计算机4维算法

① 求一算法，根据z,y,w,z四个数值计算得到一个唯一的值

R4->R1的单射是存在的。

这个算法用公式，算法很难，但说明起来还是容易的。
其作用也正如上面所说，证明线和面和体上的点一样多。

举个例子来把
xyzw分别是 12.34 34.56 789.012 1234.5678

1：以小数点为准，将所有数字对其，不足的用0添满

0012.3400
0034.5600
0789.0120
1234.5678

以数字纵向取数，先是xyzw的第一位，再第二位。。。

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

② 四维空间是啥样的

四维空间是一个时空的概念。简单来说，任何具有四维的空间都可以被称为“四维空间”。不过，日常生活所提及的“四维空间”，大多数都是指爱因斯坦在他的《广义相对论》和《狭义相对论》中提及的“四维时空”概念。根据爱因斯坦的概念，我们的宇宙是由时间和空间构成。时空的关系，是在空间的架构上比普通三维空间的长、宽、高三条轴外又加了一条时间轴，而这条时间的轴是一条虚数值的轴。

根据爱因斯坦相对论所说：我们生活中所面对的三维空间加上时间构成所谓四维空间。由于我们在地球上所感觉到的时间很慢，所以不会明显的感觉到四维空间的存在，但一旦登上宇宙飞船或到达宇宙之中，使本身所在参照系的速度开始变快或开始接近光速时，我们能对比的找到时间的变化。如果你在时速接近光速的飞船里航行，你的生命会比在地球上的人要长很多。这里有一种势场所在，物质的能量会随着速度的改变而改变。所以时间的变化及对比是以物质的速度为参照系的。这就是时间为什么是四维空间的要素之一什么是四维？现在的说法是三维空间加上时间这一维，构成所谓的四维空间。然而，这种说法是一击即破的。
为什么？我们可以从二维来考虑。
一个二维生物（如果有的话），他们考虑所谓的三维空间绝对和我们的三维空间不同——他们会把时间作为第三维，因为他们无法感受这一维的存在。
同样，我们现在也走进了这个误区，把时间算做第三维。可能四维生物看到我们在宣扬这种思想时，也在为我们叹息。
那么时间算不算一维？在我看来，时间应该是一维，即在多维生物本身的维度之外再加一维，构成新的N+1维空间，而且这样也有助于帮我们解决一些问题，也可以使我们对比三维维度更高的空间加深认识。
我有一个更新的构想，即所有的维度都是由时间构成，没有时间，就没有空间，包括最基本的一维空间。这应该好理解，因为没有时间，空间本身的存在就没有任何意义，因为时空本身就是不能分割的整体。那么，为什么一种时间可以形成不同的维度空间？这里，我们可以把时间看成是一种可以分解的常量。
时间可以分解，这一句话理解起来可能有点困难。但是，只要想通了道理也是很简单的。要明白这个道理，首先必须了解两点。
第一是时空的不可分性，这一点估计大家都明白，离开了空间谈时间，或者离开了时间谈空间，都是毫无意义的。
第二点是时间的多样性，这一点了解起来可能有一点麻烦。在日常生活中，我们接触到的都是时间的合成体，也就是各个分时间有机结合形成的一个总的时间体系。可能你们会觉得我是在狡辩，其实不是。只要你们换一个角度去想，一个结果，可能是几个不同的原因形成的。就拿运动来说，我们观察到的一般都是几个不同运动产生的一种运动的结合体，即合运动。
关于时间，我们也可以这样去想。我们看到的时间结合体，可以是由物体运动的时间，历史时间（即经历时间）和其他的一些时间构成。而运动时间，我们又可以看成由上下运动的时间，左右运动的时间和前后运动的时间。当然，划分方法是多样的，这就构成了时间的多样性，至于如何去划分，这就要由不同的情况而定。
一部分时间对应一段空间。在这个不完整的空间里，时间起到了决定性的作用。我们之所以是三维生物，是以为这个维度的空间里只存在三维的时间。
时间的不完整决定了空间的不完整。我们不能认识其他维度的空间，是因为我们不具备在那个空间里面运动的时间。时间的多样性决定的空间的多样性。
同时，因为时间的不同分解方式，注定了我们的三维空间也是相对的，它可以被命名为一维，二维，甚至是任意维——完全取决于不同的分解方式。
时间是决定维度的关键，同时，它也是决定低维物体高维存在方式的关键。
在谈论我的看法之前，先让我们看看科学上的说法：低维是空间上读缺陷，它们不具备在高维世界内运动的空间。关于这一点，我有一个疑问，那就是我们怎么可以发现这个缺陷。我们认为的低维不存在某一个空间长度，是因为我们无法确定它有那一个长度，也就是我们现在用最好的设备也无法观察到那一个长度差。那么，将来呢？
我们现在无法认证，可能将来会有人证明那个低维物体确实属于高维。因此，低维与高维并不存在所谓的空间差。那么，我们如何区别高维与低维？很简单，用时间。
用时间去解释任何一个纬度空间，我们也可以认为，低维之所以比高维低级，是因为它们存在时间上的缺陷，它们无法在时间范畴内感受高维的存在。所以，我们要去了解低维或者高维，先要知道它们存在的时间范围。
高维与低维之间可以实现转化，道理是很简单的，只要加入或者去掉一个时间单位就可以了。然而说起来很容易，做起来却很复杂，我们对时间的概念都是如此模糊，要想在空间范围类实现时间的转化就更困难。
对四维空间，一般人可能只是认为在长、宽、高的轴上，再加上一根时间轴，但对于其具体情况，大部分的人仍知之甚少。
有一位专家曾打过一个比方：让我们先假设一些生活在二维空间的扁片人，他们只有平面概念。假如要将一个二维扁片人关起来，只消用线在他四周画一个圈即可，这样一来，在二维空间的范围内，他无论如何也走不出这个圈。
现在我们这些生活在三维空间的人对其进行“干涉”。我们只需从第三个方向（即从表示高度的那跟轴的方向），将二维人从圈中取出，再放回二维空间的其他地方即可。
对我们这些三维人而言，四维空间的情况就与上述解释十分类似。如果我们能克服四维空间，那么，在瞬间跨越三维空间的距离也不是不可能。

