变量

潜变量中心化的方法有点中心化、标准化、双重中心化。1、点中心化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，即x_i-mean(x_i)。这种方法可以将数据的均值调整为零，消除指标之间的常数差异。2、标准化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，并除以该指标的标准差，即(x_i-mean(x_i))/std(x_i)。这种方法可以将数据的均值调整为零，并使每个指标的标准差相同。3、双重中心化：将每个指标的得分减去该指标的平均值，然后再将整个潜变量的得分减去整个潜变量的平均值，即(x_i-mean(x_i))-mean(x)。这种方法可以消除指标之间的常数差异和潜变量的常数差异，使模型更加准确和稳定。

没看懂…

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标，是在记录单元之间变化且其变化影响记录特征的任何未记录到的特征,结果是记录特征之间的联系，这种联系实际上并不是由记录特征本身的任何因果关系产生的。潜变量（Latent Variable），显变量（Manifest或Observable Variable）的主要区别在于：潜变量是实际工作中无法直接测量到的变量，包括比较抽象的概念和由于种种原因不能准确测量的变量，一个潜变量往往对应着多个显变量，可以看做其对应显变量的抽象和概括，显变量则可视为特定潜变量的反应指标。

不可以。同一内生潜变量的外生潜变量都必须两两相关，所以在生潜变量不可以拉相关，Amos等结构方程模型才可以做。潜变量就是观察不到的变量，这是相对于可观测变量而言的。

潜变量是指不能被直接精确观测或虽能被观测但尚需通过其它方法加以综合的指标。

如果变量为整形：i:=strtoint(edit.text);浮点型：f:=strtofloat(edit.text);字符串：s=edit.text;

临时表 vs. 表变量 1.存储位置：临时表是利用了硬盘(tempdb数据库) ，表名变量是占用内存，因此小数据量当然是内存中的表变量更快。当大数据量时，就不能用表变量了，太耗内存了。大数据量时适合用临时表。 2.性能：不能一概而论，表变量存储数据有个性能临界点，在这个临界点之内，表变量比临时表快，表变量是存储在内存中的。 3.索引：表变量不支持索引和统计数据，但可以有主键；临时表则可以支持索引和统计数据。参考：http://www.cnblogs.com/freshman0216/archive/2010/11/14/1868672.html

1.找到“系统属性”的窗口点击“环境变量（N）”，弹出以下窗口：点击”新建（W）“，弹出1.首先要配置系统变量JAVA_HOME，如图变量名固定为JAVA_HOME，不要变，照写即可，具体设置如图：变量值是jdk所在位置，你去找一下，每个人的都可能不同。一般默认在C盘（？）我的是C:Program Files (x86)Javajdk1.6.0_39注意路径里包含的关键字眼"Javajdk1.6.0_39", ”Java“后紧跟你安装的jdk的版本，有时会找错。2.接着是Path变量。先在系统变量（S）的面板里，拖动滚动条找一下是否有Path变量，一般都有的

多学学基础哈~~~

随时更新所选区域的最大值最小值。sas离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量，例如企业个数，职工人数，设备台数等，只能按计量单位数计数，这种变量的数值一般用计数方法取得。

没有缺省定义的直接快捷键，或者就按Ctrl+1按照melord说的那样做，或者自己在Preference/General/Keys自己对ConvertLocalVariabletoFeild进行绑定。

右键我的电脑 里面有个环境变量到里面自己设置

v＝gt，应该是时间了吧

百分之c后面都应该加逗号

用eval.比如你想命名M1,M2...M100.Arr = 1 : 100;for i = 1 : 100eval(["M" num2str(i) " = " num2str(Arr(i)) ";"]);end

1、是指在类里面快速Import吗？试试【Ctrl+Shift+O】，可以import缺失的类，还能清除冗余的导入。如果是导入类文件，默认是没有的。2、是想改一个在多处使用了的变量的名字吗？重命名，【Alt+Shift+R】

PB没有这个功能，确实比较揪心啊

工具,自定义,键盘快捷键

Vlookup函数数功能 在表格首列查找指定的数值，并由此返回表格当前行中指定列处的数值。 语法格式 VLOOKUP（需在第一列中查找的数值,需要在其中查找数据的数据表,需返回某列值的列号,逻辑值True或False）

-

他说这你应该抓住这个局部变量的业绩内容呢，多关注一下这方面的信息。

打出syso，alt+/ 即可补全System. out. println()

