《数据计算》教学设计
一、教材分析
本节内容利用EXCEL表格记录、计算、分析和整理数据,是许多领域中常用的一种信息处理方式，因而学好本节课有很好的现实意义。在学习第九课《数据计算》之前,学生对EXCEL表格已经有了初步的认识，具备了对表格数据的输入、编辑、修饰的能力,而本课内容主要是通过数据的计算，初步掌握EXCEL表格中的一些数据处理功能，为下节数据的统计、归纳、整理打好基础。
二、学情分析
由于我校八年级学生信息技术基础存在明显差异,导致课堂教学深浅较难把握,容易在教学中出现学生"吃不饱"和"吃不了"的矛盾。我首先制作了学习网站，通过浏览网站，让学生明确学习任务为主动探究做好铺垫，然后在教学中我将学生分为若干小组，形成探究与互相帮助的小集体，进而形成竞赛的氛围。
三、教学媒体
电子教室软件主要用于教师、学生进行示范讲解。课前制作的简单学习网站，主要明确学习目标，进行自主探究。
实施方案
一、教学目标
1、知识与技能
(1) 培养学生的动手实践能力,使学生能熟练掌握计算总分、平均分、最大值和最小值的操作。
(2) 能灵活运用所掌握的信息技术解决实际问题。
2、过程与方法
通过运用网络方式进行合作学习,学会自主发现,自主探究的学习方法。
3、情感与价值观目标
(1) 激发学生学习的主动性和积极性
(2) 培养学生互相帮助,协同合作的团队精神
二、教学过程
1、新课引入
期中检测已经结束，同学们最关心的是什么？（学生回答：考试成绩）那么多的同学和考试科目统计起来需要处理很多的数据，但是老师们特别是班主任老师只用很短的时间就将我们的成绩统计好了。她是不是一个计算高手啊？（学生回答：是）大家想不想也成为这样的计算高手？（学生回答：想）你们都想学会什么？（多让几名同学发言）
2、学习新知
指导学生进入学习网站，明确学习目标
任务一：用公式统计成绩表中各个学生的总分、平均分。
师：这是八年级1班的部分同学的部分成绩，我们需要计算哪些数据？
学生：总分、平均分、最高分、最低分等。
师：小学阶段你们是怎样计算总分、平均分的？
学生：将各科成绩相加得到总分，用总分除以科数得到平均分。
师：说得非常好，大家只是计算自己的成绩，而老师却要计算全班的成绩，这样做就太费时费力了。用电子表格（EXCEL）可以快速的完成，那又如何来操作呢？大家可以试一试；同学之间可以讨论一下或到学习网站中求得帮助。
让学生进行“瞎试”操作，教师进行巡视，发现操作错误加以指导。如发现有同学能够进行正确操作，请这名同学边演示边介绍，教师给与更正。如没有正确操作的同学，教师指导学生到学习网站中进行学习，然后再由同学进行演示说明。
【设计意图：培养学生独立思考的能力，让学生自身去尝试解决问题，并为后面的学习打下基础。分享其它同学的劳动成果，从中也是一个学习他人的过程。】师：刚才我们只计算了王海同学的总分，其他同学还要都计算一遍吗？
学生：可以利用自动填充功能来完成。
小结：教师说明学生在操作的过程中出现的错误，如：公式的开头没有“=”；虽然直接将各科分数相加可以得到总分，但是在自动填充时下面的数据就无法完成了；笔算、计算器速度较慢，也无法进行自动填充…… 应该在编辑栏输入=
再将各科分数的单元格名进行相加。虽然在操作中出现了各种错误，但大家的这种探索精神是值得表扬的。
师：说说如何求出平均分，教师对有创意的方法给与肯定。
学生1：王海同学的平均分＝（C3＋D3+E3+F3）/4；
学生2：王海同学的平均分=G3/4；
【设计意图：让学生将求和的经验运用到求平均分中，培养学生大胆探索的精神。】
任务二：用函数统计成绩表中的总分、平均分。
师：刚才我们求得是每个同学的总分和平均分，那么如何求出各科的平均分呢？
学生：语文平均分＝（C3+C4+5……+C12）/10。
师：这时再公式计算数据即繁琐又容易出错。其实电子表格还为我们提供了功能强大的函数计算方法。就让我们来试一试。在操作的过程中遇到困难可以到学习网站中进行学习。
【设计意图：引导学生计算数据有不同的方法，鼓励学生积极探索。】
在巡视的过程中，让操作正确的学生进行演示说明。
师：电子表格软件中的函数，如“=AVERAGE（C3：C12）”的意义，老师规范讲解公式的格式AVERAGE为函数名；（C3：C12）为函数参数；作用为求出C3到C12单元格内数据的平均值。
学生利用别人的演示说明，用函数求出总分和平均分。（在这个过程中小组内互相帮助）
【设计意图：通过学生的演示讲解，即鼓励了演示学生，又能激发其他学生的学习热情。】
师：如果有一名同学身体突然不适，没有参加信息技术考试该如何计算信息技术的平均分（学生试着进行操作或进入学习网站进行学习查找）。
师：对回答正确同学给与表扬，强调=AVERAGE（F3：F5，F7：F12）其中的冒号表示连续，逗号表示间断。
【设计意图：通过变换函数的参数解决生活中实际问题，来强调电子表格统计的本质。】
小结：用函数计算时一定要正确选择函数名；其次注意函数的参数是否正确，如有错误及时更改；在逗号使用过程中要注意，有连续的几名同学没有成绩只用一个逗号来表示，如有不连续的几名同学没有成绩，就需要几个逗号进行表示。
任务三：求出各科的最大值和最小值
学生进行独立操作，个别学生如遇到困难，可自行到学习网站中进行学习或向小组内的同学求助。教师对先完成的小组给与表扬，对表现突出的个人给与鼓励。请学生进行示范讲解。
【设计意图：通过前面的学习经验，使大部分同学能够体验到自主发现,自主探究的乐趣。】
3、回顾目标进行总结
师：本节课完成了哪些学习目标？
学生1：通过学习掌握了用公式和函数计算总分、平均分。
学生2：可以利用自动填充快速完成计算；还学会了用函数计算最大值、最小值。
师：在操作的过程中需要注意哪些问题？
学生1：不管用公式还是用函数都要用“=” 来开头。
学生2：使用函数计算时，一定要注意观察所选的区域是否正确。
4、巩固练习
将学习网站的表2（某个班级的期中考试成绩）下载到本地磁盘，小组之间进行熟练操作竞赛。（以小组最后一名完成的同学为准，可以进行帮助指导，不许替代操作。）
【设计意图：让学生在操作体会到“学有所用”、“学以致用”。】
5、总结
