下载文档原格式
数值模拟的概念与方法数值模拟是利用计算机和数值方法对真实世界或抽象模型的问题进行仿真和求解的一种方法。
数值模拟已经广泛应用于科学、工程、经济等领域，帮助人们理解复杂系统的行为、研究问题的性质，并能在其中一种程度上指导实际问题的解决。
首先，离散化是将现实中的连续问题转化为离散的数值问题。
连续问题通过将时间或空间分成有限个部分，用数值代替函数来描述物体的状态或行为，从而将问题转化为有限个运算的步骤。
其次，建立数值模型是在离散化的基础上构建数学模型。
通过分析问题的性质和特点，选择适当的数学方法和数值方法，将问题转化为数学模型。
数值模型通常采用偏微分方程、代数方程、差分方程等形式进行描述。
然后，选择数值方法是指根据问题的特点和数值模型的形式，选择适当的数值方法来求解问题。
常用的数值方法包括有限差分法、有限元法、蒙特卡洛方法等。
选择合适的方法能够提高模拟的准确性和效率。
最后，编写数值程序是将数值模型和数值方法转化为具体的计算机程序。
编写程序需要考虑计算精度、计算效率、程序可读性等因素，程序的正确性对于数值模拟能否得到准确结果至关重要。
在数值模拟中，常常需要进行数值实验和验证。
数值实验是通过选取一组预先设定的输入条件和参数来进行模型仿真，观察模型的输出行为和结果，进而评估模型的可靠性和有效性。
验证是将数值模拟的结果与真实数据进行比较，检验模拟结果的准确性和可信性。
数值实验和验证是数值模拟过程中的不可或缺的环节。
数值模拟能够模拟各种现象和问题，比如流体力学、结构力学、电磁场、量子力学和经济学等。
数值模拟在科学研究、工程设计和决策制定中具有重要作用。
通过数值模拟，人们可以对复杂系统进行分析和预测，优化设计方案，减少试错成本，加快产品开发进程，同时也可以促进科学理论的发展和创新。
此外，数值模拟也存在着一些限制和挑战。
首先，数值模拟需要建立适当的数学模型，但有些问题的模型较复杂，难以准确描述或存在数学上的困难。
其次，数值模拟需要进行大量的计算，对计算机的计算能力和存储能力要求较高，而大规模的模拟可能需要花费很长的时间和计算资源。
计算机应用基础（专科）模拟试题（A）一、选择题（40分）1、在计算机存储中 1GB 表示______。
A、1000 KBB、1024 KBC、1000 MBD、1024 MB2、十进制数 102 转换为二进制数是______。
A、 1100111B、 1100110C、 1100001D、 10111103、ASCII 码用于表示______编码。
A、模拟B、字符C、数字D、数模4、计算机的核心部件是______。
A、主存B、主机C、 CPUD、主板5、RAM的特点是______。
A、可以任意地读写B、只能读不能写C、只能写不能读D、内容不能修改6、与外存储器相比内存储器______。
A、存储量大，处理速度较快B、存储量小，处理速度较快C、存储量大，处理速度较慢D、存储量小，处理速度较慢7、计算机中数据存储的最小单位是______。
A、 BITB、 BYTEC、 WORDD、 CHAR8、关于重新启动计算机系统，以下______是错误的。
A、按ResetB、按<Ctrl>+<Alt>+<Del>(先后两次)C、关掉主机电源，经过一段时间后再打开D、按<Ctrl>+<Break>9、在WindowsXP中，文件标识符由______组成。
A、盘符、文件名B、盘符、路径、文件名C、盘符、路径、文件主名D、盘符、路径10、在WindowsXP中，以下______是正确的。