OPCSCOUT中的变量如何快速添加？用一个一个加的办法速度效率太低？比如说DB1中有500个型变量，在OPCscout中T添加DB1,REAL0一直往下走，这样效率很低？？？（能不能在EXCEL中编辑好后，直接COPY过去就好了，即类似STEP7中的SYMBOL表可以用EXCEL编辑后导入的方法吗？）

ctrl+L插入局部变量ctrl+G全局变量ctrl+N子程序

在子程序下面添加局部变量的快捷键是CTRL+L添加全局变量的快捷键是CTRL+G

要记住多达两三百个变量有一定难度，可以用以下方法查出是哪个变量出了差错。为叙述方便，将有问题的文件命名为文件1，新建一个文件命名为文件2（最好新建，因为那样所有变量都是默认值，也可以用没问题的文件），分别在两文件中运行SETVAR，然后选Ｐ陆ㄒ桓鑫募儆胹etvar命令将变量列出，将所有变量复制－粘贴到Excel文件A列，在Excel文件文件C1格输入＝IF(A1=B1,0,1)下拉单元格算出所有行的值，然后对C列按递减排列，这样，值不相同的变量就集中在前几列，再分析这些变量，很快就能查出是ANGBASE变量的设置有问题

t

快捷指令获取变量找不到那是因为电脑没有设置这个选项，我们可以在电脑设置中设置快捷指令就可以了

题目呢?还没完啊!

ctrl键吧…………

变量是 接触面的粗糙程度.当时的环境条件应相同.

在全局变量前面加 // code如果多行的话/* code */

1双击变量名称或方法名称，则选中了变量名称或方法名称。2这时代码其他地方的变量名称或方法名称也会高亮显示。3也可以双击变量名称或方法名称后，按下键盘的ctrl+f来调出查找窗口4通过点击 查找下一个 按钮来依次查找5或者 为要查找的内容 创建书签 来通过书签来查找6这时，变量所在的行就出现了书签7这样就可以通过工具栏的书签工具来找到这些变量了

编辑》键盘快捷键：里面的快捷键任你设置默认变换快捷键：ctrl+T

　　赋值的速度快，必须先赋值以后指针才会移动，所以赋值的速度肯定是比指针的速度要快的，如果赋值比指针慢程序就出错了。

1、首先按消费年龄进行细分，把自己的产品线缩短。2、其次按消费层次进行细分，把自己的产品确定在某一消费档次上面。3、最后按产品风格进行细分即可。

确保对象变量引用有效的对象，并为该对象指定或重新指定一个引用。确保没有使用设置为 Nothing 的对象变量。确保已在 Add References 对话框中选中描述该对象的对象库。确保通过执行 With 语句入口点对 With 块进行初始化。