师：本节课同学们学会了使用公式与函数来计算数据的方法，但是我们所学的只是电子表格（EXCEL）在数据计算方面的部分功能，它还有许多和我们生活相关的功能等待你们去发现，去探索，希望同学们在不断的探索和发现中，利用好计算机这个工具,让它为我们的生活服务！
板书设计：
计算数据显神通
总分平均分
公式=C3+D3+E3+F3 =（C3+D3+E3+F3）/4
开头单元格名=G3/4
函数=SUM（C3：F3）=AVERAGE（C3：C12）
函数名函数参数=AVERAGE（C3：F3）
=AVERAGE（F3：F5，F7：F12）
西安科技大学 计算机科学与技术学院 实习报告 课程：大数据和并行计算 班级：网络工程 姓名： 学号：
前言 大数据技术(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的4V特点：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。 特点具体有： 大数据分析相比于传统的数据仓库应用，具有数据量大、查询分析复杂等特点。《计算机学报》刊登的“架构大数据：挑战、现状与展望”一文列举了大数据分析平台需要具备的几个重要特性，对当前的主流实现平台——并行数据库、MapReduce及基于两者的混合架构进行了分析归纳，指出了各自的优势及不足，同时也对各个方向的研究现状及作者在大数据分析方面的努力进行了介绍，对未来研究做了展望。 大数据的4个“V”，或者说特点有四个层面：第一，数据体量巨大。从TB级别，跃升到PB级别；第二，数据类型繁多。前文提到的网络日志、视频、图片、地理位置信息等等。第三，处理速度快，1秒定律，可从各种类型的数据中快速获得高价值的信息，这一点也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。第四，只要合理利用数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来很高的价值回报。业界将其归纳为4个“V”——Volume（数据体量大）、Variety（数据类型繁多）、Velocity（处理速度快）、Value（价值密度低）。 从某种程度上说，大数据是数据分析的前沿技术。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。明白这一点至关重要，也正是这一点促使该技术具备走向众多企业的潜力。 1.大数据概念及分析 毫无疑问，世界上所有关注开发技术的人都意识到“大数据”对企业商务所蕴含的潜在价值，其目的都在于解决在企业发展过程中各种业务数据增长所带来的痛苦。 现实是，许多问题阻碍了大数据技术的发展和实际应用。 因为一种成功的技术，需要一些衡量的标准。现在我们可以通过几个基本要素来衡量一下大数据技术，这就是——流处理、并行性、摘要索引和可视化。 大数据技术涵盖哪些内容? 1.1流处理 伴随着业务发展的步调，以及业务流程的复杂化，我们的注意力越来越集中在“数据流”而非“数据集”上面。 决策者感兴趣的是紧扣其组织机构的命脉，并获取实时的结果。他们需要的是能够处理随时发生的数据流的架构，当前的数据库技术并不适合数据流处理。 1.2并行化 大数据的定义有许多种，以下这种相对有用。“小数据”的情形类似于桌面环境，磁盘存储能力在1GB到10GB之间，“中数据”的数据量在100GB到1TB之间，“大数据”分布式的存储在多台机器上，包含1TB到多个PB的数据。 如果你在分布式数据环境中工作，并且想在很短的时间内处理数据，这就需要分布式处理。 1.3摘要索引 摘要索引是一个对数据创建预计算摘要，以加速查询运行的过程。摘要索引的问题是，你必须为要执行的查询做好计划，因此它有所限制。 数据增长飞速，对摘要索引的要求远不会停止，不论是长期考虑还是短期，供应商必须对摘要索引的制定有一个确定的策略。 1.4数据可视化 可视化工具有两大类。
分析数据EXCEL的数据计算功能 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢 教学分析（学生心理特征角度，知识内容角度） 我所教的学生是初中二年级的学生，处于青少年时期的他们有着对新事物的好奇心理，对一切生趣，活泼的知识特别想掌握！因此针对这个时期的学生我们要在课堂新知识的引入中增加一些生动的教学实例丰富课堂，然后以任务驱动的方式“由浅及深”的引导学生掌握该堂课的知识要点！ 另外，由于这个时期的孩子有着很强的荣誉心，因此鼓励学生也是非常重要的，这样可以培养他们对学习的兴趣。所以我在教学过程中会通过“极域广播”的形式称赞学生！ 其中，在学生活动中当发现学生出现典型问题时要适时进行“整体教学”，
以“极域广播”的形式指导学生提出注意事项调整教学过程。如果是个别学生的个案进行个别指导！这样在活动中进行教学辅导有利于加深学生对知识的理解与掌握！ 总之在整个教学活动中，老师起着主导作用，指导与引导着整个教学活动的进行；学生起着主体的作用，在老师的引领之下完成一个个任务，在任务完成的过程中体验着成功的喜悦并顺其自然地提高着自己的信息技术素养！ Excel这一章共分为三个活动，第一个活动要求学生掌握表格的制作，这是个EXcEL的初级制作对于学生们来说比较简单；但是活动二就比较难，它是该章的重点也是EXcEL的灵魂，因为它是围绕EXcEL数据分析内容展开的，所以这个活动的教学设计一定要围绕EXcEL 这个电子表格制作软件的特点进行！根据活动所涉及的内容我将之划分为三个课时： 、求和、填充柄的使用
（简单数据分析） 2、SUm（）、A VERAGE（）、IF（） （高级数据分析） 3、排序和数据筛选 （数据处理） 知识的学习是要成一个体系的，所以学生学习的时候要循序渐进，一环紧扣一环的进行，每一课的教学安排都不要割裂开来。在第一课时的结束时我将由∑求和引导下节课将要讲授的内容---函数从而消除学生在学习第二课时当中对函数的陌生感！ 在该堂课教学任务的安排上，主要要求学成完成三个任务： （略） 《分析数据——EXcEL的数据计算功能》教学设计 各位读友大家好，此文档由网络收集而来，欢迎您下载，谢谢