A、文件名的长度没有限制B、英文字母在文件名中既可以用大写，也可以用小写C、英文字母在文件名中只能用大写，小写无效D、英文字母在文件名中只能小写，大写无效11、Windows XP的“桌面”指的是______。
A、整个屏幕B、全部窗口C、一个窗口D、活动窗口12、在Word主窗口呈最大化显示时，该窗口的右上角可以同时显示的按钮是_____。
A、最小化、还原、最大化B、还原、最大化和关闭C、最小化、还原和关闭D、还原和最大化13、如果想在Word主窗口中显示常用工具按钮，应当使用的菜单是______。
科学计算与数值模拟在工程设计中的应用工程设计的基础在于科学计算与数值模拟。
科学计算是指运用计算机数值方法处理、解决各种实际问题的一种方法，而数值模拟则是指利用数学模型进行计算机仿真来还原实际问题，进而推进进一步的工程设计优化。
下面将从科学计算和数值模拟的角度，探讨它们在工程设计中的应用。
一、科学计算在工程设计中的应用科学计算是指在计算机上采用计算方法来解决问题的一种方法。
在工程设计中，它可以应用于以下三个方面：1. 分析问题在工程设计中，我们常会遇到或工程本身，或工程环境等固有物理或机理性质所决定的问题。
这时，我们便需要运用科学计算的方法，来分析这些问题的性质，并加以合理的解决方案。
例如，若我们要进行道路设计时，需要考虑每段路段的坡度、曲率、坡度距等问题。
通过科学计算，我们可以对这些问题进行优化，并得到最佳解。
2. 优化设计在具体的工程实践中，我们常常需要针对工程设计中的诸多问题进行优化设计。
这些问题可能涉及到不同因素的综合影响，如费用、效率、品质等。
通过科学计算的方案，我们可以建立相关数学模型，以此作为依据，进一步推进工程优化设计。
例如，在房屋设计中，我们通常需要考虑楼体的结构和材料等因素的综合影响。
通过科学计算，我们可以更好地优化设计方案。
3. 输送信息在现代工程设计中，传送信息的速度和效率往往是我们非常关心的因素。
科学计算不仅可以加速信息高速运行速度，也可以建立信息传动基础。
通过科学计算，我们可以进行海量数据的处理和存储，实现信息的高效加工和传递。
例如，在制造园地，计算机定制化生产，可以避免库存过多的问题，提高库存周转率。
二、数值模拟在工程设计中的应用数值模拟是指利用计算机仿真方法，将现实世界交给计算机来进行还原。
在工程设计中，数值模拟与科学计算有紧密的联系，它可以很好地处理工程中的复杂问题。
以下是几个数值模拟在工程设计中的应用：1. 现实试验在工程设计过程中，我们常常需要执行各种实验来了解材料和工艺的特性。
关于数值模拟的一些看法数值模拟是一种利用数学方法对现实世界进行模拟的技术，它通过建立数学模型，对现象进行抽象和简化，以实现对实际问题的模拟和分析。
数值模拟已经成为现代工程和技术领域中非常重要的工具之一，可以广泛应用于结构分析、流体动力学、热传导、电磁场等领域。
数值模拟具有很多优点，例如可以模拟复杂系统的行为，可以处理多变量和耦合问题，可以预测系统的性能和行为等。
在科学研究、工程设计、优化决策等方面，数值模拟已经成为不可或缺的工具。
然而，数值模拟也存在一些局限性。
首先，数值模拟需要建立数学模型，而模型的精度和可靠性受到多种因素的影响，如模型的简化程度、边界条件的确定、模型的参数等。
其次，数值模拟的计算量往往很大，需要借助高性能计算机或云计算资源来完成，这也会增加成本和时间成本。
此外，数值模拟的结果往往需要进行后处理和解释，这也需要专业知识和技能。
因此，在进行数值模拟时，需要注意以下几点：1.建立合适的数学模型：数学模型是数值模拟的基础，建立合适的模型需要考虑实际问题的特点和边界条件，并进行适当的简化和近似。