罗胖跨年演讲独家首发了何帆老师的新书《变量》，一如既往，我都会买两本，一本给自己，一本给爱人，这个习惯从2017年开始。我想用这样的方式，来让彼此的认知始终能有交叉进步的可能。 在《变量》这本书上市前，就已经订阅了何帆老师在得到的《何帆报告》，何帆老师立下的宏愿是要用30年的时间，记录下中国的变化，写下一部30卷本的中国发展史。其时，我是看到这个给我带来深深的触动的。 也许《变量》是自己近期阅读最快的一本书，其中提到的很多看问题的视角，研究问题的方法论，都值得认真读上几遍，细细品味之后加以实践。第一篇我就以自己的视角去理解老师提出的两个概念： 什么是慢变量，什么又是小趋势？ 面向未来30年的历程，我们已经站在了一片没有航海图的水域，一系列可能的变化都可能超出了我们现有的认知。我们不能用今天的确定性去预测未来30年的不确定性。经历之前几十年的高速发展，中国已经赶上或者某些领域已经超过了发达国家，我们用短短几十年走完了别人上百年走过的历史，站在了台前。我们面临的问题，没有参考答案，答案只能由我们自己去找出来。 一步步写出历史事件的来龙去脉，让历史像长河一样流淌，是写历史的“长河模式”。 何帆老师说到： 一棵树，有树根、树干、树枝、树叶。有人可以看到一整棵完整的树，有人看到的是树根、树干、树枝或者是树叶，也有人能根据树叶的掉落情况去判断一棵树所处的外部环境，判断一片森林的生态是否完好。 我们要学会用不同的视角去观察一棵树。广角、显微镜视角、从上往下或从下往上等等。 大树模式是多维度的，它通过观察嫩芽和新枝，并不断把目光拉回母体，帮助我们去体察母体的生命力。 我们都会发现，时代变化如此之快，身处其中的我们无法抓住那一个又一个的机会，我们就感觉自己像一片空中的棉花，赶不上一个确定的方向。我们无法给自己在这个时代找到一个确定的定位，我们到底身处何方，是大家的共同问题。 何帆老师说，我们需要历史感。 就如我们熟悉的那句卖油翁的话： 有历史感的人，就能从瞬息万变的信息洪流中，找到确定的那个点，做出与时代相称的判断，搭上时代的列车，随着时代的车轮滚滚向前到达远方。 今天天气预报说会有台风，海上会有巨浪，但是只看天气预报，我们不会知道为什么。月亮和太阳的引潮力引发潮汐现象才导致了上述天气预报的产生。天气预报是快变量，月亮和太阳是慢变量。 现在我们知道古人类在6万多年前走出非洲是快变量，但是之前需要发明衣服确保足够少的能量消耗、掌握搭建住所的技术、会使用武器保护自己和同伴（有时用来杀死伙伴）以及进化出语言，只有这些慢变量都具备之后，才可能支撑人类走出非洲。 这就是慢变量的威力。 何帆老师在书中提到过去30年中国经济发展三个最重要的推动力： 美国未来学家马克.J.佩恩的定义： 小趋势就是占人口1%的群体出现的变化。 从何帆老师研究的角度，关注小趋势的两个原因是： 这个道理与吴军老师在《科技史纲60讲》中提到的预先要求和依赖技术有相似之处。 比如让炉温达到1300度是烧制瓷器的预先要求，而瓷器就是依赖于炉温的依赖技术。 我们可以看到，没有新之说，任何的新都是相对的。 生活中，非常容易看到这种小趋势的存在。2017年开始火爆的喜茶，可能我们身边那些完全不起眼的地方小吃。互联网平台是大趋势，自媒体是小趋势。很多我们在享受的东西，其实都是那些小趋势，只是之前我们没有用一个词语来给它们归类，只是觉得这个就叫流行。 《变量》会介绍5个变量： 推荐一起阅读。

我们都要努力找到自己的慢变量 我在上日更了很久了，可是阅读量很少有突破1000的。以至于我每天写作之前都要对自己进行心理建设：写作的目的就是梳理自己的思路，阅读量都是意外的礼物。可是，我的内心深处真的很期待这份礼物。 我想尽办法来改善自己的写作方法和思路，我试着写读书笔记，写工作总结，写个人感想，写家庭教育，还写过一些小故事。我总觉得自己没有找到自己的定位，总觉得自己没有体会到那些写作课老师的精髓，总觉得自己心里想的跟笔下写的不是一个意思，这种体会其实挺难受的。 说起学习写作这件事，我并不是没有下过功夫。购买过各种写作课程，按照人家的模版思路也套过几篇煽情文字。参加过写作社团，可是跟别人的交流中总是找不到自己的思路。在平台最多连续日更了300多天，我却依然觉得自己的文字没有力量，写出的东西不是我内心的准确反映。 就好比有那么一件事儿，大家一起来做，然后别人都很快掌握了方法，而我还要琢磨很久却不得其法。别人好心的来启发我，提示我，帮助我的情况下，我还是没有入门。 直到今天，我从邵恒头条上接受到一个新鲜的概念：慢变量。慢变量打个比方来说，热点和突发事件就好比是极端天气，来得快去得也快，是“快变量”。但慢变量，就好比气候变化。平时我们察觉不到，但它每天都在发生微妙的改变，直至改变了整个地球的生态、经济模式甚至是地缘政治。 这个世界上很多事情都是在慢慢的改变，慢慢的变化，包括我们的身体、年龄、阅历、经验、财富和成长等等。 我们总是希望他们能快点发生变化，快点成为我们想要的样子。可现实却只能是不断的积累，长期的努力，而后才会有量变产生质变。 就像我的写作之路一样，我一直在写，一直在期盼着那一天我能够被大家认可。最初的时候，我只是关注自己怎么想，想到哪里就写到哪里。根本就没有想到我的文字能够给别人带来什么感受，能够给别人什么启发，只是顺着自己的思路写完，然后发送而已。 没有真的仔细的研究自己的主题，也没有想过要围绕自己的主题一共要写几层意思，更没有想过这几层意思有没有先后顺序和逻辑关系。自己轻慢了自己的文字，却希望别人重视，希望别人认可，希望别人追捧，这不是白日做梦么？ 从7月初到现在整整一个月的时间，我没有在上写过一个字。白天到下面调研，回来梳理情况，然后上报，修改，调整，回到家已经是深夜。特别是从7月23日开始，一直加班开会调研，理思路，推稿子。这个重要的材料中，我被安排了两个内容，存在的困难问题和工作建议。在会议上大家帮我把小标题都给定下来了，可是写了几遍老板总是觉得我在绕弯子。晚上在会议室加班到深夜，老板一边吃盒饭，一边给我讲要从那几个方面来写。临走还鼓励我说：文字就是一个反复梳理总结的过程，经过写和改，就增加了对问题的认识，然后再写就会准确很多。 凌晨回到家，洗澡后，头发有点湿没法睡。我熄了灯，坐在沙发上想，会议室里说到的问题。那么一瞬间我想到了一个概念：结构思考力，论证类比，不就是我们初中、高中时期在历史、政治考试的时候回答简答题的模式么？顺着这个思路，结合确定的标题，我就逐步梳理出来自己要写的内容，至少算是给自己有个明确的交代。 那一天晚上我终于明白，这么久以来我写的东西都是没有经过认真思考和梳理，没有逻辑关系，也没有层次，都是在顺嘴胡说，怎么可能吸引别人呢？自己都没有想明白，就想写明白，这不是痴心妄想么? 那么今天我才明白，我的慢变量就是我的生活、工作中遇到的那些所有与我的写作有关的人和事，他们都是在以各种形式提醒和点拨我，直到今天我才有点开窍，想要自己的文字有力量，首先要认真思考和梳理，然后也要不厌其烦的修改。这天下哪里有一挥而就的宏文大作，都是不断修改完善出来的，所以写作还是要耐下心来，多练习多琢磨。不善写作的人往往很难通过文字准确地描述出问题的关键所在，他们的表达总是显得混乱和模糊。他们很少对行文的脉络进行构思，总是想到哪里写到哪里。在他们的文章中看不到明确的观点和有效的论证。而我，就是他们中的一员，如今我想离队了。 直到此刻我也明白，成长的过程是漫长的，也是痛苦的，可是成长的结果是美好的。无论是写作还是个人成长，中间都有慢变量在起作用，只不过我们轻易的看不到而已。需要我们不断的围绕自己的问题去追问自己，去实践，去思考，这个过程就是慢变量起作用的过程。

