整数除法

对于关系 R(X, Y) 和 S(Y, Z)，其中 X、Y、Z 为属性组。R 中的 Y 与 S 中的 Y 可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集。R 与 S 的除运算得到一个新的关系 P(X)，P 是 R 中满足下列条件的元组在 X 属性列上的投影：元组在 X 上分量值 x 的象集 Yx 包含 S 在 Y 上投影的集合，记作： R ÷ S ={tr[X]|tr∈R ∧ πY(S)  Yx} Yx：x 在 R 中的象集，x =tr[X]

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

关系代数除法运算示例 例7 已知关系 SC 和 K： | Sno | Cno || ----- | ----- || 95001 | 1 || 95001 | 2 || 95001 | 3 || 95002 | 2 || 95002 | 3 | K = {1, 3} 求 πSno, Cno(SC) ÷ K 解： 找到 SC 中所有 Cno 包含 K 中所有元素的 Sno，即 95001。 结果为包含这些 Sno 的关系，即 {95001}。

矩阵的加减运算 矩阵的加减运算要求两个矩阵的行数和列数必须相同。 矩阵的乘法运算 运算符：* 条件: 前一个矩阵的列数必须等于后一个矩阵的行数，或者其中一个是标量。 理解: 可以理解为前一个矩阵每个行的元素分别与后一个矩阵对应列的元素相乘后相加。 矩阵的除法运算 运算符：/ 和 / 表示右除，相当于将矩阵放在除号的右侧。 `` 表示左除，相当于将矩阵放在除号的左侧。 区别: 右除： A / B 等价于 A * inv(B)，其中 inv(B) 表示 B 的逆矩阵。 左除： A B 等价于 inv(A) * B，其中 inv(A) 表示 A 的逆矩阵。 应用: 线性方程组 Ax = b 可以使用矩阵除法求解，其中： A 是 n 维可逆方阵 b 是 n 维向量 可以使用 x = A b 求解 x。

2、3、4、5、6、8、9 的整除判定法则 2 的倍数： 个位数字是偶数 (0, 2, 4, 6, 8)。 3 的倍数： 各个位数之和是 3 的倍数。 4 的倍数： 末两位数是 4 的倍数。 5 的倍数： 个位数字是 0 或 5。 6 的倍数： 既是 2 的倍数又是 3 的倍数。 8 的倍数： 末三位数是 8 的倍数。 9 的倍数： 各个位数之和是 9 的倍数。 7 的整除判定法则 去掉个位数字，将剩下的数字乘以 2。 将第一步的结果与原数的个位数字相加。 如果最终结果是 7 的倍数，则原数也是 7 的倍数。 例如，判断 357 是否为 7 的倍数： 35 × 2 = 70 70 + 7 = 77 77 是 7 的倍数，因此 357 也是 7 的倍数。

matlab开发-整数递归游戏。这种递归算法通过一个目标函数推测未知整数。

整数规划是一个经过广泛应用的问题，在低版本的matlab环境下尤为实用。

介绍了在有限域GF(2)上进行多项式长除法的算法，并提供了MATLAB实现。该算法基于K. Vasudevan著作《数字通信和信号处理》附录C中的方法。

在线性代数中，矩阵除法并不常见，而矩阵逆运算则更为常见。Matlab提供了两种矩阵除法操作符：左除\和右除/。对于非奇异方阵A，A\B和B/A操作等效于A的逆与B的乘积，即inv(A)B和Binv(A)。这两种操作要求矩阵的行数或列数相等。一般而言，A\B是解AX=B的方程，而B/A是解XA=B的方程，二者通常不相等。

Matlab编程中，提供了一个功能可以将整数数据类型转换为二进制字符串，并能够将二进制字符串转换回整数。