2.选择合适的计算方法和软件：数值模拟的计算方法和软件种类繁多，选择合适的计算方法和软件需要考虑问题的复杂性和计算资源的情况。
3.验证和确认模拟结果的可靠性：数值模拟的结果需要经过验证和确认，以保证其可靠性和精度。
4.考虑计算成本和时间成本：数值模拟的计算量和时间成本往往很大，需要考虑计算资源和时间成本的平衡。
5.需要专业的知识和技能：数值模拟需要专业的知识和技能，包括数学、计算机科学、工程等领域的知识和技能。
在应用数值模拟时，需要注意应用的范围和局限性，并根据实际情况选择合适的数值模拟方法和技术。
同时，也需要不断学习和探索新的数值模拟技术和方法，以更好地解决实际问题。
总之，数值模拟是一种非常重要的技术手段，它可以帮助我们解决许多实际问题。
虽然它存在一些局限性，但随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，数值模拟将会越来越成熟和完善。
计算机数值方法教案第一章：数值方法概述1.1 引言介绍数值方法的定义和重要性解释数值方法与解析方法的区别1.2 数值方法的分类描述直接方法和迭代方法的区别和应用场景讨论数值逼近、数值积分和数值解微分方程等常见数值方法1.3 误差分析介绍误差的定义和来源解释绝对误差、相对误差和机器误差的概念探讨误差估计和误差控制的方法第二章：插值与逼近2.1 插值方法介绍插值的定义和应用场景讨论线性插值、二次插值和样条插值等方法解释插值多项式的构造和性质2.2 逼近方法介绍逼近的定义和目标讨论最佳逼近问题和worst-case 逼近误差的概念探讨常用的逼近算法，如切比雪夫逼近和傅里叶逼近第三章：数值积分3.1 数值积分概述介绍数值积分的定义和重要性解释数值积分与解析积分的关系3.2 梯形规则和辛普森规则介绍梯形规则和辛普森规则的原理和实现探讨误差估计和收敛性分析3.3 高斯求积法介绍高斯求积法的原理和应用场景讨论高斯求积公式的构造和选择第四章：常微分方程的数值解4.1 微分方程的数值解概述介绍微分方程数值解的定义和重要性解释数值解与解析解的区别4.2 初值问题的数值解法讨论Euler法、改进的Euler法和Runge-Kutta法等常见数值解法解释数值解的精度和稳定性4.3 边界值问题的数值解法介绍有限差分法和有限元法等常见数值解法探讨边界条件处理和误差估计第五章：线性代数的数值方法5.1 线性方程组的数值解法介绍高斯消元法、LU分解法和迭代法等常见数值解法解释数值解的收敛性和条件数的概念5.2 特征值问题的数值解法讨论幂法和QR算法等特征值求解方法探讨特征值问题的对称性和奇异性处理5.3 稀疏矩阵和迭代法介绍稀疏矩阵的概念和存储方法讨论迭代法的原理和应用场景，如Jacobi法、Gauss-Seidel法和SOR法第六章：非线性方程和系统的数值解6.1 非线性方程的数值解法介绍牛顿法、弦截法和迭代法等常见数值解法解释数值解的收敛性和局部性条件6.2 非线性系统的数值解法讨论迭代法、牛顿法和拟牛顿法等常见数值解法探讨系统方程的性质和求解策略第七章：最优化问题的数值方法7.1 最优化问题概述介绍最优化问题的定义和目标解释无约束和有约束最优化问题的区别7.2 无约束最优化问题的数值解法讨论梯度下降法、牛顿法和共轭梯度法等常见数值解法探讨最速下降法的收敛性和改进策略7.3 有约束最优化问题的数值解法介绍惩罚函数法、约束梯度法和内点法等常见数值解法探讨约束条件的处理和求解策略第八章：数值模拟和蒙特卡洛方法8.1 