椭球近似

该程序实现了Khachiyan在“计算实数模型中多面体的舍入”论文中描述的迭代算法，用于近似包围任意维度非退化点集的最小体积椭球。与Nima Moshtagh的MinVolEllipse类似，但该算法确保输出椭球有效地包围输入点集，并通过更有效的更新方程实现更快的计算速度。

这款MATLAB工具实现了椭球法，能够找到一组不等式（多胞体中的点）的可行解。它支持多种切割方式，包括中央切割、浅切割和深切割，并通过滑动目标方法获取近似最优解。此外，它还支持绘制椭圆、分离超平面等，为二维问题的分析提供直观的可视化辅助。该工具源于2014年慕尼黑工业大学的一项硕士论文研究。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

该方法可通过计算扁椭球体与圆锥视场的交集区域，确定卫星覆盖范围。根据输入的视场参数和卫星位置，算法可推导出椭圆几何，并判断卫星在特定视场内的可见性。该方法支持不同的指向类型，并考虑了半长轴和半短轴等扁椭球体参数。

BowChain概述 使用 BowChain_master(cruiseName) 从巡航中处理所有 弓链部署。特定部署可通过 BowChain_master(cruiseName, deploymentName) 进行处理。 结构 BowChain_master.m 的结构包括：1. 巡航和部署配置- 使用全局默认选项填充 Cruise 的配置结构，并检查部署中的选项。2. 部署处理- 传感器设置：用户定义的传感器序列号传递到数据库中，包括解析指令和输出 .mat 文件名。- 文件转换：原始数据文件转换为 .mat 格式，已存在文件将被跳过。- 载入资料：每个传感器的 .mat 文件将被加载，创建数据单元阵列。- 数据采样：数据将被采样到均匀间隔的时基上，初始化后续处理。

MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数，round(x,y)函数负责计算离x最近的小数（小数点后保留y位）；truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x（舍弃多余小数位，不进行四舍五入）。

利用神经网络近似sin函数，不使用matlab工具箱，而是自行编写实现。

学习目标： 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能，分析优缺点 实验内容： 集合覆盖问题Python求解

近似数字tFloat treal可以通过SQL学习处理。

求近似值函数 MySQL 提供了几个用于求近似值的函数： round(x): 计算离 x 最近的整数。 round(x, y): 计算离 x 最近的小数，保留小数点后 y 位。 truncate(x, y): 返回小数点后保留 y 位的 x，舍弃多余小数位，不进行四舍五入。