去掉CheckedMenu.Checked = False PressedButton.Value = tbrUnpressed

有点乱啊。这样改一下看看：Public denglu As FormPublic username As StringSub main()Dim dl As New denglu "定义登陆敞口控制变量Set denglu = New denglu//denglu.Showdenglu.Show vbModal ‘这里出错If Not denglu.ok Then "如果登陆窗体的变量ok值为假End "登陆失败退出应用程序End IfUnload dengluEnd Sub

从1949年到2049年，中国将会走完第一个百年。 对于百年餐饮业来说，以30年一个分段来做宏观分析：1949-1979这30年主要是解决 饥饿 问题，而1979-2009这30年解决 温饱问题 ； 2009年经济开始提速，餐饮也变化快了，2009-2019的这10年重点在解决 好吃 的问题。所以，西贝、海底捞、喜家德等一批企业跑出来了。 而未来将取决于接下来的30年，取决于我们每一个人。人们都站在一个至关重要的 历史 节点上，一系列重大变化将挑战每一个人的认知。 站在未来看今天，2019年正好是一个 历史 的转折节点。未来30年要解决什么问题呢？ 吃好 ！好吃是基础，更重要的是与谁吃？怎么吃？哪里吃？... 吃好有很多竞争维度去平衡和把握，我把餐饮的进化变量分为 慢变量和快变量 。所谓慢变量就是五到十年的影响要素，慢变量是一到三年的影响要素。 那么， 慢变量就是产品力、组织力、品牌力 ，而 快变量就是小趋势、小变化、小洞察。 当然，还有 超级变量：组织力和供应链。 在慢变量中，产品力和品牌力经常有人讲，而决定连锁餐饮企业走得久的是 组织力 。 今年我采访了十几位创始人，包括西贝的贾总还有外婆家的吴总，每一家都在强调这个点： 最终决定餐饮企业的价值是人，要成就人。 靠单纯的管理，可能在过去二三十年是可以的。 未来要用合伙制、赛马制等等各种共同成长与分享的模式才行得通。 01 极致性价比 经济形势下滑，消费者更加理性，选择性价比，但不是简单的便宜。 极致性价比的本质是向上趋优，向下好省。 以前餐厅的环境参差不齐，但这几年环境都升级了，又在同一起跑线上。 场景上注重设计的品牌调性，更多回归到产品这一块。 极致性价比的三种消费场景： 1、好品质不贵有面子 比如喜茶，年轻消费者为什么去排队？首先真材实料好品质，价格基本款十多块钱一杯不贵，创意 时尚 潮流的调性有面子，怎么不受追捧？ 2、满足高频刚需 比如萨利亚意餐，产品丰富，几十块钱一份的披萨，一家人吃得非常舒服人均才三四元；还有大家乐的简餐，满足的都是 家庭小聚或个人饱腹的高频刚需场景 。 3、花少钱吃多样 代表品牌就是 小女当家和黑白电视 ，将多种现炒菜品或地方特色小吃组合起来，给你丰富多样的选择， 让消费者同样的客单价可以吃到多种食物 。 02 明档现做，一店多档 餐饮业的本质是产品服务业，综合体验PK中产品力最为关键， 一是好吃，二是呈现（让顾客感知）。 你怎么让消费者感知到产品好？你要呈现给他， 明档现做是最好的形式，3年前我说透明厨房是餐厅的标配。 明档现做的1.0版已经基本实现，但现在又开始细分功能出现一店多档2.0模式！ 第一个案例是春节后受邀参加西贝开工会，呼市的西贝门店一进门五个明档左右排开，包括蒸档、凉菜档、专门的大骨牛肉的档口...，西贝称之为 在厨房里面的餐厅 。 第二个是木屋烧烤，去年开始升级了新版本的门店。 将传统的烧烤， 在多个工作站进行明档烤制，还实行了“餐+饮”。 包括独立的 呵呵茶的茶饮吧台，旁边还有精酿啤酒吧、还穿插有小的现烤吧。 已不是传统的一个厨房一字排开， 明档现做+一店多档 的2.0的模式将会成为新常态。 03 社区店：就近触达消费者 购物中心数量的急增以及租金成本的居高不下，其客流效应大幅下降，餐饮品牌开始逃离购物中心。 