数值模拟概述介绍数值模拟的定义和应用场景解释模拟与解析方法的区别和优势8.2 蒙特卡洛方法介绍蒙特卡洛方法的原理和步骤讨论随机数、收敛性分析和误差估计等问题8.3 蒙特卡洛方法的应用探讨蒙特卡洛方法在金融、物理和工程等领域中的应用案例第九章：并行数值方法和计算性能评估9.1 并行数值方法概述介绍并行数值方法的定义和目标解释并行计算的优势和挑战9.2 并行数值计算模型讨论数据并行、任务并行和混合并行等常见并行计算模型探讨并行计算的调度和负载均衡问题9.3 计算性能评估和优化介绍性能评估指标和评估方法探讨性能优化技术和策略，如并行化和向量化等第十章：数值方法的应用案例10.1 数值方法在工程领域的应用讨论数值方法在结构分析、流体力学和电磁场分析等领域的应用案例10.2 数值方法在物理科学领域的应用介绍数值方法在量子力学、分子动力学和宇宙模拟等领域的应用案例10.3 数值方法在数据分析和经济领域的应用探讨数值方法在数据拟合、图像处理和经济预测等领域的应用案例重点和难点解析重点环节1：数值方法与解析方法的区别数值方法依赖于计算机实现，适用于解决复杂或无法解析求解的问题。
计算机仿真与建模方法计算机仿真与建模是一种利用计算机技术来模拟和重现现实系统或过程的方法。
它被广泛应用于各个领域，包括工程、科学、医学、社会科学等。
本文将介绍计算机仿真与建模的基本原理和常见方法，并探讨其在不同领域中的应用。
一、计算机仿真与建模的基本原理计算机仿真与建模的基本原理是通过数学模型来描述现实系统或过程，并运用计算机技术进行模拟和分析。
其基本步骤包括：系统建模、模型验证、仿真实验和结果评估。
1. 系统建模系统建模是计算机仿真与建模的第一步。
它涉及到对待模拟系统的深入了解，包括系统的结构、特性和行为规律等。
建模可以采用不同的方法，如数学建模、物理建模或逻辑建模等，具体选择取决于模拟对象的特点和研究目的。
2. 模型验证模型验证是保证仿真结果准确性的关键环节。
它包括对模型的数学基础、逻辑关系和参数设定进行检验和验证。
验证方法包括对比实测数据、与已有模型对比和理论推导等。
3. 仿真实验仿真实验是计算机仿真与建模的核心环节。
在仿真实验阶段，利用计算机技术对建立的数学模型进行模拟和分析，得到仿真结果。
实验中会根据需要对系统参数进行调整，以观察不同条件下系统的行为变化。
4. 结果评估结果评估是对仿真实验结果进行分析和评价的过程。
评估结果可以与实际系统进行对比，评估仿真模型的可靠性和准确性。
评估结果还可以为实际系统的改进提供参考和指导意见。
二、常见的计算机仿真与建模方法计算机仿真与建模方法有多种，具体的选择取决于模拟对象的特点和研究目的。
以下列举了几种常见的方法：1. 数值模拟方法数值模拟方法是计算机仿真与建模中常用的一种方法。
它通过将实际问题离散化为一系列数学方程，然后利用数值计算方法求解这些方程，得到仿真结果。
数值方法包括有限元法、差分法、有限差分法等，适用于各种工程、物理和科学领域的仿真建模。
2. 离散事件模拟方法离散事件模拟方法是一种基于事件驱动的仿真方法。
它将系统建模为一系列离散的事件，并模拟这些事件的发生时间和处理过程，得到仿真结果。
建筑地基基础设计规一、引言建筑地基基础是建筑物的重要组成部分，直接关系到建筑物的安全和稳定性。
本文将从设计原则、设计要求和设计方法三个方面，介绍建筑地基基础设计规。
二、设计原则1.承载能力原则：地基基础应能承受建筑物自身重力及外部荷载引起的应力，确保建筑物稳定。
2.变形控制原则：地基基础应通过合理的设计，控制建筑物的变形，避免超过允许范围。