Word表格数据计算与排序 [教学目标] 1、知识目标： ①能在表格中输入数据 ②能对表格中一些数据进行简单函数计算； ③能熟练地对表格进行格式化。 2、能力目标： 能够熟练使用鼠标进行表格的建立与选取、并对表格按要求进行编辑。3、情感目标： 通过学生对表格的创建与编辑，激发学生对美的追求； [教学重难点] （1）会在表格中输入数据； （2）能对表格中的求和和求平均值进行计算； （3）能对表格按要求进行格式化； [教学方法] 任务驱动学习和协作学习、探究学习相结合。 [学习方法] 积极主动地参与合作学习，相互帮助，共同提高。 [教学过程设计] 课题引入：通过提问方式考察学生对上次课的掌握情况。1．如何在文档中建立表格？有哪些方法？2．如何选取表格的单元格、多个单元格、一行、多行？3．如何合并和拆分单元格？通过上次课的学习，我们学习了表格的建立、表格的选取与取消以及编辑表格等，但真正的表格不光包括表格线，还有其中的内容，只有两者很好结合才能做出让人赏心悦目而且实用的表格。 一、计算 在一年级学习时，我们知道Excel（工作簿）提供了抢答的数值计算功能。殊不知Word也同样提供了对表格数据一些诸如求和、求平均值等常用得统计计算功能。利用这些计算功能可以对表格中的数据进行计算，以
附表一的“需要计算和排序的表格数据”的平均销售额及销售总额为例。 操作步骤： （1）将插入点移到存放平均销售额的单元格中。 （2）执行“表格/公式”命令，打开如图所示的“公式”对话框。 （3）在“公式”列表框中显示“=SUM（ABOVE）”，表明要计算上边各列数据的总和，而我们要计算其平均值，所以应将其修改为“=A VERAGE(ABOVE)”，公式名也可以在“粘贴函数”列表框中选定。 （4）在“数据格式”列表框中选定“0”格式，表示没有小数。 （5）最后，单击“确认”按钮，得计算结果。 同样的操作可以求得各列的平均销售额及各行的销售总额。 二、排序
用于大数据处理高性能计算的4个实现步骤如果企业需要采用处理其大数据的高性能计算，则在内部部署运营可能效果最佳。以下是企业需要了解的内容，其中包括高性能计算和Hadoop的不同之处。 在大数据领域，并非每家公司都需要高性能计算(HPC)，但几乎所有使用大数据的企业都采用了Hadoop式分析计算。 HPC和Hadoop之间的区别很难区分，因为可以在高性能计算(HPC)设备上运行Hadoop分析作业，但反之亦然。HPC和Hadoop分析都使用并行数据处理，但在Hadoop 和分析环境中，数据存储在硬件上，并分布在该硬件的多个节点上。在高性能计算(HPC)中，数据文件的大小要大得多，数据存储集中。高性能计算(HPC)由于其文件体积庞大，还需要更昂贵的网络通信(如InfiniBand)，因此需要高吞吐量和低延迟。 企业首席信息官的目的很明确：如果企业可以避免使用HPC并只将Hadoop用于分析，可以执行此操作。这种方式成本更低，更易于员工操作，甚至可以在云端运行，其他公司(如第三方供应商)可以运行它。 不幸的是，对于需要高性能计算(HPC)进行处理的生命科学、气象、制药、采矿、医疗、政府、学术的企业和机构来说，全部采用Hadoop是不可能的。由于文件规模较大，处理需求极其严格，采用数据中心或与采用云计算都不是很好的方案。 简而言之，高性能计算(HPC)是一个在数据中心内部运行的大数据平台的完美示例。正因为如此，企业如何确保其投资巨大的硬件完成需要的工作成为了一个挑战。 大数据Hadoop和HPC平台提供商PSCC Labs首席战略官Alex Lesser表示：“这是必须使用HPC来处理其大数据的许多公司面临的挑战。大多数这些公司都有支持传统IT 基础设施，他们很自然地采用了这种思路，自己构建Hadoop分析计算环境，因为这使用
【教材分析】 《Excel表格中的数据运算》是广东教育出版社出2006年出版的普通高中《信息技术基础（必修）》第三章第2节的内容。在上一节中，同学们学会了建立表格的基本方法、在表格中录入信息以及自动填充功能的熟练掌握。本节课，通过对表格中的数据实行公式、函数运算，协助用户方便的对原始数据实行运算，从而为下节课分析数据和展示分析内容的学习奠定基础。 【学情分析】 本节课的教学对象是本校高一年级学生，部分学生在初中阶段有一定的基础，而部分学生仍然是零基础学习。虽然Excel的运算在本教材中所占篇幅不长，只简单涉及到了“求和”、“求平均值”个最常用函数，但在近几年的山西省普通高中学业水平考试中，对函数部分的考查比例持续增加，尤其是IF函数，更是历年必考的内容。所以在本节课的内容设计上，拓展了5个常用函数，也把重点放在让同学们能清楚数据计算的思路，达到灵活使用公式、函数的计算功能，以方便在学业水平考试中更加好的驾驭操作题部分。 本节课内容实用性强，如果举例恰当，由简到难地引导学生完成相对应操作，能极大限度的提升学生的学习兴趣，使学生灵活掌握相对应的操作方法。 【教学目标】 1、知识与技能：
（1）了解Excel中公式和函数的概念及其格式。 （2）学习用Excel处理数据的基本技巧，掌握公式与函数的应用。 （3）灵活利用函数运算来解决学习生活中遇到的问题。 2、情感态度与价值观： 培养学生树立利用信息技术处理生活中实际问题的水平，通过体验用Excel实行数据统计带来的乐趣，激发学生学习Excel的热情。【教学重点】 公式、函数以及填充功能的实际应用。 【教学难点】 公式和函数的灵活使用、数据范围的选择。 【教学方法】 任务驱动、小组合作、教师讲解、指点协作完成。 【教学环境】 1、硬件：网络机房。 2、软件：教学广播软件、Excel200 3、演示幻灯片、Excel文档（学生成绩表、教师工资表）。 【课时安排】 1课时 【教学过程】
10表格数据的数值计算 【教学目标】 1.知道低碳生活、碳足迹等概念，认识节能减排的意义。 2.掌握Excel中公式及函数的使用方法，计算自己碳足迹。 3.掌握Excel中排分类汇总等功能，进行数据分析。 4.培养统计数据、分析数据、得出结论、制定方案的能力。 【学法指导】 本实践活动是围绕“低碳生活”展开的，运用Excel的数据处理功能计算和分析同学们的月度碳排放量，为制定自己的“减排”方案提供参考依据。完成本活动前，阅读教科版教材4.2.1节 【学习过程】 一、引入 1.回顾上次课内容。 1.指出上次课学习的排序和筛选都是改善了我们对于表格信息获取的手段，提高了信息获取的效率，但这些操作只能是对于表格中已经存在的数据进行操作，如果我们要对表格进行进一步分析，统计，显然这些操作是不能满足要求的，引出本节课的内容，表格的数值计算。 2.本节课用到的样表 1.“碳足迹”相关概念。 2.碳足迹计算样表 二.Excel相关知识点。 (1)公式计算： 以计算碳排放量为例：碳排放量=数据*转换系数。