③ 计算机算法指的是什么

计算机算法是以一步接一步的方式来详细描述计算机如何将输入转化为所要求的输出的过程，或者说，算法是对计算机上执行的计算过程的具体描述。

无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行；即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。

算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。

(3)计算机4维算法扩展阅读

特点

1、有穷性。一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的。事实上“有穷性”往往指“在合理的范围之内”。如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，人们不把他视为有效算法。

2、确定性。算法中的每一个步骤都应当是确定的，而不应当是含糊的、模棱两可的。算法中的每一个步骤应当不致被解释成不同的含义，而应是十分明确的。也就是说，算法的含义应当是唯一的，而不应当产生“歧义性”。

3、有零个或多个输入。所谓输入是指在执行算法是需要从外界取得必要的信息。

4、有一个或多个输出。算法的目的是为了求解，没有输出的算法是没有意义的。

5、有效性。 算法中的每一个 步骤都应当能有效的执行。并得到确定的结果。

④ 我在matlab中想使用kmeans算法分类，但是我的数据每个都是49*4维的，不知道怎么输入啊，是要用cell么

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

numGroups = 4; % 组的数目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 组的边界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在这个组的书的坐标
xGroup(loc) = group;
end

结果存在xGroup里

补充：
如果要按照你的那样输出，可以改成这样：
x = [1,6,9,13,2,8,7,4,11,5,3,10,12];
GroupName = ['A','B','C','D'];

numGroups = length(GroupName); % 组的数目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 组的边界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在这个组的书的坐标
xGroup(loc) = group;
end

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

⑤ 计算机4级包括哪些内容

4.图论:
⑴无向图与有向图。
⑵路、回路与图的连通性。
⑶图的矩阵表示。
⑷二部图与完全二部图。
⑸欧拉图与哈密尔顿图。
⑹平面图。
⑺无向树及其性质。
⑻生成树。
⑼根树及其应用。
四、操作系统
1.操作系统基本概念:
⑴操作系统的功能。
⑵操作系统的基本类型。
⑶操作系统的接口。
2.进程管理:
⑴进程、线程与进程管理。
⑵进程控制。
⑶进程调度。
⑷进程通信。
⑸死锁。
3.作业管理:
⑴作业与作业管理。
⑵作业状态与调度。
4.存储管理:
⑴存储与存储管理。
⑵虚拟存储原理。
⑶页式存储。
⑷段式存储。
⑸段页式存储。
⑹局部性原理与工作集概念。
5.文件管理:
⑴文件与文件管理。
⑵文件的分类。
⑶文件结构与存取方式。
⑷文件目录结构。
⑸文件存储管理。
⑹文件存取控制。
⑺文件的使用。
6.设备管理:
⑴设备与设备分类。
⑵输入输出控制方式。
⑶通道技术。
⑷缓冲技术。
⑸设备分配技术与SPOOLing系统。
⑹磁盘调度。
7.典型操作系统的使用:
⑴UNIX的特点与使用。
⑵Linux的特点与使用。
⑶Windows的特点与使用。
五、软件工程
1.软件工程基本概念:
⑴软件与软件危机。
⑵软件工程定义。
⑶软件生命周期。
⑷软件过程模型。
2.结构化分析与设计:

⑴问题定义与可行性研究。

⑵软件需求分析。

⑶数据流程图与数据字典。

⑷软件体系结构设计。

⑸概要设计与详细设计。

⑹模块结构设计与数据结构设计。

⑺用户界面设计。

3.原型化开发方法:

⑴原型化开发的基本原理。

⑵原型化开发模型。

⑶原型化开发过程。

⑷软件复用。
4.面向对象分析与设计：
⑴面向对象基本概念。

⑵面向对象分析。

⑶面向对象设计。

⑷统一建模语言（UML）。
5.软件测试:
⑴软件测试的基本概念。

⑵软件测试方法。

⑶测试用例设计。

⑷软件测试过程。

6.软件维护:

⑴软件维护的基本概念。

⑵软件维护活动。

⑶软件可维护性。

⑷软件维护的负作用。

7.软件开发工具与环境:

⑴软件开发工具。

⑵软件工程环境。

8.软件质量保证与软件质量度量:

⑴软件质量概念。

⑵软件质量保证。

⑶软件质量度量与评价。

⑷软件技术的评审。

⑸软件可靠性。

8.软件管理:

⑴软件管理职能。

⑵软件项目组织与计划。

⑶风险分析。

⑷项目进度与跟踪。

⑸软件配置管理。

⑹软件过程成熟度模型（CMM）。

⑺软件工程标准化与软件文档。

⑻软件产权保护。

六、数据库

1.数据库基本概念:

⑴信息处理与数据库。

⑵数据模型。

⑶数据库系统结构。

⑷数据库系统组成。

2.关系数据库:

⑴关系数据库的基本概念。

⑵关系数据模型。

⑶关系的完整性。

⑷关系代数。

⑸元组关系演算

⑹域关系演算。

3.关系数据库标准语言SQL:

⑴SQL语言的特点。

⑵SQL语言的基本概念。

⑶数据定义。

⑷数据操纵。

⑸视图。

⑹数据控制。

⑺嵌入式SQL。

4.关系数据库设计理论:

⑴函数依赖。

⑵多值依赖。

⑶关系模式分解。

⑷关系模式的规范化。

5.数据库保护:

⑴数据库恢复。

⑵并发控制。

⑶完整性。

⑷安全性。

6.数据库设计:

⑴数据库设计的目标。

⑵数据库设计的方法和步骤。

⑶需求分析。

⑷概念设计。

⑸逻辑设计。

⑹物理设计。

⑺数据库的实施与维护。

7.数据库管理系统:

⑴数据库管理系统的组成。

⑵数据库系统的工作过程。

⑶数据库管理系统产品。

8.数据库新技术：

⑴数据库技术的发展。

⑵分布式数据库。

⑶并行数据库。

⑷多媒体数据库。

⑸对象和对象-关系数据库。

⑹数据库仓库。

⑺数据挖掘。

⑻Web数据库。

七、计算机体系结构

1.体系结构的基本概念:
⑴计算机系统的层次结构。
⑵体系结构的定义。
⑶体系结构的分类。
⑷体系结构发展的影响因素。
⑸体系的定量分析。
2.存储体系:
⑴存储层次。
⑵Cache工作原理。
⑶虚存工作原理。
3.指令与时间并行性:
⑴指令优化策略。
⑵流水线技术。
⑶RISC。
4.并行处理技术:

⑴并行性概念。
⑵超流水线与超标量技术。
⑶向量处理机。
⑷阵列处理机。
⑸多处理机。
⑹机群处理机。
5.系统性能评价:
⑴性能评价概念。
⑵基准测试程序。

八、计算机网络与通信
1.计算机网络与Internet:
⑴网络发展与网络用户。
⑵网络硬件。
⑶网络软件。
⑷参考模型。
⑸网络实例（Internet）。

2.应用层:
⑴应用层概述。
⑵万维网：HTTP。
⑶文件传输：FTP。
⑷电子邮件。
⑸域名系统：DNS。
⑹网络安全。
3.传输层:
⑴传输层概述。
⑵传输协议的要素。
⑶无连接传输：UDP。
⑷面向连接传输：TCP。
⑸拥塞控制。
4.网络层与路由:
⑴网络层概述。
⑵路由原理。
⑶Internet协议。
⑷Internet路由。
⑸服务质量。
⑹网络互联。
5.链路层与局域网：
⑴数据链路层概述。
⑵流量控制。
⑶差错控制。
⑷Internet链路层与HDLC。
⑸多路访问协议与ETHERNET。
⑹数据链路层交换。