3.安全性原则：地基基础设计应考虑地质条件、自然灾害等因素，确保建筑物在各种情况下的安全性。
4.经济性原则：地基基础设计应在满足安全和稳定要求的前提下，尽可能减少建筑成本。
三、设计要求1.地质调查：在设计地基基础之前，应进行详尽的地质调查，获取地下土壤的物理性质、力学特性等信息。
2.荷载计算：根据建筑物的用途和结构形式，计算建筑物的荷载，并合理分配到地基基础上。
3.地基类型选择：根据地质调查结果，选择适合的地基类型，包括浅基础、深基础、地下连续墙等。
4.地基基础形式：根据地基类型和建筑物特点，选择适当的地基基础形式，如扩展基础、连续基础、板桩基础等。
5.地基基础尺寸：根据地基形式和计算结果，确定地基基础的尺寸，包括宽度、长度、深度等。
6.排水设计：根据地下水位和土壤渗透性等因素，设计合理的排水系统，以防止地基基础受水分影响。
7.基础与建筑物连接：设计合理的基础与建筑物的连接方式，确保基础与建筑物之间的传力效果良好。
四、设计方法1.经验法：根据类似工程的经验数据，进行合理的估算和设计。
2.力学分析法：通过力学原理和计算方法，对地基基础进行力学分析和计算。
3.数值模拟法：利用计算机软件对地基基础进行数值模拟，得到更准确的设计结果。
4.试验方法：通过现场试验和室内试验，获取地下土壤的力学性质，为地基基础设计提供依据。
五、总结建筑地基基础设计是建筑工程中至关重要的一环。
设计原则、设计要求和设计方法是进行地基基础设计的重要依据。
合理的地基基础设计能够确保建筑物的安全和稳定，同时也能够降低建筑成本。
数值模拟基础及技术方法数值模拟是一种通过计算机进行仿真实验的方法，它利用数学模型和相关的物理规律对现实世界的问题进行求解和预测。
数值模拟的基础是数值计算方法，它包括了离散化、逼近和求解三个主要步骤。
下面将介绍数值模拟的基础及常用的技术方法。
一、数值模拟的基础1.数学模型：数值模拟的第一步是建立数学模型来描述待研究问题的物理规律。
数学模型可以是代表对象运动、流体传输、材料变形等各种物理过程的方程组。
常见的数学模型有常微分方程、偏微分方程和代数方程等。
2.离散化：离散化是将数学模型中的连续变量离散化为离散的点，使得问题转化为有限个点上的计算。
离散化的方法有有限差分法、有限元法、有限体积法等。
其中有限差分法将连续变量在离散点上进行逼近，有限元法和有限体积法则利用了分区域内离散变量值的逼近。
3.逼近：逼近是通过离散化方法对连续问题进行近似求解。
逼近方法可以是线性逼近或非线性逼近，常见的逼近方法有多项式逼近、泰勒级数逼近、插值逼近等。
4.求解：求解是数值模拟的最后一步，它使用数值计算方法对离散化的问题进行求解。
数值计算方法可以是迭代法、矩阵求解法、差分法等。
求解的过程通常需要选定适当的边界条件和初值条件，并确定求解的精度和稳定性。
二、常用的数值模拟技术方法1.有限差分法（FDM）：有限差分法是将微分方程中的导数用差分近似表示，通过离散化网格上的点，将微分方程转化为代数方程，然后进行数值求解。
有限差分法适用于一维、二维和三维问题，常用于求解热传导、流体力学和电动力学等问题。
2.有限元法（FEM）：有限元法是将计算区域划分为单元，通过适当的插值函数对单元内的未知函数进行逼近，将原问题转化为单元上的代数方程组，然后通过单元之间的连接关系得到整个计算区域上的方程组，最后进行求解。
有限元法适用于求解结构力学、流体力学和电磁场等问题。
3.有限体积法（FVM）：有限体积法是将计算区域划分为不规则的体积单元，利用体积平均值对物理量进行逼近，得到物理量在单元界面上的通量。
