人口出生率公式_三阶差商公式

人口出生率公式_三阶差商公式本博文源于matlab。旨在对出生人口增长率进行计算。

大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。如果您正在找激活码,请点击查看最新教程,关注关注公众号 “全栈程序员社区” 获取激活教程,可能之前旧版本教程已经失效.最新Idea2022.1教程亲测有效,一键激活。

Jetbrains全系列IDE使用 1年只要46元 售后保障 童叟无欺

本博文源于matlab。旨在对出生人口增长率进行计算。

问题

已知中国出生人口统计数据如下表所示,计算表中这些年份的出生人口年增长率。
在这里插入图片描述

一阶中心差商公式

上面是每年的新生人口让我们去做人口年增长率。貌似看起来很简单,比如

650*1+x%=781

我们把x求解出来仿佛就能做出来。但是这样做的不精确。学过高数的同学应该明白,这里有导数和微分的概念。而数值微分中中心差商公式就是用离散方法近似计算函数的导数值或偏导数值。
在这里插入图片描述
因此根据这个公式,我们建立matlab程序进行计算

建立程序

一个简单的程序包含输入–处理–输出。因此

  • 将每年出生人口全部倒入进去
  • 进行for循环,一共18年数据,我们用了一阶中心的话只需要2:17,体会一下!
  • 画图输出
>> px=[650 781 914 1005 1471 1861 1468 2479 2801 2114 1839 2043 2621 1693 1379 1617 1574 1655];
>> for k=2:17;
zzl(k)=(px(k+1)-px(k-1))/10;
end
>> plot(zzl)
>> 

写完程序,合理评估

在这里插入图片描述
大家可以联系表格仔细推测年代发生的事情,进行必要的文字说明。

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请联系我们举报,一经查实,本站将立刻删除。

发布者:全栈程序员-站长,转载请注明出处:https://javaforall.net/197067.html原文链接:https://javaforall.net

(0)
全栈程序员-站长的头像全栈程序员-站长


相关推荐

  • 无法解析的外部符号解决方法汇总[通俗易懂]

    无法解析的外部符号解决方法汇总[通俗易懂]本文介绍了如何在工程中使用.lib库,以及出现无法解析的外部符号的原因和解决方法。

    2022年6月28日
    38
  • 分布式事务-TCC(Hmily)[通俗易懂]

    分布式事务-TCC(Hmily)[通俗易懂]TCC是什么:TCC是Try、Confirm、Cancel三个词语的缩写,TCC要求每个分支事务实现三个操作:预处理Try、确认Confirm、撤销Cancel。Try操作做业务检查及资源预留,Confirm做业务确认操作,Cancel实现一个与Try相反的操作即回滚操作。TM首先发起所有的分支事务的try操作,任何一个分支事务的try操作执行失败,TM将会发起所有分支事务的Cancel操作,若try操作全部成功,TM将会发起所有分支事务的Confirm操作,其中Confirm/Cancel操作若

    2022年5月21日
    60
  • 如何让pycharm运行Java代码[通俗易懂]

    如何让pycharm运行Java代码[通俗易懂]第一步,jpype库的下载我使用的编辑器是pycharm,所以,直接importjpype即可,但是他会报错,说没有这个库,这个时候,你把名字改成importjpype1,然后下载,pycharm会给你自动下载的。注意,下载完之后,你使用的还是importjpype我是这样的第二步,将你要用的java类打包成一个jar文件第三步,如下代码调用importjpypejvmPath=r”D:\jdk-15.0.2\bin\server\jvm.dll”#java虚拟机的路径

    2022年8月26日
    7
  • simHash 简介以及java实现[通俗易懂]

    simHash 简介以及java实现[通俗易懂] 传统的hash算法只负责将原始内容尽量均匀随机地映射为一个签名值,原理上相当于伪随机数产生算法。产生的两个签名,如果相等,说明原始内容在一定概率 下是相等的;如果不相等,除了说明原始内容不相等外,不再提供任何信息,因为即使原始内容只相差一个字节,所产生的签名也很可能差别极大。从这个意义上来 说,要设计一个hash算法,对相似的内容产生的签名也相近,是更为艰难的任务,因为它的签…

    2022年10月1日
    3
  • 机器学习:准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线

    机器学习:准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)、ROC曲线、PR曲线以下第一部分内容转载自:机器学习算法中的准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)是怎么一回事摘要:数据挖掘、机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure)简介。引言:在机器学习、数据挖掘、推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价。业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision)、召

    2022年5月13日
    55
  • vue删除数组中指定元素_如何删除数组中的元素

    vue删除数组中指定元素_如何删除数组中的元素vue删除数组中指定的元素exportdefault{ data(){ return{ mpList:[‘测试一’,’测试二’,’测试三’] } }, methods:{ del(item){ letlistVar=newArray for(leti=0;i<this.mpList.length;i++){ listVar.push(this.mpList) if(this.mpList[i]==item){

    2022年8月10日
    4

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

关注全栈程序员社区公众号