要点：1、公式前必须加上“=”。 反复重复同种公式，引起学生的思考，激发学生寻求更有效方法的兴趣。 (2)填充：沿用同类公式的有效手段 实践一：学习Excel中公式的使用，计算我的碳足迹。 1．以月为单位，统计自己在衣、食、住、行、用五个方面11个项目的大概数据，填在表10-1中。 表10-1 计算碳排放量的调查表 图10-2 计算个人碳排放量 (2)函数计算： 1、当公式计算过于繁琐或者无法达到的时候，可以用函数进行计算。 以合计为例，让学生了解公式只能计算较为简单的数据。 2、介绍函数界面，了解函数分类，了解函数基本格式。 介绍sum，max，min，average等函数。 实践二：运用Excel的常用函数，分析我的碳足迹。 （3）自动计算 有时并不需要将数据计算到表格，而是简单的快速查看一下，那么可以使用
欢迎希望成为我的学生们阅读，包括本科生毕业设计、推免硕士研究生、统招硕士研究生和直博研究生。下面先介绍我们的情况，然后提出对新学生的要求和期望。本材料共4页，成稿于2018年8月14日。 一、国家高性能计算中心（合肥）—大数据挖掘与计算研究室 本实验室隶属于安徽省重点实验室—国家高性能计算中心（合肥），从事高性能计算与应用方向，是计算机学院的重点方向。实验室由陈国良院士创建并领衔负责，现有100多名博士后、博士生和硕士生。上图为实验室位于东区科研楼五楼一角。 现在本实验室共有1名博士后（与讯飞联合培养）、5名博士生、11名硕士生。 二、研究方向 1.文本序列异同分析：开源程序集，DNA和蛋白质序列，学术文献挖掘； 2.软件分析：代码克隆，代码推荐和生成，软件架构改良； 3.并行计算及性能优化：自适应并行编程框架，并行算法及系统性能优化； 4.区块链技术及应用。
三、研究成果 本研究室早期得到985工程“信息科技前沿理论与应用”创新平台、教育部“大规模科学工程计算”长江学者和创新团队、教育部和外专局“计算科学及其应用基础”111引智计划等重大项目支持，目前得到教育部“高性能计算协同创新”2011计划、科技部“大数据分析及应用创新团队”、“面向大规模序列同源问题的并行分布式算法及其关键技术研究”基金委面上项目等新近支持。 程序集和基因组中原版片段或祖先片段搜寻和分析称之为序列同源分析，是软件源码补全、代码自动生成和推荐等新一代软件开发技术中的理论基础和关键技术，也是文本异同分析共性技术和关键。我们发展的Large Gap克隆工具CCAligner 和序列比对算法BitMapper，分别在软件工程顶会ICSE2018和Bioinformatics2018上发表，其他研究成果有发表在数据挖掘顶刊TKDE和并行计算顶刊TPDS上。 四、研究意义 左图说明并行计算需要学习和训练，右图说明并行计算是大数据和人工智能的核心技术和支撑。我们开展的大数据挖掘与计算，主要是进行大规模序列数据的异同分析和挖掘，依靠的是并行算法和并行计算技术。 五、研究工作 1. 软件源码分析及应用 1)主要研究内容： a)大差异的软件源码克隆算法研究 面向较小差异的源代码克隆算法SourcererCC取得了较好的进展，对于软件迭代开发中的大差异代码克隆一直是业界的挑战问题和应用，我们提出CCAligner1&2工具该需求问题的研究突破，其中CCAligner1发表在国际软件工程学术会议ICSE2018上。学生受同行研究者的邀请到加拿大访问，此项工作已有企业意向合作。
1. 卷首语?数值计算简述 以天堂为例的韩国的网游的入侵，把网游界的画面要求提高到一个境界，画面表现慢慢变得不再是好网游的门槛；以魔兽为例的欧美大作的进军，把网游界的系统和内在要求提高到另一个境界，系统和玩点也变得不再是好网游的门槛。国内网游目前最大的门槛在于数值计算——一块在解决美术与系统门槛之前被搁浅着的核心部分。 数值计算可以说是游戏内部数据组织的最重要的一个环节。数值计算的输出数据是为游戏的数据库而服务的。 当然，数值计算的结果并不是一步到位的，这些数据无法保证不用作丝毫调整即可在游戏中不出一点差错的达到完美平衡。通过复杂的数值计算得到的数据，首先会填写到游戏的数据库中，而后通过封测、内测、公测的多次验证和缺陷暴露，由数值计算人员和公式总设计师共同校正游戏的公式或者修改调整部分的数据，这样不断地重复校验和修改的过程，游戏的数值才会慢慢趋于完美的平衡。 2. 数值计算在项目制作中所处的环节 如下图所示：
正如上图所示，数值计算处于系统案细化阶段与数据库填表阶段之间，而后者跟客户端整合阶段并行，客户端整合以后则交由QA进行测试。从系统案细化完成到客户端整合这两个阶段间经历的时间比较漫长，包括系统细化案的程序执行、操作与交互界面的设计和美术资源的制作与执行三大块。 因此，可以这么说，数值计算阶段可以说是一个相对比较独立而又历时比较长的制作阶段。 3. 数值计算人员的要求 数值计算可以说是技术含量相当高的一个制作流程，由于其要求之高，该制作环节对其人员的素质具有一定的要求： λ数学基础。数值计算需要经常和数字、公式打交道，数学的基础是从事数值计算的人员一项不可或缺的能力。高中的数学，各种函数的定义与特征、等差等比数列及其求和等自然丝毫不能忘却，而高等数学也需要经常用到，包括正态分布、概率统计、离散数学等诸多相关的技术。一定程度上可以说，数值计算要求的是数学专业的人员，至少是理科出身。 λ紧密的思维。数值计算需要制作人员具有紧密的思维，公式设计者自然需要如此，每一条公式不仅仅针对一个数值而已，数值计算过程中的所有数据就好像一个紧密而复杂的网状结
大数据技术原理与应用-林子雨版-课后习 题答案
