混凝土随机性

随机分配算法的Matlab代码展示了随机性如何成为效率的关键来源。控制部分的随机化是自然策略的基本概念，通过付出小的可靠性代价显著提高效率。快速随机算法比慢速确定性算法更为可靠。LSH算法基于随机比特采样，在汉明距离中查找k个近邻，无需评估实际汉明距离值。Matlab编码技巧向量化，使用随机性算法。rbslsh在C++中的实现，优化了内存使用。仅在输入数据被修改时才透明地分配数据的临时副本。进行性能分析以提高数值计算性能。

随机性并非理性的对立面，而是解决难题的强大工具。在计算机科学中，随机算法通过使用随机数来解决问题，展示了偶然性的惊人力量。研究发现，在某些情况下，随机算法比任何已知确定性算法更快地产生困难问题的答案。尽管无法保证每次都能提供最优解决方案，但随机算法可以通过战略性地使用随机性，在极短的时间内获得接近最优化的答案。关键在于了解何时以及如何运用随机性，让它成为破解难题的秘诀。

为提高地下结构工程中深土井筒支护的安全可靠性，本研究以两淮矿区深厚冲积层井壁为基础，通过钢筋混凝土井壁模型试验，分析了混凝土抗压强度、厚径比和配筋率对井壁极限承载力的影响。利用大数据挖掘和模糊随机模型，研究了材料性能、几何参数和计算模式的不确定性分布，优化了传统算法，提出了改进后的大数据挖掘井壁极限承载力模糊随机模型，适用于实际地下工程中的不确定特性。

持久性随机游走已经被应用于研究细胞的定向迁移模型。

本研究基于加权加速度均方根值与人体舒适性之间的关系，探讨了不同摩擦系数、平整度和速度对加速度与驾乘主观感受的影响。通过统计分析室外沥青混凝土普通公路和室内驾驶模拟舱的大量数据，总结出在特定摩擦系数条件下，速度和平整度对驾乘舒适性的具体影响，并建立了反映舒适性的回归方程。研究结果还揭示了在保证驾乘舒适性的前提下，最大行车速度与路面平整度之间的关联。

随机选取一致性MATLAB代码，新手可以多加关注，是很好的学习资料。

本项目通过多种随机数生成方法，测试生成的流水号重复率，验证其唯一性。

随机森林是一种强大的机器学习算法，特别擅长于特征选择和模型预测方面。它通过构建大量决策树，并综合它们的预测结果来提高模型的稳定性和准确性。然而，我们是否应该毫无保留地信任随机森林对于变量重要性的评估呢？实际上，随机森林的变量重要性评估存在一些限制。主要有两种评估方法：基尼指数和特征排列重要性。这些方法能够揭示特征对模型预测能力的影响，但并不总是绝对准确。例如，随机森林可能会偏向于某些具有大量取值的离散特征，即使这些特征对预测目标影响微乎其微。此外，随机森林可能未能捕捉到特征与目标之间的非线性关系，从而低估某些特征的重要性。在面对类别不平衡问题时，随机森林也可能偏向于关注多数类中的特征。因此，在使用随机森林评估变量重要性时，应当谨慎并结合其他方法进行验证，以获得更准确的结论。

新标准对混凝土强度检验评定进行了优化和完善，更加注重实际工程应用，提高了检验评定的科学性和准确性。

三种随机攻击策略下网络鲁棒性指标分析 本研究探讨了三种随机攻击策略对网络鲁棒性的影响，重点关注最大连通分量、效率和集聚系数三个指标的变化情况。通过模拟不同攻击策略，分析网络在遭受随机攻击时的结构变化，进而评估网络的抗攻击能力。