数据库技术和数值模拟在材料领域的应用现状摘要：数据库中的知识发现技术是80年代末被人正式提出的，它对满足日益增长的人工智能处理数据的要求和克服传统专家系统的困难提供了光明的前景。
介绍了该技术的最新发展及其在材料专家系统中的实现与应用。
针对计算机模拟技术在材料科学中所起的重要作用，合介绍了它的研究范畴和技术类型,列举了计算机模拟技术在研究材料的合成和制备、组成和结构、性能测试和分析中的若干应用实例，展示了计算机模拟在材料科学中的应用前景。
关键词：计算机；数据库；数值模拟；材料科学随着计算机技术与材料科学的发展，研究者已经不满足于仅仅用实验的手段来研制新型材料和提高现有材料的性能。
除了实验和理论外，计算机已经成为解决材料科学中实际问题的第3个重要组成部分。
数据库为人们提供了保存信息的有力工具。
但是可供查询的数据越来越多。
要作的统计分析工作也日趋繁重。
人们迫切希望借助机器的帮助从繁重的日常事务中解脱出来，更希望借助机器延伸自己的智能，提高对大量信息的分析处理能力。
采用模拟技术进行材料研究的优势在于它不但能够模拟各类实验过程，了解材料的内部微观性质及其宏观力学行为，并且在没有实际备制出这些新材料前就能预测它们的性能，为设计出优异性能的新型结构材料提供强有力的理论指导。
材料科学研究中的模拟“实验”比实物实验更高效、经济、灵活，并且在实验很困难或不能进行的场合仍可进行模拟“实验”，特别是在对微观状态与过程的了解方面，模拟“实验”更有其独特性甚至有不可替代的作用。
本文主要介绍数据库中的知识发现技术和计算机数值模拟在材料领域中的应用。
1、数据库知识发现技术在材料工程专家系统中的应用数据库的知识发现技术[1]KDD(Know-ledge Diseovery in Databases)是80年代末在国际上兴起的，为满足人们对数据处理人工智能化要求而开发的新兴技术，同时也为解决传统的专家系统难以克服的困难提供了较好的新途径。
KDD技术应用于专家系统时，应该说是一种以强调归纳逻辑推理为特色和以自适应寻找规律为目标的知识库系统构造方法。
1.1基于KDD技术研制专家系统的特色以往的专家系统采用的是基于以演绎逻辑为主的技术策略，而KDD的研究方法在本质上是以归纳逻辑为主。
KDD技术强调从个别到一般，从感性到理性的知识抽象过程。
以往的专家系统在类似技术诊断的领域内应用比较成功，而在构造/综合及预测类领域应用的进展不尽人意，没有采用以归纳为主的技术策略是重要的原因之一。
由于KDD技术主要实施于关系数据库，根据其方法设计的专家系统可称为关系型专家系统。
这类专家系统以表格的形式建立知识库，因此具有广泛的适用性。
其知识的获取较少需要知识工程师的介入，领域专家只需按照表格的要求逐行逐列地填入数据即可。
KDD技术的研究人员认为，在定量基础上的定性归纳也能深刻地反映问题的本质，并且能用少量的代价传递足够的信息，对复杂的事物做出高效率的判断和推理。
根据KDD技术建立的专家系统推理机一旦完成，专家系统知识库的更新和维护就变得异常容易。
以往的专家系统由于采用演绎逻辑的技术策略，随着知识库的迅速膨胀，演绎过程也变得极其复杂和困难。
基于KDD技术建立的专家系统采用了归纳为主的技术策略，较好地避开了对所有的知识信息进行复杂演绎的困难。
从材料设计用户的角度来看，KDD系统发现知识最有用的几类模式抽取如下：1）发现元素之间的相关关系。
数据相关关系是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识信息。