第一章 1.试述信息技术发展史上的3次信息化浪潮及具体内容。 2.试述数据产生方式经历的几个阶段 答：运营式系统阶段，用户原创内容阶段，感知式系统阶段。 3.试述大数据的4个基本特征 答：数据量大、数据类型繁多、处理速度快和价值密度低。 4.试述大数据时代的“数据爆炸”的特性 答：大数据时代的“数据爆炸”的特性是，人类社会产生的数据一致都以每年50%的速度增长，也就是说，每两年增加一倍。 5.数据研究经历了哪4个阶段？ 答：人类自古以来在科学研究上先后历经了实验、理论、计算、和数据四种范式。 6.试述大数据对思维方式的重要影响 答：大数据时代对思维方式的重要影响是三种思维的转变：全样而非抽样，效率而非精确，相关而非因果。 7.大数据决策与传统的基于数据仓库的决策有什么区别 答：数据仓库具备批量和周期性的数据加载以及数据变化的实时探测、传播和加载能力，能结合历史数据和实时数据实现查询分析和自动规则触发，从而提供对战略决策和战术决策。 大数据决策可以面向类型繁多的、非结构化的海量数据进行决策分析。
8.举例说明大数据的基本应用 9.举例说明大数据的关键技术 答：批处理计算，流计算，图计算，查询分析计算 10.大数据产业包含哪些关键技术。 答：IT基础设施层、数据源层、数据管理层、数据分析层、数据平台层、数据应用层。 11.定义并解释以下术语：云计算、物联网 答：云计算：云计算就是实现了通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算机能力，用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的各种IT资源。 物联网是物物相连的互联网，是互联网的延伸，它利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人类和物等通过新的方式连在一起，形成人与物、物与物相连，实现信息化和远程管理控制。
原始资料
1、根据资料作Q~S 曲线(见图表)，呈直线型。 2、利用最小二乘法确定单位涌水量q 值。 ∑Q i S i n = 37.13 m 3/h.m ∑( S i )2 i=1 n i=1 q
3、计算最大涌水量 根据曲线形状，可将抽水井最大降深延伸至1.5S max ，即S max =1.5ⅹ3.78=5.67 (m)，最大涌水量Q max =qS=37.13ⅹ5.67=210.53 (m 3/h)=5052.48 (m 3/d)。 根据开挖深度为16m 左右，地下水位需控制在17 m 左右，降深为13 m ，其涌水量为Q=qS=37.13ⅹ13=482.69 (m 3/h)=11584.56 (m 3/d)。 4、计算K 值 根据Q-S 曲线形状，选择带两个观测孔的承压完整井公式计算： 其中 Q----涌水量，单位(m 3/d)，取3360m 3/d M----含水层厚度，单位（m ），取35m r 1----观测孔r 1距抽水井的距离，单位单位（m ），取10.8m r 2----观测孔r 2距抽水井的距离，单位单位（m ），取46m 采用最大涌水量计算K 值 5、计算引用影响半径R 采用图解法，因为S-lgr 呈直线关系，当r=R 时，S=0。作S-lgr 关系曲线，该直线在r 轴（对数轴）上截点处的读数目即为R 值，R=179 m ，具体见附图表。 采用公式计算，带两个观测孔的承压完整井公式： Lgr 2/r 1 = 55.50 (m 3/d) k Q S 2 = - 0366S 1 . M( ) S 1Lgr 2- S 2Lgr 1 = 176 (m) （S1 - S2） R = Lgr 2/r 1 = 82.90 (m 3/d) k Q max S 2 = - 0366S 1 . M( )
教科版2019信息技术必修1数据与计算 第4单元计算与问题解决4.2 数值计算教学设计 【教材分析】 采用“提出问题—分析问题—引入新知识—解决问题—总结提高”的编写模式，通过每一个典型的、针对性强的、贴近现实的案例，把相关的基本概念、解题的基本方法和思路传授给学生，从而使学生形成深刻、形象、牢固的记忆，对启发思维、激励热情、提高学习效率起到重要作用。 程序设计不仅仅是让学生掌握一两门计算机语言，而是要让学生学习程序设计的基本概念和方法、掌握编程的技术，更重要的是培养学生逻辑思维和逻辑推理能力、自学能力、动手能力、分析问题和解决问题的能力、创新意识和创新能力。 数值计算作为计算数学的主要部分和关键环节，研究求解数学模型的理论及其算法和软件实现。算法针对实际问题求得符合精度的近似解，并对算法的收敛性、稳定性和误差进行分析、计算。数值计算方法的内容十分丰富，它在科学技术中正发挥着越来越多的作用，许多计算领域的问题，如计算物理、计算化学、计算经济学等都可归结为数值计算问题。 本节我们将围绕项目“与数学公式面对面”展开，探讨在中学数学领域中常见的数学公式与程序设计的有趣结合。本项目主要包含“绘制数学函数曲线”和“求解‘裴波那契’数列”两个任务。 用学生熟悉的数学问题作为活动的主线，任务一重在实现学科知识的融通，将数学函数与计算机模拟相融合，突出计算机在问题解决过程中的地位和作用。任务二重在介绍数值计算中最常用的计算方法——迭代。 【教学建议】 在本项目的教学过程中，对于基本概念、基本理论不应过度强调，可通过案例演示，激发学生学习的积极性和求知欲；同时要向学生介绍该项目的学习方法，强调学习程序设计是培养耐心、毅力、务实、严谨的学习方法的有效途径。建议教师选取一些可激发学生思考的问题，在共同讨论、探究的过程中体验基本概念和基本理论。 在教学过程中,引导学生学习数值计算方法内容的同时,训练和提升自己的计算思维能力,重视并积极探索如何通过程序来解决实际问题，并将其引入到教学内容中,推荐采用理论求解与计算机模拟相融合的教学模式。 任务一绘制数学函数曲线，通过不同的方式绘制三角函数。培养学生的信息意识，能针对实际问题选择合适的软件和方法；同时借助Python的科学计算模块和绘图库，突出算法思想、简化程序，同时让同学理解Python在程序设计中的优势，消除学生的畏难情绪，激发学习的热情。 任务二是求解斐波那契数列。对于数列本身学生可以很轻松地求解，教师应该把重点落在递推式的分析及迭代实现上，便于学生举一反三，从一个问题入手学会一类问题的解决方法。在编程技能方面，要关注函数的定义及调用方式。 【教学目标】 1.感受数据的图形化表示。 2.设计解析式或迭代方程，进行数值计算，解决问题。 3.了解数值类算法在实际问题解决时的应用及常用方法。
