BCNF分解

BCNF分解示例 例1：给定关系 R(U)=r(A, B, C)，函数依赖集 F={AB→C, C→A}。 判断R(U) 是否属于 BCNF范式：由于候选码为 AB 或 BC，因此决定属性 C 不是候选码，所以 R(U)∉BCNF。 BCNF分解过程：- 分解为：1. R1(U1)=R1(A, C)，F1={C→A}- 在关系 R1 中，C 是候选码。2. R2(U2)=R2(B, C)，F2={∅}- 在关系 R2 中，BC 是候选码。 分解后的 R1(U1) 和 R2(U2) 都属于 BCNF，无需进一步分解。 注意：在分解后，函数依赖关系 AB→C 被丢失！

数据库设计目标是在满足无损连接和依赖保持的前提下，尽可能达到 Boyce-Codd 范式 (BCNF)。然而，实际应用中，同时满足这三个目标并非易事。因此，需要根据具体需求在 BCNF 和第三范式 (3NF) 之间做出权衡。 数据库模式分解主要有两种算法： BCNF 分解算法: 优先满足 BCNF，可能无法完全保留依赖。 3NF 分解算法: 确保依赖保持，但可能降低数据冗余的消除程度。

在关系数据库理论中，3NF和BCNF之间的关系是重要的讨论点。如果一个关系R符合3NF，那么它也一定符合BCNF。换言之，如果关系R在BCNF中，它也一定在3NF中。这意味着关系R即使只有一个候选码，也可以达到BCNF的标准。

给定协方差矩阵和权重向量，函数将返回每个资产的 Shapley 风险分解值。此外，还会计算 Euler 风险分解值以作对比。

本资源包提供EMD、EEMD、CEEMDAN等分解算法的MATLAB函数，可用于去噪和降噪处理。

CP分解已被广泛应用于计量心理学中，涵盖语音分析、化学计量学、独立成分分析以及神经科学数据挖掘等领域。它特别适用于处理高维算子数据和近似随机偏微分方程。

算法 5.2、5.3、5.4、5.5、5.6 介绍了用于将数据库分解为多个子数据库的算法，以满足特定范式（如 3NF、BCNF、4NF）并保持无损连接性和函数依赖关系。

在稀疏张量中，parafac_als 用于实现 PARAFAC 分解。该子函数是张量分解的核心算法，搭配主函数使用。

使用LU矩阵分解来解方程的算法示例。首先对矩阵进行LU分解，然后利用分解结果求解方程。这种方法在数值计算中广泛应用，特别是在解线性方程组时非常有效。

该matlab程序实现了专注于模态分析的频率域分解技术。