如果一个元素的值能够用另一个元素的值来预测，就称二者之间存在相关关系。
此处所说的元素可以是一个单纯的因子，也可以是一个域，或者是域间的一种关系。
在合金设计中，在保证某种性能的前提下，以一种元素取代另一种元素，或以一组元素组合取代另一组元素组合是常有的事。
2）类别判识。
KDD技术能够将数据库中的大量记录划分成一系列子类，这种子类按照用户的要求以某种意义划分之后，可以直接为用户的某一用途服务。
另外，类别判识也为其他模式抽取算法提供有用的信息。
3）异常情况的识别。
发现特例是创造发明的重要前提，数据库中反映的异常情况在数据分析中常常是极有价值的，对异常情况的识别和处理能力是智能型专家系统的重要标。
1.2关系型专家系统的实现关系型专家系统中采用的KDD技术是机器学习、专家系统、统计学、模糊学等多种学科交叉的领域。
为了进一步解释此类关系型专家系统的结构，在此我们先介绍一个抽象的系统模型来进行讨论。
KDD系统具有下面几方面功能[2]。
1）开放的用户输入领城知识库。
领域专家应该是领域知识的主要来源，正是由于领域专家的直接介入才使得KDD专家系统具有更广泛的应用价值。
最初由领域专家填入数据库的是原始数据词典，而在终端用户不断使用的过程中，专家系统接收到大量的领域信息，KDD系统则将这些信息归纳验证成新的领域知识，并不断地用其充实领域知识库。
目前这方面的工作尚不完善，也可以说是一个有待解决的难题。
2）自动获取知识的控制模块。
KDD系统的主要特色之一是具有自动获取知识的功能，这种功能主要由控制模块提供。
控制模块的工作是根据系统中已有的领域知识和用户的输入信息控制知识的发现过程。
这一过程包括定位、模式抽取和评估。
在任务比较固定的条件下，控制器的功能可以由一组不变的操作序列完成;但如果系统的知识发现不限干某一个方面，而是针对数据库整体的，控制器就比较复杂，其功能的执行需要用户更多地参与。
3）与通用数据库的接口。
多数关系数据库提供支持标准数据库查询语言SQL，由于SQL从对数据库进行随机查询到数据库的管理和程序设计几乎无所不能。
因此KDD系统可以充分利用或充分借用SQL语言的能力。
4) 定位模块。
该模块的功能是根据用户的要求，在大量数据中抽取与特定任务相关的数据，或在保证所抽取的数据能够覆盖整个发现空间的前提下进行随机抽样模式抽取的算法KDD系统的核心。
模式指数据库中元素之间的某种关系。
其算法可以包括一些机器学习和统计分析的算法。
评估:评估模块的功能是对抽取模式给予一个相对的衡量值，以量化反映用户兴趣的程度，然后根据这些值的大小按次序将抽取的模式提供给用户。
这里主要应用的是统计学原理。
一般可以图表和色彩的形式给出评估结果，以使结果的表述更加生动自然，同时有助于启发用户向更深的层次想象和分析。
2、计算机模拟技术在材料科学中的应用计算机模拟是一种根据实际体系，在计算机上进行的模型实验。
通过将模拟结果与实际体系的实验数据进行比较，既可以检验模型的准确性，也可以检验由模型导出的解析理论所作的简化近似是否成功。
在模型体系上获得的微观信息常常比在实际体系上所作的实验更为详细。
在某些情况下，计算机模拟可以部分地代替实验。
在提出理论模型去解释实验观察到的现象时，或在应用一般正常实验和精确解析理论都不能解释的研究体系中，特别是在大自由度、低对称性、非线性问题及复杂相互作用的复杂系统中，计算机模拟的结果往往是在现实实验中所不能获得的信息的重要来源。
此外，计算机模拟对于理论的发展也有重要的意义，为在现实模型和实验室中无法实现的探索模型作详细的预测提供了方法。