第一章云计算与大数据基础 1.在信息产业的发展历程中。硬件驱动力，网络驱动力，作为两个重要的内在动力在不同的时期起着重要的作用 西摩克雷超级计算机之父 约翰麦克锡云计算之父 蒂姆伯纳斯李万维网发明人第一个网页开发者 吉姆格雷大数据之父 6．MapReduce思想来源LISP语言 7.按照资源封装层次，云计算分为 Iaas paas saas三种 8. 教材P2 1.1.2 10. 教材P8 1.2.2 11. 教材P10 1.2.3 第二章云计算与大数据相关技术 1.一致性hash算法原理： 哈希算法是一种从稀疏值到紧密值范围的映射方法，在存储和计算定位时可以被看做是一种路由算法。通过这种路与哦算法文件块能被唯一的定位到一个节点的位置。传统的hash 算法容错性和扩展性都不好，无法有效的适应面向数据系统节点的动态变化。意思就是当集群需要增加节点，传统的hash算法不容易检测到新增加的节点，此为扩展性不好，而一致性hash算法增加一个节点只会影响增加的这个节点到前一个节点之间的数据。容错性就是如果不幸一个机器C宕机了,那么机器B和C之间的数据都会被D执行，那么受影响的数据只是机器B和C之间的数据。当然，容错性和扩展性对于节点数较多的集群是比较有意义的，对于节点较少的集群似乎这两个特性并没有什么诱惑力。 一致性hash的实际目的就是解决节点频繁变化时的任务分配问题，一致性hash将整个hash值空间组织成一个虚拟圆环，我们这里假设某hash函数H值空间为0~(2^32-1),即32位无符号整形。下面简述一下一致性hash的原理： 这是一致性hash的整个值空间0~(2^32-1)
用EXCEL电子表格进行数据计算 【摘要】本文介绍了应用EXCEL电子表格进行数据计算常见的四种方法。 【关键词】数据；单元格；公式；函数；EXCEL VBA EXCEL作为三大办公软件（WORD、EXCEL、PPT）之一，以其功能强大、界面友好、应用快捷等特点深受大家的喜爱，已成为渗透到我们日常工作和生活中的一款颇具代表性的软件。它不仅能够方便处理表格和进行图形分析，更强大的功能体现在对数据的自动处理和计算。那么如何使用EXCEL对数据进行计算呢？ 1 直接输入数据进行计算 打开EXCEL电子表格，选择单元格（以A1为例），在编辑栏处输入=100-10，按回车键，A1中的数据就变成了90了。 还可以在A1单元格输入=100-10，按回车键，A1中的数据就变成90了。 上述两种方法计算结果相同。如果输入的单元格列宽比较窄，而输入内容又比较多的情况下，前种方法输入内容显示完整，一目了然。 简单的四则运算，如加（+）、减（-）、乘（*）、除（/）
及幂（^）等都可采用这种方法。这些运算符号都可以直接通过键盘输入，快捷、方便。 2 应用公式进行计算 公式是由用户自行设计的对工作表进行计算和处理的 表达式。它由等号（=）开始，包含运算符，运算对象常量、单元格引用和函数等。 往单元格中输入公式，选中单元格后就可以输入。例如，单元格A1和B1中已分别输入“10”和“20”，选定单元格C1并输入=A1+B1。按回车键，则在C1中就出现计算结果30。这时，如果再选定单元格C1时，在编辑栏中则显示其公式=A1+B1。 编辑公式与编辑数据相同，可以在编辑栏中，也可在单元格中。双击含有公式的单元格，该公式就在单元格中显示。 由例可见，应用公式时：（1）全部公式以等号开始；（2）输入公式后，其计算结果显示在单元格中；（3）当选定含有公式的单元格，该单元格的公式就显示在编辑栏中；（4）对输入单元格中数据的修改可立即引起公式结果的改变。 3 应用函数进行计算 EXCEL中既可应用内置函数，也可应用自定义函数来进行数据计算。 3.1 应用内置函数进行计算 EXCEL内置函数是预先定义，执行计算、分析等处理
试验原始记录和数据处理程序 1 总则 1.1为了加强工程试验管理，规范原始记录和数据处理程序，特制定本制度。 1.2本制度适用于公司及分公司所有项目。 2 原始记录 2.1原始记录是记述试验过程中的各种试验现象及检测数据的原始资料，必须详细记录，以保证其真实性和可追溯性。 2.2试验人员在进行试验过程中，要认真做好相关试验的原始记录。 2.3原始记录按要求的格式和内容填写，按统一的编号规则编号。 2.4原始记录应注明试验检测时所采用的标准号，记录使用主要仪器的型号、编号、量程等。对有温、湿度要求的检测项目应记录测试过程的温度、湿度。 2.5原始记录各项内容应逐项填写，没有内容的地方填“/”。所采用的计量单位，符号和计算公式必须按有关规定、规范要求执行。 2.6原始记录应真实地记录试验现象、数据及情况，不准转抄。仪器自动记录数据应剪下贴在原始记录纸上，同时应有试验人员应签名。 2.7原始记录必须用黑色中性笔或钢笔填写，字迹要工整、清晰、完整，不得任意涂改、贴盖。如数据确需更改时，应在错数上划两条平行横线，在其上方填写正确的数据，并加盖更改人员名章。
2.8原始记录应由专人校核，校核内容主要包括但不限于：检测项目、检测标准、测试数据、仪器精度、计量单位、数据处理、计算公式及结果等。 2.9原始记录必须有试验、计算、复核人签名，不得漏签或代签。 2.10原始记录未经许可不得借阅或抄录。 3 数据处理 3.1检测数据有效位数的确定 检测数据的有效位数应与检测系统的准确度相适应，不足部分以“0”补齐。 3.2数据计算 同一参数检测数据个数少于3时用算术平均值法、个数大于3时用数据统计方法求代表值。 3.2区分可剔除异常值和不可剔除异常值 应使用三台与检测仪器准确度相同的仪器对检测项目进行重复性检验，若检测结果与原始数据相符，则证明此异常值是由产品性能波动造成的；若不相符，则证明此值是因仪器设备造成的，可以剔除。 3.3数值修约 3.3.1拟舍弃的数字小于5时，则舍去。 3.3.2拟舍弃的数字大于5或等于5且其后还有非0的数字时，则进1，即保留的末位数再加1。 3.3.3拟舍弃的数字为5且其后无数字或皆为0时，若所保留的末位数字为奇数则进1，为偶数则舍弃，即保证末位数字为偶数。