购物中心的红利已基本结束，未来进购物中心更多的是品牌效应，而不是盈利，盈利要靠店小量多 便利 的社区店模型。 购物中心的门店装修得高大上，但是消费者要坐一两个小时车，算算时间成本，你只能做有限的生意。 未来，离消费者越近，就越有发言权，品牌才越有价值，线上用手机占领消费者时间，线下开社区小店武装神经末梢。 社区店用便利性就近触达消费者 ，但并不一定直接下沉要到住宅区，可以先在小区与办公室交叉的商圈。 第一个案例是星巴克也开进社区店了，第二个就是周麻婆（全国近300家直营店），正餐简餐化还是现炒，客单价35元，福州80多家社区店，做到楼下总有家周麻婆。 03 全渠道+全时段 三高一低时代，怎么样把我们的成本重构来做价值转移。我认为一定要全渠道、全时段经营。 未来，当我们定义一个餐饮企业，已经不能单纯地局限在线下实体店还是线上外卖，堂食+外带+外卖+电商+零售+快闪的全渠道将成为标配！ 比如乐凯撒目前已开通了电商渠道和4种实体店： 购物中心店、LAB概念店、外卖店、快闪店 ，而瑞幸咖啡的布局从一开始就是如此。 比如大家乐，将场景休闲化、产品简餐化、实行全时段经营，不同时段提供不同的产品来匹配消费需求，已经成为香港股市表现最好的餐饮上市公司。 而如沪上阿姨用五谷现煮茶，以及众多茶饮如奈雪的副牌梨山，都用一套产品进行全时段经营。 所以不同业态的全时段经营不一样，比如海底捞24小时经营，因为成本压力的考量。 05 小程序构建私有流量池 外卖经过几年的高速发展，现在外卖平台提高分成，餐厅怎么去应对？ 平台有流量，流量成本只会越来越贵，餐厅要从平台来引流，用小程序来沉淀，构建自己的私有流量池 。 一个案例是喜茶，从去年开始增加了喜茶GO的门店，开在写字楼大堂以及交通枢纽，只有外带和外卖，用喜茶GO小程序来线上点单，已经有四个亿的规模。 另一个是乐凯撒，搭建40人的IT团队开发小程序，已经把电商思维融入到小程序里面。 常规扫码点单后就进入支付页面，而乐凯撒点完优惠套餐之后，下面有一个超值加购，类似电商的关联推销，来增加客单价； 商品选完后，你是会员选择积分或优惠来支付，再选择是外带还是外卖，最后减去优惠后去支付，整个流程完全把电商的逻辑融入到餐饮中。 乐凯撒小程序上线后，客单价提升了5元，小程序点单占比超过6成，这样才能够实现利润和增长，不然单纯做外卖肯定没钱挣。 06 外卖贵过堂食 基于补贴和流量的外卖红利期已经结束，下半场比拼的是品质、体验、配送，消费者享受了便利的配送上门服务，理应支付比堂食贵的价格，这是商业逻辑。 我们去美国等地考察，比萨吃外送是比堂食要贵的；还有中国的麦当劳，外送服务一贯都要加收9元，遵从商业规律而不屈就互联网法则。 还有两个积极 探索 的案例，一个是 吉刻联盟，将外卖+共享厨房+ 美食 广场进行融合的新物种，在上海布局60个据点 。 一个是 福客麻辣烫新食集，将微信的零售+餐饮+刷脸支付结合的智慧餐厅，给人耳目一新。 从今年开始平台、品牌商、消费者都会外卖涨价这个点。 07 零售化和零食化 餐饮与新零售进入整合蜜月期，零售纷纷进军餐饮，而各类传统餐饮品牌试水新零售。 餐饮新零售的方式是零售化和零食化，一方面重构成本结构，一方面最大限度利用用户与品牌价值 ，已经有部分品牌取得非常不错的成绩。 比如鑫蛙王子卤牛蛙，零售化和全渠道升级，除自有门店外，进入盒马、京东、永辉等各种零售渠道，甚至微商以及B端餐厅供应。 恬泰馆，诞生于盒马鲜生的咖喱米饭，一年开了70家店，平均日流水6000，坪效排名第一，全国4大KA品牌，成长非常快。 最后送大家一句话： 未来已来，只有不好的企业没有不好的行业！你所有的恐惧和不安都源于看不清趋势... 新物种新模式还有很多玩法，希望我们可以和大家更多的思想交流。 后附：行知研习社群有社员在现场做了一份总结笔记，我认为非常简单明了，分享给大家收藏学习！ - END - 分享 | 罗华山 来源 | 餐饮O2O 整编 | 小贝

