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1，线性近似法local linearization

他的公式是求函数在a点的近似值利用函数在a点的切线（近似地）替代函数在a点附近的图像。..但求出该结果的函数并不是原来的函数了。所以是近似值，所以公式是约等于

线性近似法local linearization

2，Simulink中如何观察信号的幅频特性

在simulink 模块中操作，你在输入信2113号后面右击 linearization point 选input point 在输出信号邪5261恶线上4102右击linearization point 选output point然后 tools -- control design -- linear analysis 这个窗口选择 bode magnitude plot 再点击左边的linearize model就出1653图了 然后你双回击图形可以改范围 加标注 伯德图答就是幅频特性曲线。

Simulink中如何观察信号的幅频特性

3，关于lingo的几个问题

此为线性模型68个约束条件17个变量17个整数变量找到全局最优解：目标值为104没有扩展，达到最优停止总的迭代次数为54变量值和判别数的系数（目标函数的变化率），看看运筹学某一行的值和对偶价格：可以看看运筹学 有理论说明不知我解释的是否合理？
最优解是3360totalsolveriterations:2是表示经过两次迭代其中x1=20x2=30reducedcost列出最优单纯形法表中判别数所在行的变量的系数slackorsurplus给出松弛变量的值dualprice是对偶价格也就是影子价格教材在网上很多的，下一个就很全的，要想跟深入的了解最好是买书

关于lingo的几个问题

4，一段英语翻译

在微积分，数学的一个分支，衍生物是衡量其输入的变化如何作为一个功能的变化。宽松地讲，导数可以被看作是一个数量多少是因应在其他一些量的变化改变想法，例如，在一个随时间移动对象位置的导数是对象的瞬时速度。相反，对象的速度随时间的积分是多少，从当时的对象的位置变化时的积分开始的时候积分结束。一个函数的输入值，在选定的衍生描述了输入值的函数附近的最佳线性逼近。对于一个实值单变量实函数，导数等于在一个点的切线的斜率到该点的功能图。在更高的层面，一个函数在某点的导数是一个线性变换称为linearization.A密切相关的概念是一个函数的微分。
hello，GOOGLE的翻译大体上还是可以接受的，适合英文语句、文化的习惯。比起其他在线的翻译，数比较地道的，再下来雅虎的也可以考虑。 你可以上去试翻下，把太过粗糙过分的按语法修改一下，基本就OK了。。
在微积分,数学的一个分支,粘附是测量一个函数作为其输入变化改变。不严格地说,一种衍生能被认为是多少人数量变化的响应改变一些其他的数量;例如,衍生的位置移动物体相对于时间为对象的瞬时速度。相反地,整体的物体的速度随时间是多么的对象的位置变化的时候,从整体开始
微机分＝＝我败了……

5，在统计学中为什么要对变量取对数

有很多原因啊.（1）减弱模型中数据的异方差性,只能是减弱,并不能彻底消除（2）模型形式的需要,利用线性回归模型的前提是解释变量和被解释变量之间的线性关系,但是在实际中这一点很难满足,很多的时候需要对多个变量或者是单一变量做对数变换,让模型的形式变为线性（3）取对数,再配合差分变化,把绝对数变成相对数,这样,数据更能表示变动的相关性.（4）对取对数以后的经济数据进行线性回归,其前面的参数表示的就是百分比变化率(dlnx=dx/x),也就是弹性（5）有时候变量不符合正态分布的假定,取了对数可以渐近正态分布………………
原因是 (1) 时间序列和面板数据, 都要做平稳的单位根检验, 取对数一般能使序列平稳(stationary), 不然就取差分进行平稳. (2) 能使模型的残差呈现随机的特性, 而不是趋势或者截距. (3) 减少共线性和异方差(heteroscedasticity)出现的概率 (4) 有经济学意义上, 比如增长率, 变化率和弹性. (5) 统计学认为变量具有内在的指数增长的趋势, 取对数可以让联合分布 (对应的f-statistics)呈现正态, level形式的数据, 特别是时间序列, 最好做lavene检验(6) log-linearization 取对数方便最小二乘的线性拟合, 乘积运算用对数就变成了求和.

6，代数公式密码规则

、 代数攻击流密码的方法和基本思想 （一）“代数攻击（algebraic attack）[4]”流密码的基本方法 在求解一个随机生成的多变元二次（multivariate quadratic）多项式方程组是np-hard问题。该问题与传统的大整数分解，离散对数问题完全不同。最典型的代表就是由patarin在1996年提出的hfe密码，及其相应的变种hfe--、hfe-、hfev、hfef等。courtois等人在2002年对aes的研究[1]得出代数攻击流密码结构形式，aes中在字节变换步骤中aes所使用的非线性s-盒可以由一个有限域gf（256）上超定的多变元的2次方程组来表示。并且aes候选算法中的serpent同样也满足假设条件，再由toyocrypt、e0等几个具有线性的反馈结构形式的流密码的安全性进行了比较系统的研究[3，4]，从而得出这些公开密码系统的安全完全可以归约为求解一个超定的多变元高次方程组。并且linearization、relinearization、xl、grobner bases等人也给出了求解超定的高次多变元方程组的一此比较好的算法。 二、 （二）代数攻击流密码的基本步骤 （1）通过某些方法将要研究分析的密码系统的安全性（设为安全参数p）规约（reduce）到求解一个超定（overdefined）的多变元高次方程组的问题上 （2）然后再用一些比较好的方法，比如linearization、relinearization、xl等，对（1）中所产生的超定（overdefined）的多变元高次方程组系统求解。 （3）再把（2）中求出的（1）中的解反馈到具体的密码系统的所设定的安全参数p上来。最后达到代数攻击流密码的目的。 二、流密码代数攻击的主要研究成果与改进 （一）armknecht等人利用linearization方法，来研究基于bluetooth的现代通信技术中常常使用的流密码算法e0[3] 设定e0是一个双层密码系统，并且在每一层中都使用相同ksg（key stream generator），约定密钥初始长度是 比特，然后把初始密钥和一个给定的nonce用于第一个ksg的输入，输出的128比特就作为第二个ksg的密钥输入，这样第二个ksg的输出的密钥流，就是人们真正实际应用来加密明文的密钥流。多数文章仅仅考虑了一层ksg的安全性问题。这里也充分考虑了经典的求和生成器的特点，加入4个比特的记忆在非线性组合函数中，以期达到攻击者难以攻破密码系统的目的。 改进：本人的深入研究表明，只要利用连续的4个密钥流比特，完全可以建立一个仅仅以lfsr的初始状态来作为基变量的4次方程，其中也不用不包含相应的记忆比特，再然用linearization方法，就可以给出了破解。改进后的算法的复杂度为 ，远远优于其它已知的结果。 （二）代数攻击简化后的具有线性反馈结构性质的滤
同问。。。

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