第四章MATLAB 的数值计算功能 一．多项式` 1．多项式的表达与创建 Matlab用矢量表达多项式系数，元素按降幂排列： P(x)=a0x n+a1x n-1+a2x n-2…a n-1x+a0 其系数矢量为：P=[a0 a1… a n-1 a n] 如将根矢量表示为： ar=[ ar1 ar2… ar n] 则根矢量与系数矢量之间关系为： （x-ar1）(x- ar2) … (x- ar n)= a0x n+a1x n-1+a2x n-2…a n-1x+a0多项式系数矢量可通过调用函数p=poly(ar)产生 例1：由根矢量创建多项式。将多项式(x-6)(x-3)(x-8)表示为系数形式a=[6 3 8] pa=poly(a) %求系数矢量 ppa=poly2sym(pa) %以符号形式表示原多项式 ezplot(ppa,[-50,50]) pa = 1 -17 90 -144 ppa = x^3-17*x^2+90*x-144 注：（1）根矢量元素为n ，则多项式系数矢量元素为n+1； 2）函数poly2sym(pa) 把多项式系数矢量表达成符号形式的多项式，缺省情况下自变量符号为x，可以指定自变量。 （3）使用简单绘图函数可以直接绘制符号形式多项式的曲线。 例2：求三阶方阵A的特征多项式系数，并转换为多项式形式。 a=[6 3 8;7 5 6; 1 3 5]
Pa=poly(a) %求矩阵的特征多项式系数矢量 Ppa=poly2sym(pa) Pa = 1.0000 -16.0000 38.0000 -83.0000 Ppa = x^3-17*x^2+90*x-144 注：n 阶方阵的特征多项式系数矢量一定是n +1阶的。 例3：由给定复数根矢量求多项式系数矢量。 r=[-0.5 -0.3+0.4i -0.3-0.4i]; p=poly(r) pr=real(p) ppr=poly2sym(pr) p = 1.0000 1.1000 0.5500 0.1250 pr = 1.0000 1.1000 0.5500 0.1250 ppr = x^3+11/10*x^2+11/20*x+1/8 注：（1）要形成实系数多项式，根矢量中的复数根必须共轭成对； （2）含复数根的根矢量所创建的多项式系数矢量中，可能带有很小的虚部，此时可采用取实部的命令(real)把虚部滤掉。 例4：将多项式的系数表示形式转换为根表现形式，poly和roots互为逆函数。 求x3-6x2-72x-27的根 a=[1 -6 -72 -27] r=roots(a) r = 12.1229
技术与市场 技术应用 ２０１９年第２６卷第５期 数据挖掘与人工智能技术探讨 聂 华 （陕西职业技术学院，陕西西安７１００３８） 摘 要：人工智能技术在现代生活中发挥着越来越重要的作用，互联网时代带来了海量的数据信息，如何加速对数据的挖掘也是未来研究的重要方向。主要介绍了大数据挖掘技术是如何推动人工智能的发展，并对数据挖掘的含义进行了阐述，结合工作经验对大数据挖掘技术与人工智能的关系进行了分析。关键词：大数据；人工智能；技术 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０５．０５３ 引言 今天的社会已进入人工智能时代，计算机技术已经开始应用于社会生产和日常生活的各个方面，并且开始融入人工智能，人工智能的应用极大地改善了我们的生活，提高了工作效率，并开始取代人类完成危险和复杂的工作，大数据时代的到来，有效提高了数据的使用效率。互联网时代产生了大量的数据信息，人工智能的发展离不开对数据信息的处理，所以对于人工智能的未来发展而言，在信息数据的挖掘方面也十分重要。 大数据挖掘技术推动了人工智能的发展１．１ 人工智能的发展 人工智能的想法来源于实际的劳动，是在生产技术中不断地被发现和发展的。早期人们都是直接控制生产劳动工具，到了工业革命后，人们开始用蒸汽来驱动机车及其运转，到进一步发明发电机，开始形成初步的控制技术，到现在成熟地利用电力来进行拓展勘查，如地质勘探和深海探测，这其中已经开始形成一套成熟的控制理论，控制策略也在不断完善，人类在生产中不断地改进技术，为了提高控制精度，加快控制的响应速度，人工智能控制技术应运而生。１．２ 大数据技术与人工智能发展的关系 大数据是指大量信息项之间的数据处理，对特定范围或扇区内的特征物理量，比如数量、属性、趋势等。最终对这些数据 进行处理，从多个方面系统地理解某一具体事物。而人工智能是指研究和开发用于模拟、扩展人类智能的形式，并且在不断地革新控制方法，进行应用系统的新技术科学。 根据人工智能的定义我们不难看出，人工智能本身就是一门技术科学。在技术的发展上又与以往的直接生产经验分离，只有借助大数据才能更好的发展。通过收集和分析技术参数，大数据使用计算机系统智能地重新设计算法，从技术操作中完成人类难以完成的工作，而人工智能又能迅速的对数据进行处理，挖掘所需信息。 数据挖掘的定义和研究现状 ２．１ 数据挖掘的定义 数据挖掘是现在关注的一个研究方面，是揭示数据中存在的模式和数据关系的一门学科，它的研究重点偏向对大型可观察数据库的处理。数据挖掘技术的出现，进一步拓展了人工智能应用领域。数据挖掘包括对数据的提取，以及进行分析的过程，前者主要是需要从信息众多而且复杂的数据库中提取有用的信息，后者则是进行比较，对需要的功能进行数据的分析，形成智能系统。 ２．２ 数据挖掘的研究现状 数据挖掘反复的过程，需要不断循环挖掘的过程，也正是通过这种不断挖掘，从而来实现到用户的要求。数据挖掘的发展阶段如图１ 所示。 图１ 数据挖掘过程 今天的数据挖掘应用主要集中在电信、农业、银行、电力、化学品和药品等领域，应用广泛，但是实际上深入的应用还远未普及。根据Ｇａｒｔｎｅｒ的报告，数据挖掘在未来的１０年仍将会是重点的研究对象，并且数据挖掘也开始成为一个独立的专业学科。 人工智能和数据挖掘技术的发展前景３．１ 在日常生产中的应用 现在的生活生产离不开互联网，将人工智能技术应用于互联网也是一个必然趋势，人工智能的应用能为人们的生活提供 （下转第１３１页） ９ ２１
