等价变换

在数据库课件中，我们继续探讨关系代数的等价变换规则。这些规则包括连接和笛卡尔积的结合律，如 (E1 × E2) × E3 ≡ E1 × (E2 × E3)，以及关系的嵌套组合。这些变换对于数据库操作的优化具有重要意义。

深入探讨了Oracle SQL优化的实际案例，通过对比不同的等价改写技巧，展示了如何提升SQL查询性能。读者将从中学习到如何有效地优化数据库查询，以应对复杂的数据需求。

Dequiv 是一个专为 MATLAB 开发的 数字等价物库，提升用户的数值计算能力和效率。通过使用 Dequiv，用户能够更轻松地处理复杂的数值问题，并实现高效的数学模型计算。

在部署很多的集群软件时都需要配置SSH用户等价，这确保了以oracle用户从一个节点登录另一个节点时无需密码。Clusterware和Database的安装过程先在一个节点完成，然后自动将软件复制到其他节点，这是一个后台拷贝过程。配置过程中需确保每个节点的SSH key文件合并拷贝，密码字段必须留空。

要判断函数依赖集F是否等价于G，只需逐一检查F中的每个函数依赖X→Y，并验证Y是否属于X的闭包G+。根据引理5.3，我们得到了判断两个函数依赖集是否等价的有效算法。

自伴变换与斜自伴变换 除了正交变换，欧氏空间中还有两类重要的规范变换：自伴变换和斜自伴变换。 定义 设 A 是 n 维欧氏空间 V 的线性变换。 如果 A 与它的伴随变换 A∗ 相同，即 A = A∗，则 A 称为自伴变换。 如果 A 满足 A∗ = −A，则 A 称为斜自伴变换。 线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = (α, A(β))。 线性变换 A 是斜自伴变换的充分必要条件是：对任意 α，β ∈ V，均有 (A(α), β) = −(α, A(β))。 自伴变换和斜自伴变换都是规范变换。当然，除了正交变换、自伴变换以及斜自伴变换外，还有其他的规范变换。 自伴变换 定理 n 维欧氏空间 V 的线性变换 A 是自伴变换的充分必要条件是：A 在 V 的标准正交基下的方阵是对称方阵。 证明 设线性变换 A 在 V 的标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn} 下的方阵是 A，则 A 的伴随变换 A∗ 在这组基下的方阵是 AT。于是 A∗ = A 等价于 AT = A。∎ 定理表明，如果在 n 维欧氏空间 V 中取定一组标准正交基 {α₁, α₂, ..., αn}，V 的自伴变换 A 便和它在这组基下的方阵相对应。这一对应是 V 的所有自伴变换集合到所有 n 阶实对称方阵集合上的一个双射。于是自伴变换即是是对称方阵的一种几何解释。 由于自伴变换是规范变换，因此关于规范变换的结论可以移到自伴变换上。当然，由于自伴变换是特殊类型的规范变换，所以相应的结论也带有某种特殊性。 由实对称方阵的特征值都是实数可知，自伴变换的特征值也都是实数。 定理 设实数 λ₁, λ₂, ..., λn 是 n 维欧氏空间 V 的自伴变换 A 的全部特征值，其中 λ₁ ≥ λ₂ ≥⋯ ≥ λn。则存在 V 的一组标准正交基，使得 A 在这组基下...

这段代码使用Matlab进行图像处理，重点介绍了傅里叶正反变换及其频域表示，以及实现理想方形低通滤波器和Butterworth滤波器。编写过程充满挑战，因为长时间未使用Matlab，开始时不免有些混淆，甚至中途不经意间开始写Python！最终幸运地完成了这一任务，也成为全班第一完成者。

频繁项集挖掘是数据挖掘的重要应用，但庞大的频繁项集数量限制了其实际应用。为减少频繁项集数量，使其更易于应用，提出一种基于格结构的频繁项集精简模型，并证明该方法产生的支持度误差范围。在此基础上，提出模糊等价类精简表示算法FEC。实验结果表明，该方法在显著减少频繁项集数量的同时，能有效控制支持度误差，与Index-Meta算法相比，产生的支持度误差更小。因此，基于模糊等价类的频繁项集精简表示模型及FEC算法具有较高应用价值。

介绍了一种基于快速傅里叶变换（FFT）的一维连续小波变换方法。该方法通过调用 MATLAB 中的 cwtft 函数实现。文章还展示了可视化界面截图和提供测试数据的路径。