⑥ 计算机算法有哪些尽量多一些

1、搜索算法；2、贪心算法；3、动态规划；4、最短路径；5、最小生成树；6、二分图的最大匹配；7、网络最大流；8、线段树；9、字符串匹配；10、数论、数学相关。
纯手打，望采纳

⑦ 朴素贝叶斯

        在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。

如何理解这句话，看例题：

        根据上述数据集，如果一对男女朋友，男生想女生求婚，男生的四个特点分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进，请你判断一下女生是嫁还是不嫁？

这里我们联系到朴素贝叶斯公式：

p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁) = p(不帅|嫁)*p(性格不好|嫁)*p(身高矮|嫁)*p(不上进|嫁)---------->要使这个公式成立，需要各个特征之间相互独立。

而朴素贝叶斯算法就是假设各个特征之间相互独立。

1、假如没有这个假设，那么我们对右边这些概率的估计其实是不可做的，这么说，我们这个例子有4个特征，其中帅包括{帅，不帅}，性格包括{不好，好，爆好}，身高包括{高，矮，中}，上进包括{不上进，上进}，那么四个特征的联合概率分布总共是4维空间，总个数为2*3*3*2=36个。36个，计算机扫描统计还可以，但是现实生活中，往往有非常多的特征，每一个特征的取值也是非常之多，那么通过统计来估计后面概率的值，变得几乎不可做，这也是为什么需要假设特征之间独立的原因。

2、假如我们没有假设特征之间相互独立，那么我们统计的时候，就需要在整个特征空间中去找，比如统计p(不帅、性格不好、身高矮、不上进|嫁)。我们就需要在嫁的条件下，去找四种特征全满足分别是不帅，性格不好，身高矮，不上进的人的个数，这样的话，由于数据的稀疏性，很容易统计到0的情况。 这样是不合适的。

        根据上面俩个原因，朴素贝叶斯法对条件概率分布做了条件独立性的假设，由于这是一个较强的假设，朴素贝叶斯也由此得名！这一假设使得朴素贝叶斯法变得简单，但有时会牺牲一定的分类准确率。

所以公式整理以后变为：

整理训练数据中，嫁的样本数如下：

分别计算各个概率：

p(嫁) = 6/12（总样本数） = 1/2

p(不帅|嫁) = 3/6 = 1/2

p(性格不好|嫁)= 1/6

p(矮|嫁) = 1/6

p(不上进|嫁) = 1/6

总样本为：

p（不帅） = 4/12 = 1/3

p（性格不好） = 4/12 = 1/3

p（身高矮） = 7/12

p（不上进） = 4/12 = 1/3

将以上概率带入公式，就能得出嫁的概率。

总结：理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多或者属性之间相关性较大时，分类效果不好。

而在属性相关性较小时，朴素贝叶斯性能最 为良好。

⑧ 计算机算法指的是什么它的三个特征是什么

简明的说就是解决特定问题的方法和步骤。
差不多就是指具体实现的方法，比如你要倒水喝，那么就可以这么描述：
1.找到水杯。
2.移动到饮水机旁。
3.将水杯放好。
4.按下开关。
5.等待直至水接满。
6.关上开关。
7.端起水杯。
8.喝水。

以上这一段动作放到计算机里就是一种算法，就是做一件事情的步骤——当然，是指导计算机做。

它的特性：
正确性——不正确怎么得了。
健壮性——能处理错误输入数据的能力
有穷性——执行一定步数内可以结束。。不然就撑死循环了。
有0个或多个输入。
有1个或多个输出。

⑨ 矩阵的乘法（笔头的算法不是电脑程序）

看几维的，说本质一点，就是用一切方法，将矩阵中的每个数都与除其所在行列的数乘一遍之后全部相加就可以了。 具体的 还是去看线性代数吧，但一般的教材都只说了4维以内的算法（举例）其他的自己摸索吧

⑩ 计算机算法指的是什么

计算机算法指的是：解决某一问题的有限运算序列，算法的定义是用来解决某一特定类型问题的有限运算序列。

算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。

算法性质：

算法首先必须是正确的，即对于任意的一组输入，包括合理的输入与不合理的输入，总能得到预期的输出。

如果一个算法只是对合理的输入才能得到预期的输出，而在异常情况下却无法预料输出的结果，那么它就不是正确的。

算法必须是由一系列具体步骤组成的，并且每一步都能够被计算机所理解和执行，而不是抽象和模糊的概念。

每个步骤都有确定的执行顺序，即上一步在哪里;下一步是什么，都必须明确，无二义性。

无论算法有多么复杂，都必须在有限步之后结束并终止运行;即算法的步骤必须是有限的。在任何情况下，算法都不能陷入无限循环中。

一个问题的解决方案可以有多种表达方式;但只有满足以上4个条件的解才能称之为算法。