大数据环境下高性能计算模型及关键技术研究 隨着大数据时代的来临，大数据正在以快速有效处理海量数据的技术影响着各行各业，其中大数据的环境下高性能计算模型及关键技术的研究能够有效地提高海量大数据的索引和处理速度，因此，文章主要针对大数据环境下高性能计算模型及关键技术进行了详细探究和讨论。 标签：大数据环境：高性能计算模型：关键技术 大数据时代已经来临，大数据（big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件捕捉和处理的数据集合，需要新型处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率以及多样化的信息资产。大数据具有5V的特点，分别是V olume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）以及Veracity（真实性）。 1 大数据环境下高性能计算模型 1.1 数据活化理论 数据活化理论方面的研究实际上最早起始于上个世纪初叶，现如今，随着全球信息科学和计算机科学的持续高速发展，数据活化理论已经成为了大数据环境下高性能计算模型中被广泛应用并投入使用的理论。尤其在随着全球现代化的高速发展的趋势，数据活化理论在大数据环境下高性能计算模型中日益显示出其重要的地位，虽然现如今，在全球经济高速发展的背景下，各种各样的基于大数据环境下的高性能计算模型理论层出不穷，例如：走鹃——RoadRuner存储系统理论、蓝色基因Blue Gene/L存储系统、元数据管理理论、分布式多级缓存管理理论、分布式数据布局理论等，但数据活化理论的地位却依旧无法撼动[1]。 1.2 数据多态组织索引 在大数据环境下高性能计算模型中，数据多态组织索引是目前最常用的一种索引技术，数据多态组织索引实际上就是基于一种离散目标的索引方式，主要针对的是目标区域内的某一个特定的点集进行搜索，也正是由于数据多态组织索引覆盖的搜索区域和范围非常的广，所以在数据多态组织索引就具有了网络能耗大且关注点不突出的缺点。但在大数据环境下高性能计算模型中数据多态组织索引由于可以针对一定区域内的移动的目标进行索引，因而具有了其他索引技术所不具备的优势，在一定范围内目标被搜索到的概率就会有相对的提高。同时，由于数据多态组织索引对于大数据环境中的数据质量、网络的连通性、能量的有效性、网络的容错性、算法的复杂度、算法的精确度、动态性和兼容性、网络的可扩展性、执行的复杂程度等各个方面的要求都较低，因而也就成为了大数据环境下高性能计算模型中最实用和方便的一种方式[2]。 1.3 数据处理
《统计学基础实验》原始数据 项目1 数据文件的建立与管理 1.3 实验数据 表1.1中给出的是从某学校统计学专业抽取20个学生的2008年秋季学期的各科学习成绩。 表1.1 学生成绩表
1.6 练习实验 1．表1.3是对某大学统计学专业2007级学生家长情况的调查表。 表1.3 某大学统计学专业2007级学生家长情况的调查 （1）根据表中数据建立三个数据文件，分别命名为“调查1.sav”，“调查2.sav”和“调查3.sav”。数据文件“调查1.sav”包括问卷编号从001到010共10个个案的问卷编号、所在省份，文化程度3个变量；“调查2.sav”包括所有个案的问卷编号、家庭月收入、家庭成员数和家庭住房面积4个变量；“调查3.sav”包括问卷编号从011到020共10个个案的问卷编号、所在省份，文化程度3个变量。 （2）将数据文件“调查1.sav”与“调查3.sav”进行纵向连接，再将横向连接后的新数据问卷“调查1.sav”与“调查2.sav”进行横向合并，将新的数据文件保存为“调查.sav”。（3）将数据文件“调查.sav”按照变量“家庭月收入”进行排序。 2．表1.4中的数据为我国2008年第1季度的国内生产总值数据及比去年同期的增长率，
将该表中数据录入到Excel表格中，并将Excel数据表保存为“练习实验2.xls”的电子表格。将Excel数据表“练习实验2.xls”导入SPSS软件中，保存数据文件为“练习实验2.sav”。 表1.4 我国2008年第1季度国内生产总值 3．表1.5是2006年各国家和地区的国土面积和人口密度数据（国土面积单位为万平方公里，年中人口单位为万人，人口密度单位为人/平方公里）。将数据录入到SPSS软件中，保存数据文件为“国土面积与人口密度.sav”。 表1.5 国土面积与人口密度(2006年)
clear;close;clc; A=[1 2 3;4 5 6] A = 1 2 3 4 5 6 A=[1:3;4:6] A = 1 2 3 4 5 6 A=zeros(2,3) A = 0 0 0 0 0 0 A=eye(3,3) A = 1 0 0 0 1 0 0 0 1 C=hadamard(4) C = 1 1 1 1 1 -1 1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 1 help toeplitz TOEPLITZ Toeplitz matrix. TOEPLITZ(C,R) is a non-symmetric Toeplitz matrix having C as its first column and R as its first row. TOEPLITZ(R) is a symmetric Toeplitz matrix for real R. For a complex vector R with a real first element, T = toeplitz(r) returns the Hermitian Toeplitz matrix formed from R. When the first element of R is not real, the resulting matrix is Hermitian off the main diagonal, i.e., T_{i,j} = conj(T_{j,i}) for i ~= j. Class support for inputs C,R: float: double, single See also HANKEL. Overloaded methods: sdpvar/toeplitz ncvar/toeplitz A=[1 2 3];B=4:6; C1=cat(1,A,B) C1 = 1 2 3