ansysworkbench工程实例详解

这是一种简化泛函极值问题的必要条件。对于通常的二阶微分方程，其通解的两个任意常数由端点条件确定。

3.5中位数检验在假设检验中是一种不常见但广泛应用的方法。在Matlab中提供了相应的signrank函数用于比较两个配对样本的中位数差异显著性。另外，signtest函数也可用于比较中位数与给定常数的显著性。此外，还介绍了装配时间均值的显著性检验和文学作品中的词频差异分析。

模型的数据部分以关键字“data:”开始，以关键字“enddata”结束。在这里，可以指定集成员、集的属性。对象列（object_list）包含要指定值的属性名、要设置集成员的集名，用逗号或空格隔开。一个对象列中至多有一个集名，而属性名可以有任意多。如果对象列中有多个属性名，那么它们的类型必须一致。如果对象列中有一个集名，那么对象列中所有的属性的类型就是这个集。数值列（value_list）包含要分配给对象列中的对象的值，用逗号或空格隔开。注意属性值的个数必须等于集成员的个数。在集set1中定义了两个属性X和Y。X的三个值是1、2和3，Y的三个值是4、5和6。也可采用如下例子中的复合数据声明（data statement）实现同样的功能。

此例中，单服务队伍的∞/3// MM系统优于多服务队伍的3个∞/1// MM系统，体现了减少队伍数量的优化理念。

选择分析的变量，使用定性和定量分析方法确保变量间具有强相关性，这是因子分析的前提条件。如果变量间无相关性或相关性不足，将不适合进行因子分析。 计算所选变量的相关系数矩阵，以揭示它们之间的相关性。相关系数矩阵是评估因子结构的基础。 确定公共因子的数量和因子解决方法，依据研究设计或领域知识选择适当的因子个数。应考虑因子的累计方差贡献率，通常应达到60%以上。 进行因子旋转，通过坐标变换使得每个原始变量与少数因子密切相关，以便更易于解释因子解的实际含义。 计算样本的因子得分，以便在其他分析中使用，如聚类分析和回归分析。 6.4 我国上市公司赢利能力与资本结构的实证分析，详细数据见表12。

在灯泡寿命问题中，为了确定不同工艺制造的灯泡寿命是否有显著差异，首先计算各组数据的平均值：工艺1A 2A 3A 4A的平均寿命分别为1708、1635、1540、1585。虽然工艺1A的平均寿命最高，但要判断它与其他工艺是否有显著差异，仍需进行多重比较。通常，多重比较需要对所有r个总体进行两两比较，以分析它们之间的差异。针对这个问题，Matlab的多重比较程序是x=[1620 1580 1460 1500 1670 1600 1540 1550 1700 1640 1620 1610 1750 1720 1680 1800]; x=[x(1:4),x(16),x(5:8),x(9:11),x(12:15)]; g=[ones(1,5),2ones(1,4),3ones(1,3),4*ones(1,4)]; [p,t,st]=anova1(x,g) [c,m,h,nms] = multcompare(st); [nms num2cell(m)] §2双因素方差分析如果要考虑两个因素BA,对指标的影响， BA,各划分几个水平sBBB ,,, 21 L ，在水平组合),( ji BA。

其它方法在实际应用中，用来确定模糊集的隶属函数的方法示多种多样的，主要根据问题的实际意义来确定。譬如，在经济管理、社会管理中，可以借助于已有的“客观尺度”作为模糊集的隶属度。举例来说，设论域X表示机器设备，在X上定义模糊集A＝“设备完好”，则可以用“设备完好率”作为A的隶属度；如果X表示产品，在X上定义模糊集A＝“质量稳定”，则可以用产品的“正品率”作为A的隶属度；如果X表示家庭，在X上定义模糊集A ＝“家庭贫困”，则可以用“Engel系数＝食品消费/总消费”作为A的隶属度。对于一些模糊集，直接给出隶属度有时很困难，但可以利用“二元对比排序法”来确定，通过两两比较确定元素相应隶属度的大小排出顺序，然后通过数学方法处理得到所需的隶属函数。

在进行工程实例详解之前，首先需要了解预备知识。模糊等价矩阵定义如下：设$R$是$n$阶模糊方阵，$I$是$n$阶单位方阵，若$R$满足①自反性：$R_{ii} = 1 \Rightarrow r_{ii} = 1$；②对称性：$r_{ji} = r_{ij}^T$；③传递性：$r_{ij} \leq \max( \min(r_{ik}, r_{kj}), \min(1, r_{ij}))$，则称$R$为模糊等价矩阵。定理2：设$R$是$n$阶模糊等价方阵，则$\forall \lambda \in ]1,0[, \lambda R$是$n$阶等价布尔矩阵。定理3：设$R$是$n$阶模糊等价矩阵，则$10 \leq \mu \leq \lambda, \forall \mu \in \lambda$, $R$所决定的分类中的每一个类是$\lambda R$所决定的分类中的某个子集。这表明，如果按$\mu R$分在一类，则按$\lambda R$也必分在一类。

预测预报使用GM(1,1)模型得出指定时区内的预测值，为解决实际问题提供相应的预测预报。灾变预测涉及从原始数据中识别出异常值，即大于给定阈值ζ的数据点，形成上限灾变数列。例如，对于某地区的年平均降雨量数据，规定ζ为320，识别出符合条件的数据作为可能的旱灾预测。预测的重点在于预测异常值出现的时间点。