計算機4維演算法

① 求一演算法，根據z,y,w,z四個數值計算得到一個唯一的值

R4->R1的單射是存在的。

這個演算法用公式，演算法很難，但說明起來還是容易的。
其作用也正如上面所說，證明線和面和體上的點一樣多。

舉個例子來把
xyzw分別是 12.34 34.56 789.012 1234.5678

1：以小數點為准，將所有數字對其，不足的用0添滿

0012.3400
0034.5600
0789.0120
1234.5678

以數字縱向取數，先是xyzw的第一位，再第二位。。。

f(xyzw)=0001 0072 1383 2494. 3505 4616 0027 0008

② 四維空間是啥樣的

四維空間是一個時空的概念。簡單來說，任何具有四維的空間都可以被稱為「四維空間」。不過，日常生活所提及的「四維空間」，大多數都是指愛因斯坦在他的《廣義相對論》和《狹義相對論》中提及的「四維時空」概念。根據愛因斯坦的概念，我們的宇宙是由時間和空間構成。時空的關系，是在空間的架構上比普通三維空間的長、寬、高三條軸外又加了一條時間軸，而這條時間的軸是一條虛數值的軸。

根據愛因斯坦相對論所說：我們生活中所面對的三維空間加上時間構成所謂四維空間。由於我們在地球上所感覺到的時間很慢，所以不會明顯的感覺到四維空間的存在，但一旦登上宇宙飛船或到達宇宙之中，使本身所在參照系的速度開始變快或開始接近光速時，我們能對比的找到時間的變化。如果你在時速接近光速的飛船里航行，你的生命會比在地球上的人要長很多。這里有一種勢場所在，物質的能量會隨著速度的改變而改變。所以時間的變化及對比是以物質的速度為參照系的。這就是時間為什麼是四維空間的要素之一什麼是四維？現在的說法是三維空間加上時間這一維，構成所謂的四維空間。然而，這種說法是一擊即破的。
為什麼？我們可以從二維來考慮。
一個二維生物（如果有的話），他們考慮所謂的三維空間絕對和我們的三維空間不同——他們會把時間作為第三維，因為他們無法感受這一維的存在。
同樣，我們現在也走進了這個誤區，把時間算做第三維。可能四維生物看到我們在宣揚這種思想時，也在為我們嘆息。
那麼時間算不算一維？在我看來，時間應該是一維，即在多維生物本身的維度之外再加一維，構成新的N+1維空間，而且這樣也有助於幫我們解決一些問題，也可以使我們對比三維維度更高的空間加深認識。
我有一個更新的構想，即所有的維度都是由時間構成，沒有時間，就沒有空間，包括最基本的一維空間。這應該好理解，因為沒有時間，空間本身的存在就沒有任何意義，因為時空本身就是不能分割的整體。那麼，為什麼一種時間可以形成不同的維度空間？這里，我們可以把時間看成是一種可以分解的常量。
時間可以分解，這一句話理解起來可能有點困難。但是，只要想通了道理也是很簡單的。要明白這個道理，首先必須了解兩點。
第一是時空的不可分性，這一點估計大家都明白，離開了空間談時間，或者離開了時間談空間，都是毫無意義的。
第二點是時間的多樣性，這一點了解起來可能有一點麻煩。在日常生活中，我們接觸到的都是時間的合成體，也就是各個分時間有機結合形成的一個總的時間體系。可能你們會覺得我是在狡辯，其實不是。只要你們換一個角度去想，一個結果，可能是幾個不同的原因形成的。就拿運動來說，我們觀察到的一般都是幾個不同運動產生的一種運動的結合體，即合運動。
關於時間，我們也可以這樣去想。我們看到的時間結合體，可以是由物體運動的時間，歷史時間（即經歷時間）和其他的一些時間構成。而運動時間，我們又可以看成由上下運動的時間，左右運動的時間和前後運動的時間。當然，劃分方法是多樣的，這就構成了時間的多樣性，至於如何去劃分，這就要由不同的情況而定。
一部分時間對應一段空間。在這個不完整的空間里，時間起到了決定性的作用。我們之所以是三維生物，是以為這個維度的空間里只存在三維的時間。
時間的不完整決定了空間的不完整。我們不能認識其他維度的空間，是因為我們不具備在那個空間裡面運動的時間。時間的多樣性決定的空間的多樣性。
同時，因為時間的不同分解方式，註定了我們的三維空間也是相對的，它可以被命名為一維，二維，甚至是任意維——完全取決於不同的分解方式。
時間是決定維度的關鍵，同時，它也是決定低維物體高維存在方式的關鍵。
在談論我的看法之前，先讓我們看看科學上的說法：低維是空間上讀缺陷，它們不具備在高維世界內運動的空間。關於這一點，我有一個疑問，那就是我們怎麼可以發現這個缺陷。我們認為的低維不存在某一個空間長度，是因為我們無法確定它有那一個長度，也就是我們現在用最好的設備也無法觀察到那一個長度差。那麼，將來呢？
我們現在無法認證，可能將來會有人證明那個低維物體確實屬於高維。因此，低維與高維並不存在所謂的空間差。那麼，我們如何區別高維與低維？很簡單，用時間。
用時間去解釋任何一個緯度空間，我們也可以認為，低維之所以比高維低級，是因為它們存在時間上的缺陷，它們無法在時間范疇內感受高維的存在。所以，我們要去了解低維或者高維，先要知道它們存在的時間范圍。
高維與低維之間可以實現轉化，道理是很簡單的，只要加入或者去掉一個時間單位就可以了。然而說起來很容易，做起來卻很復雜，我們對時間的概念都是如此模糊，要想在空間范圍類實現時間的轉化就更困難。
對四維空間，一般人可能只是認為在長、寬、高的軸上，再加上一根時間軸，但對於其具體情況，大部分的人仍知之甚少。
有一位專家曾打過一個比方：讓我們先假設一些生活在二維空間的扁片人，他們只有平面概念。假如要將一個二維扁片人關起來，只消用線在他四周畫一個圈即可，這樣一來，在二維空間的范圍內，他無論如何也走不出這個圈。
現在我們這些生活在三維空間的人對其進行「干涉」。我們只需從第三個方向（即從表示高度的那跟軸的方向），將二維人從圈中取出，再放回二維空間的其他地方即可。
對我們這些三維人而言，四維空間的情況就與上述解釋十分類似。如果我們能克服四維空間，那麼，在瞬間跨越三維空間的距離也不是不可能。