2.1材料模拟方法与模拟层次材料研究可针对三类不同的尺度范围[3]。
1)原子结构层次，主要是凝聚态物理学家和量子化学家处理这一微观尺度范围。
2)介观层次，即介于原子和宏观之间的中间尺度，在这一尺度范围主要是材料学家、冶金学家,陶瓷学家处理。
3)最后是宏观尺寸，此时大块材料的性能被用作制造过程，机械工程师，制造工程师等分别在这一尺度范围进行处理.既然材料性质的研究是在不同尺度层次上进行的，那么，计算机模拟也可根据模拟对象的尺度范围而划分为若干层次，在研究微观尺度下的材料性能时，统计力学仍是十分有用的原子级模拟方法。
这种经典方法最明显的成功是对相变的理解。
例如，固体的结晶有序，合金的成份有序或铁磁体的磁化。
这种模拟属于所谓物质的平衡态”，也就是物质从头至尾已弛豫至与环境达到热平衡和化学平衡。
但是，实际许多工艺上情况是远离平衡的,例如,在铸造、焊接、拉丝和施压等情况下，平衡统计力学是不合适的。
最近十年期间，非平衡过程的理论和这些过程的数学建模技术已经取得很大进步。
随巨型计算机的出现，用于规则的结晶固体的模拟计算，已经达到了定量预测的能力。
最新的进展表明有可能以相似的精度描述诸如缺陷附近的晶体形变、表面和晶粒边界的非规则图像。
这些新方法甚至有可能用以研究物质的亚稳态或严重无序状态。
2.2材料研究的主要模拟技术2.2.1 第一原理模拟技术材料的电子结构及相关物性与宏观性能密切相关。
因此，研究材料的电子结构及相关物性，对从微观角度了解材料宏观形变与断裂力学行为的本质机制具有重要价值，也能为探索改善材料力学性能的可能途径提供指导.基于量子力学第一原理的局部密度函数(LDF)理论上的各种算法[4](LMTO,FLAPW,SCF-Xα-SW,LKKR等)已能够计算材料的电子结构及一些基本物理性能，包括晶界—非晶—自由表面与断纹面—杂质—缺陷等各类原子组态的电子结构、相结构稳定性、点和切变面缺陷能量、理想解能量、原子键强及热力学函数等，这使得在实验和理论之间的比较不再局限于依靠经验或半经验参量势函数的计算模式。
2.2.2原子模拟技术按照获得原子位形或微观状态的方法，对于完整和非完整晶体的结构、动力学和热力学性质，有种可行的模拟方法,如分子动力学方法(MD) ，蒙特卡罗方法(MC)，最小能量法[5](EM)等.分子动力的目标是研究体系中与时间和温度有关的性质而不只是静力学模拟中研究的构型方面。
分子动力学法是求解运动方程(如牛顿方程、哈密顿方程或拉格朗日方程)，通过分析系统中各粒子的受力情况，经典或量子的方法求解系统中各粒子在某时刻的位置和速度,来确定粒子的运动状态。
蒙特卡罗方法根据待求问题的变化规律，人为地构造出一个合适的概率模型，依照该模型进行大量的统计试验，使的某些统计参量正好是待求问题的解。
最小能量法是利用计算机计算晶体的能量,通过调整原子的置、调整原子间的化学键长和键角得到最可能的结构，使其系统能量下降，达到最小，所计算的能量值与实验结果相比较，可达到相当精确的程度。
2.2.3综合化模拟方法综合模拟技术是近年来兴起并蓬勃发展的一类新技术。
综合化的含义主要体现在研究方法和研究对象的空间尺度两个方面，前者除发展全新技术外，还包括将原有的基于交互作用势函数的原子模拟技术、从第一原理出发的各种计算技术、连续介质模型、离散化数值计算这三类技术相结合的模拟技术；后者或是直接研究介于原子尺度和宏观尺度之间中间尺度(1~100μm)的材料结构与性能，或是将不同尺度的材料行为联系起来作为统一体加以研究，特别是如何将不同层次的研究联系起来，已成为材料模拟领域最富挑战性的重点课题。