在系统走向临界状态而接近临界点时，系统的稳定性已经被破坏，这时，系统的变量常常区分为两类：一类变量随时间变化很慢，到达新的稳定态的驰豫时间很长，甚至趋向无穷，因而被称为慢变量。慢变量在接近临界点时不是迅速衰减，而是缓慢增长，代表不稳定模；另一类变量随时间变化很快，以指数形式迅速衰减，驰豫时间很短，被称为快变量。快变量代表系统的稳定模。两类变量中，其快变量是大量的，而慢变量是少数的。最终将形成少数慢变量支配大量快变量，或大量快变量伺服少数慢变量的情形。

计算非基变量的个数需要从基变量的定义出发，基变量是指最基本的变量，可以用来描述一个系统的状态或者描述一个事件的表现，而非基变量则是从基变量中推导出来的变量，即从基变量中可以直接或间接经过处理得到的变量。因此，要计算出非基变量的个数，首先需要确定基变量的个数，然后再根据基变量之间的关系，进行分析推导，确定出所有可能出现的非基变量，最后计算出非基变量的个数。

没有明确的界定，小的也可以先进基，只是这样操作会减少迭代的次数

选标号小的那一个迭代的更快，其实都可以选

m+n-1=5+5-1=9

楼主的问题不够清晰哦，或者是我不知道这是什么东西，所以请详细解释一下什么事表上作业法，一般出现这种情况需要考虑首元素的下标应该是从零开始的，所以最后的一个元素或者当前的元素应该是数值-1。

在线性规划问题的求解过程中，基变量和非基变量个数固定的数据才能知道这里的公式。

例如基变量X5的系数为负，则令X6等于-X5，把X6带入，求最小值

选一个entering，variable，，再选一个leaving，variable，最后做pivot操作。应该是看是不是那个，0，是不是对应出基变量，如果是的话，换一个出基或者入基变量试一试，我觉得（欢迎指正）如果检验向量总是显示当前不是最优解，那一定有一对出基入基变量可以让当右端为非零。或者总是根据，Bland"s，rule，来选择出入基，就可以避免出现循环。

见附件：

松弛变量是指在求解最优解时将约束条件转换为不等式，以引入额外的变量，从而更容易求解最优解的变量。基变量就是满足约束条件的变量。当求解最优解时，可以通过对基变量的约束条件进行调整，使其满足约束条件，从而获得最优解。