③ 計算機演算法指的是什麼

計算機演算法是以一步接一步的方式來詳細描述計算機如何將輸入轉化為所要求的輸出的過程，或者說，演算法是對計算機上執行的計算過程的具體描述。

無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行；即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。

演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。

(3)計算機4維演算法擴展閱讀

特點

1、有窮性。一個演算法應包含有限的操作步驟，而不能是無限的。事實上「有窮性」往往指「在合理的范圍之內」。如果讓計算機執行一個歷時1000年才結束的演算法，這雖然是有窮的，但超過了合理的限度，人們不把他視為有效演算法。

2、確定性。演算法中的每一個步驟都應當是確定的，而不應當是含糊的、模稜兩可的。演算法中的每一個步驟應當不致被解釋成不同的含義，而應是十分明確的。也就是說，演算法的含義應當是唯一的，而不應當產生「歧義性」。

3、有零個或多個輸入。所謂輸入是指在執行演算法是需要從外界取得必要的信息。

4、有一個或多個輸出。演算法的目的是為了求解，沒有輸出的演算法是沒有意義的。

5、有效性。 演算法中的每一個 步驟都應當能有效的執行。並得到確定的結果。

④ 我在matlab中想使用kmeans演算法分類，但是我的數據每個都是49*4維的，不知道怎麼輸入啊，是要用cell么

x = [1,6,9,13,2,8,7,4,11,5,3,10,12];

numGroups = 4; % 組的數目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 組的邊界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在這個組的書的坐標
xGroup(loc) = group;
end

