个样本也不落在 S 内的概率为0，也就是说总有 一个样本落在 S 内的概率为1。无论S多么小，这个结论 也是成立的，所以 lim p( x x) ( x x)
N
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第5章 近邻法
P lim PN (e) lim PN (e x ) p( x )d x