增加一个人工变量

如果在对偶单纯形法中原切割方程的松弛变量仍为基变量，则此松弛变量所在列化为单位向量后就可以去掉该行该列，再切割。。

有24个变量10个约束。这道题属于运筹学中的规划论，是运筹学的一个重要分支。许多实际问题如设计问题、经济平衡问题都属于非线性规划的范畴。非线性规划扩大了数学规划的应用范围，同时也给数学工作者提出了许多基本理论问题，使数学中的如凸分析、数值分析等也得到了发展。还有一种规划问题和时间有关，叫做“动态规划”。近年来在工程控制、技术物理和通讯中的最佳控制问题中，已经成为经常使用的重要工具。扩展资料运筹学正朝着3个领域发展：运筹学应用、运筹科学和运筹数学。现代运筹学面临的新对象是经济、技术、社会、生态和政治等因素交叉在一起的复杂系统，因此必须注意大系统、注意与系统分析相结合，与未来学相结合，引入一些非数学的方法和理论，采用软系统的思考方法。总之，运筹学还在不断发展中，新的思想、观点和方法不断出现。

　　先了解基的概念,AX=b 中A矩阵的同秩子方矩阵B,与B的列相乘的变量就是B对应的基变量,其他就是非基变量。基的概念：　　在线性代数中，基(也称为基底)是描述、刻画向量空间的基本工具。向量空间的基是它的一个特殊的子集，基的元素称为基向量。向量空间中任意一个元素，都可以唯一地表示成基向量的线性组合。如果基中元素个数有限，就称向量空间为有限维向量空间，将元素的个数称作向量空间的维数。

你好，经过我查阅相关资料得知单纯形表法确定出基变量大还是小方法是:通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。

行域中的顶点则为其最优解。单纯形法的基本思路：从可行域中某一个顶点开始，判断此顶点是否是最优解，如不是，则再找另一个使得其目标函数值更优的顶点，称之为迭代，再判断此点是否是最优解。直到找到一个顶点为其最优解，就是使得其目标函数值最优的解，或者能判断出线性规划问题无最优解为止。所谓最优性检验就是判断已求得的基本可行解是否是最优解。对于求最大目标函数的问题中，对于某个基本可行解，如果所有检验数，则这个基本可行解是最优解。对于求目标函数最小值的情况，只需把改为。换入变量，又称入基变量，是指在求最大目标函数的问题中，选基检验数大于0，被选定换到基变量中去的非基变量。

其实最后结果都是一样的，只是算的过程中单纯形表不相同，但是最后单纯形表相同的。你就用两个检验数中，分别算比值。那个比值比较小的数定为1计算起来会比较简单。（不好意思，看错题了，看成了检验数相同了，回答在哪删啊，哭了）

出基变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为当前迭代的出基变量。所以出基变量是通过最小比值法确定的最小比值为?=min{bi/aik,aik>0},即为基变量值与所在行的换入变量所在列的对应的大于0的元素相除，得到的最小比值对应的哪一行，则行对应的基变量为换出变量。

出基变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为当前迭代的出基变量。所以出基变量是通过最小比值法确定的！

若线性规划问题最优基中某个基变量的目标系数发生变化，则（） A.该基变量的检验数发生变化 B.其他基变量的检验数发生变化 C.所有非基变量的检验数发生变化 D.所有变量的检验数都发生变化 正确答案：C

部分结果说明解释：Max Line search Directional First-order Iter F-count f(x) constraint steplength derivative optimality Procedure迭代次数 x计数 y的值 迭代到该代自变量x的值ans = 0 1 1（对应x1，x2，x3的值）

出基bai变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为专当前迭代的出基变量。所以出基变量是通属过最小比值法确定的。基变量是运筹学中的一个术语。在线性规划问题约束条件方程组中,系数矩阵中的基向量对应的变量称为基变量。非基变量是运筹学中的一个术语。它的定义是线性规划中除基变量以外的变量称为非基变量。扩展资料：（1）变量名必须以字母或下划线打头，名字中间只能由字母、数字和下划线“_”组成；最后一个字符可以是类型说明符；（2）变量名的长度不得超过255个字符；（3）变量名在有效的范围内必须是唯一的。有效的范围就是引用变量可以被程序识别、使用的作用范围——例如一个过程、一个窗体等等。有关引用变量作用范围的内容，将在以后介绍。（4）变量名不能是VB中的保留字（关键字），也不能是末尾带类型说明符的保留字，但可以把保留字嵌入变量名，　关键字是指VB6语言中的属性、事件、方法、过程、函数等系统内部的标识符。如已经定义的词（if、endif、while、loop等）、函数名(len、format、msgbox等)。像Print、Print$是非法的，而Myprint是合法的。　例如：　strName1，intMax_Length，intLesson，strNo3等是合法的变量名,而A&B，all right，3M,_Number等是非法的变量名。