結果存在xGroup里

補充：
如果要按照你的那樣輸出，可以改成這樣：
x = [1,6,9,13,2,8,7,4,11,5,3,10,12];
GroupName = ['A','B','C','D'];

numGroups = length(GroupName); % 組的數目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 組的邊界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在這個組的書的坐標
xGroup(loc) = group;
end

xGroupName = GroupName(xGroup);
for ii = 1:length(x)
fprintf('%d : %s\n', x(ii), xGroupName(ii));
end

⑤ 計算機4級包括哪些內容

4.圖論:
⑴無向圖與有向圖。
⑵路、迴路與圖的連通性。
⑶圖的矩陣表示。
⑷二部圖與完全二部圖。
⑸歐拉圖與哈密爾頓圖。
⑹平面圖。
⑺無向樹及其性質。
⑻生成樹。
⑼根樹及其應用。
四、操作系統
1.操作系統基本概念:
⑴操作系統的功能。
⑵操作系統的基本類型。
⑶操作系統的介面。
2.進程管理:
⑴進程、線程與進程管理。
⑵進程式控制制。
⑶進程調度。
⑷進程通信。
⑸死鎖。
3.作業管理:
⑴作業與作業管理。
⑵作業狀態與調度。
4.存儲管理:
⑴存儲與存儲管理。
⑵虛擬存儲原理。
⑶頁式存儲。
⑷段式存儲。
⑸段頁式存儲。
⑹局部性原理與工作集概念。
5.文件管理:
⑴文件與文件管理。
⑵文件的分類。
⑶文件結構與存取方式。
⑷文件目錄結構。
⑸文件存儲管理。
⑹文件存取控制。
⑺文件的使用。
6.設備管理:
⑴設備與設備分類。
⑵輸入輸出控制方式。
⑶通道技術。
⑷緩沖技術。
⑸設備分配技術與SPOOLing系統。
⑹磁碟調度。
7.典型操作系統的使用:
⑴UNIX的特點與使用。
⑵Linux的特點與使用。
⑶Windows的特點與使用。
五、軟體工程
1.軟體工程基本概念:
⑴軟體與軟體危機。
⑵軟體工程定義。
⑶軟體生命周期。
⑷軟體過程模型。
2.結構化分析與設計:

⑴問題定義與可行性研究。

⑵軟體需求分析。

⑶數據流程圖與數據字典。

⑷軟體體系結構設計。

⑸概要設計與詳細設計。

⑹模塊結構設計與數據結構設計。

⑺用戶界面設計。

3.原型化開發方法:

⑴原型化開發的基本原理。

⑵原型化開發模型。

⑶原型化開發過程。

⑷軟體復用。
4.面向對象分析與設計：
⑴面向對象基本概念。

⑵面向對象分析。

⑶面向對象設計。

⑷統一建模語言（UML）。
5.軟體測試:
⑴軟體測試的基本概念。

⑵軟體測試方法。

⑶測試用例設計。

⑷軟體測試過程。

6.軟體維護:

⑴軟體維護的基本概念。

⑵軟體維護活動。

⑶軟體可維護性。

⑷軟體維護的負作用。

7.軟體開發工具與環境:

⑴軟體開發工具。

⑵軟體工程環境。

8.軟體質量保證與軟體質量度量:

⑴軟體質量概念。

⑵軟體質量保證。

⑶軟體質量度量與評價。

⑷軟體技術的評審。

⑸軟體可靠性。

8.軟體管理:

⑴軟體管理職能。

⑵軟體項目組織與計劃。

⑶風險分析。

⑷項目進度與跟蹤。

⑸軟體配置管理。

⑹軟體過程成熟度模型（CMM）。

⑺軟體工程標准化與軟體文檔。

⑻軟體產權保護。

六、資料庫

1.資料庫基本概念:

⑴信息處理與資料庫。

⑵數據模型。

⑶資料庫系統結構。

⑷資料庫系統組成。

2.關系資料庫:

⑴關系資料庫的基本概念。

⑵關系數據模型。

⑶關系的完整性。

⑷關系代數。

⑸元組關系演算

⑹域關系演算。

3.關系資料庫標准語言SQL:

⑴SQL語言的特點。

⑵SQL語言的基本概念。

⑶數據定義。

⑷數據操縱。

⑸視圖。

⑹數據控制。

⑺嵌入式SQL。

4.關系資料庫設計理論:

⑴函數依賴。

⑵多值依賴。

⑶關系模式分解。

⑷關系模式的規范化。

5.資料庫保護:

⑴資料庫恢復。

⑵並發控制。

⑶完整性。

⑷安全性。

6.資料庫設計:

⑴資料庫設計的目標。

⑵資料庫設計的方法和步驟。

⑶需求分析。

⑷概念設計。

⑸邏輯設計。

⑹物理設計。

⑺資料庫的實施與維護。

7.資料庫管理系統:

⑴資料庫管理系統的組成。

⑵資料庫系統的工作過程。

⑶資料庫管理系統產品。

8.資料庫新技術：

⑴資料庫技術的發展。

⑵分布式資料庫。

⑶並行資料庫。

⑷多媒體資料庫。

⑸對象和對象-關系資料庫。

⑹資料庫倉庫。

⑺數據挖掘。

⑻Web資料庫。

七、計算機體系結構

1.體系結構的基本概念:
⑴計算機系統的層次結構。
⑵體系結構的定義。
⑶體系結構的分類。
⑷體系結構發展的影響因素。
⑸體系的定量分析。
2.存儲體系:
⑴存儲層次。
⑵Cache工作原理。
⑶虛存工作原理。
3.指令與時間並行性:
⑴指令優化策略。
⑵流水線技術。
⑶RISC。
4.並行處理技術:

⑴並行性概念。
⑵超流水線與超標量技術。
⑶向量處理機。
⑷陣列處理機。
⑸多處理機。
⑹機群處理機。
5.系統性能評價:
⑴性能評價概念。
⑵基準測試程序。

八、計算機網路與通信
1.計算機網路與Internet:
⑴網路發展與網路用戶。
⑵網路硬體。
⑶網路軟體。
⑷參考模型。
⑸網路實例（Internet）。

2.應用層:
⑴應用層概述。
⑵萬維網：HTTP。
⑶文件傳輸：FTP。
⑷電子郵件。
⑸域名系統：DNS。
⑹網路安全。
3.傳輸層:
⑴傳輸層概述。
⑵傳輸協議的要素。
⑶無連接傳輸：UDP。
⑷面向連接傳輸：TCP。
⑸擁塞控制。
4.網路層與路由:
⑴網路層概述。
⑵路由原理。
⑶Internet協議。
⑷Internet路由。
⑸服務質量。
⑹網路互聯。
5.鏈路層與區域網：
⑴數據鏈路層概述。
⑵流量控制。
⑶差錯控制。
⑷Internet鏈路層與HDLC。
⑸多路訪問協議與ETHERNET。
⑹數據鏈路層交換。

⑥ 計算機演算法有哪些盡量多一些

1、搜索演算法；2、貪心演算法；3、動態規劃；4、最短路徑；5、最小生成樹；6、二分圖的最大匹配；7、網路最大流；8、線段樹；9、字元串匹配；10、數論、數學相關。
純手打，望採納

⑦ 樸素貝葉斯

        在所有的機器學習分類演算法中，樸素貝葉斯和其他絕大多數的分類演算法都不同。對於大多數的分類演算法，比如決策樹,KNN,邏輯回歸，支持向量機等，他們都是判別方法，但是樸素貝葉斯卻是生成方法。

如何理解這句話，看例題：

        根據上述數據集，如果一對男女朋友，男生想女生求婚，男生的四個特點分別是不帥，性格不好，身高矮，不上進，請你判斷一下女生是嫁還是不嫁？

這里我們聯繫到樸素貝葉斯公式：

p(不帥、性格不好、身高矮、不上進|嫁) = p(不帥|嫁)*p(性格不好|嫁)*p(身高矮|嫁)*p(不上進|嫁)---------->要使這個公式成立，需要各個特徵之間相互獨立。