单纯形法初始可行解的基变量的系数不为零这样做：1、把原线性规划问题化为标准形式。2、找出初始可行基，通常取约束方程组系数矩阵中的单位矩阵。3、目标函数非基化。4、作初始单纯形表。

是的,如果基变量小于零,而非基变量对应的检验数非正,取最大检验数的非基变量入基,小于零的基变量出基,需要使用对偶单纯形法进行计算,如果存在基变量小于零,而检验数有正有负,调整基变量为负的约束条件使基变量大于零,再添加人工变量用单纯形法计算

五个产地四个销地有几个基变量，我看应该是4个基变量。

基变量和非基变量是一组，而松弛变量和剩余变量是一组。基变量个数与方程组方程数一致，而松弛变量价格系数为零是为了是不等式变为等式而设置的。松弛变量在下一次迭代时可能变为基变量，而基变量被迭代出去后由于检验数为负值不可能在下一次迭代中再次变为基变量！

目标函数求max,检验数大的为入基变量, 目标函数求min,检验数小的为入基变量, 例如：max,检验数的含义是增加一单位变量使目标函数增加的量,所以选大的检验数对应的变量为入基变量.

出基变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为当前迭代的出基变量。所以出基变量是通过最小比值法确定的！

用最小比值法确定

出基变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为当前迭代的出基变量。所以出基变量是通过最小比值法确定的！

解释：检验一个方案的最优性是看此方案是否还有改进的余地，而方案是否有改进余地，关键是看非基变量中是否有能转变为基变量(取值大于零)而使目标值进一步改善，若有，则称这个变量为进基变量。简介：基变量是运筹学中的一个术语。在线性规划问题约束条件方程组中,系数矩阵中的基向量对应的变量称为基变量。非基变量是运筹学中的一个术语。它的定义是线性规划中除基变量以外的变量称为非基变量。

这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。这个变量被称为当前迭代的出基变量，所以出基变量是通过最小比值法确定的。

AX=B 中A矩阵的同秩子方矩阵B，与B的列相乘的变量就是B对应的基变量，其他就是非基变量。如何理解基变量和非基变量：1、从几何角度可能更好理解一些，线性规划的最优解只能在顶点处取到。所以单纯形法的思想就是从一个顶点出发，连续访问不同的顶点，在每一个顶点处检查是否有相邻的其他顶点取到更优的目标函数值。2、线性规划里面的约束（等式或不等式可以看作是超平面Hyperplane或者半空间Half space）。可行域可以看作是被这组约束，或者超平面和半空间定义（围起来）的区域。3、某一个顶点其实就是某组超平面的交点，这一组超平面对应的约束就是在某一个顶点取到“=”号的约束（也就是基）。顶点对应到代数意义就是一组方程（取到等号的约束）的解。

用基变量在目标函数中的系数,乘以你要算得那个变量对应的系数列的各个值,并求和,再减去你要算得那个变量在目标函数中对应的系数，其结果为0。单纯形法，求解线性规划问题的通用方法。单纯形是美国数学家G.B.丹齐克于1947年首先提出来的。它的理论根据是：线性规划问题的可行域是 n维向量空间Rn中的多面凸集，其最优值如果存在必在该凸集的某顶点处达到。顶点所对应的可行解称为基本可行解。单纯形法的基本思想是：先找出一个基本可行解，对它进行鉴别，看是否是最优解；若不是，则按照一定法则转换到另一改进的基本可行解，再鉴别；若仍不是，则再转换，按此重复进行。因基本可行解的个数有限，故经有限次转换必能得出问题的最优解。如果问题无最优解也可用此法判别。

基：约束系数矩阵A中，m个线性无关的列向量，称为m维实空间中的一个基。其中，每个列向量称为基向量，全部基向量构成基矩阵（也可简称为基），剩下的n-m个列向量称为非基向量，所有的非基向量构成非基矩阵与每一个基向量对应的决策变量称为基变量。

出基变量可以为0。出基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。出基变量是运筹学中单纯形法的一个概念。是通过计算最小比值找出随着入基变量的增加首先减少到0的基变量。这个基变量变为0意味着下一个可行解中它就变成了非基变量。因此，这个变量被称为当前迭代的出基变量。所以出基变量是通过最小比值法确定的。