而樸素貝葉斯演算法就是假設各個特徵之間相互獨立。

1、假如沒有這個假設，那麼我們對右邊這些概率的估計其實是不可做的，這么說，我們這個例子有4個特徵，其中帥包括{帥，不帥}，性格包括{不好，好，爆好}，身高包括{高，矮，中}，上進包括{不上進，上進}，那麼四個特徵的聯合概率分布總共是4維空間，總個數為2*3*3*2=36個。36個，計算機掃描統計還可以，但是現實生活中，往往有非常多的特徵，每一個特徵的取值也是非常之多，那麼通過統計來估計後面概率的值，變得幾乎不可做，這也是為什麼需要假設特徵之間獨立的原因。

2、假如我們沒有假設特徵之間相互獨立，那麼我們統計的時候，就需要在整個特徵空間中去找，比如統計p(不帥、性格不好、身高矮、不上進|嫁)。我們就需要在嫁的條件下，去找四種特徵全滿足分別是不帥，性格不好，身高矮，不上進的人的個數，這樣的話，由於數據的稀疏性，很容易統計到0的情況。 這樣是不合適的。

        根據上面倆個原因，樸素貝葉斯法對條件概率分布做了條件獨立性的假設，由於這是一個較強的假設，樸素貝葉斯也由此得名！這一假設使得樸素貝葉斯法變得簡單，但有時會犧牲一定的分類准確率。

所以公式整理以後變為：

整理訓練數據中，嫁的樣本數如下：

分別計算各個概率：

p(嫁) = 6/12（總樣本數） = 1/2

p(不帥|嫁) = 3/6 = 1/2

p(性格不好|嫁)= 1/6

p(矮|嫁) = 1/6

p(不上進|嫁) = 1/6

總樣本為：

p（不帥） = 4/12 = 1/3

p（性格不好） = 4/12 = 1/3

p（身高矮） = 7/12

p（不上進） = 4/12 = 1/3

將以上概率帶入公式，就能得出嫁的概率。

總結：理論上，樸素貝葉斯模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為樸素貝葉斯模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，分類效果不好。

而在屬性相關性較小時，樸素貝葉斯性能最 為良好。

⑧ 計算機演算法指的是什麼它的三個特徵是什麼

簡明的說就是解決特定問題的方法和步驟。
差不多就是指具體實現的方法，比如你要倒水喝，那麼就可以這么描述：
1.找到水杯。
2.移動到飲水機旁。
3.將水杯放好。
4.按下開關。
5.等待直至水接滿。
6.關上開關。
7.端起水杯。
8.喝水。

以上這一段動作放到計算機里就是一種演算法，就是做一件事情的步驟——當然，是指導計算機做。

它的特性：
正確性——不正確怎麼得了。
健壯性——能處理錯誤輸入數據的能力
有窮性——執行一定步數內可以結束。。不然就撐死循環了。
有0個或多個輸入。
有1個或多個輸出。

⑨ 矩陣的乘法（筆頭的演算法不是電腦程序）

看幾維的，說本質一點，就是用一切方法，將矩陣中的每個數都與除其所在行列的數乘一遍之後全部相加就可以了。 具體的 還是去看線性代數吧，但一般的教材都只說了4維以內的演算法（舉例）其他的自己摸索吧

⑩ 計算機演算法指的是什麼

計算機演算法指的是：解決某一問題的有限運算序列，演算法的定義是用來解決某一特定類型問題的有限運算序列。

演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。

演算法性質：

演算法首先必須是正確的，即對於任意的一組輸入，包括合理的輸入與不合理的輸入，總能得到預期的輸出。

如果一個演算法只是對合理的輸入才能得到預期的輸出，而在異常情況下卻無法預料輸出的結果，那麼它就不是正確的。

演算法必須是由一系列具體步驟組成的，並且每一步都能夠被計算機所理解和執行，而不是抽象和模糊的概念。

每個步驟都有確定的執行順序，即上一步在哪裡;下一步是什麼，都必須明確，無二義性。

無論演算法有多麼復雜，都必須在有限步之後結束並終止運行;即演算法的步驟必須是有限的。在任何情況下，演算法都不能陷入無限循環中。

一個問題的解決方案可以有多種表達方式;但只有滿足以上4個條件的解才能稱之為演算法。