數值演算法會議

⑴ 計算機網路領域有哪些頂級的學術會議

世界計算機演算法最權威會議SODA

---全稱ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms。

世界計算機科學領域最頂級期刊JACM

---全稱Journal of the Association for Computing Machinery，該期刊只發表世界計算機科學領域具有最重要意義的研究工作，每年僅收錄30多篇。

世界資料庫領域最頂級的期刊ACM TODS

---全稱ACM Transactions on Database Systems，該期刊全年在全世界范圍不過收錄30篇高水平論文

世界計算機存儲領域頂尖期刊ACM Transactions on Storage

---該期刊全年收錄文章不超過20篇

世界程序語言設計領域頂級學術會議PLDI2007

---全稱ACM SIGPLAN Conference on Programming Language Design and Implementation

世界物理學最權威學術刊PRL

---全稱Physical Review Letter，國內大學計算機系目前只有清華計算機系發過兩篇PRL

世界理論計算機領域頂級會議STOC

---全稱ACM Symp on Theory of Computing

世界人工智慧方面最頂級會議IJCAI

---全稱International Joint Conferences on Artificial Intelligence

世界計算機視覺和模式識別領域頂級國際會CVPR

---全稱IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition

世界信息檢索領域頂級會議SIGIR

---全稱ACM SIGIR Special Interest Group on Information Retrieval

世界數據挖掘領域最權威國際期刊IEEE TKDE

---全稱IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

世界資料庫領域最頂級會議SIGMOD

---全稱ACM's Special Interest Group on Management Of Data

世界計算機圖形學最權威國際會議ACM SIGGRAPH

世界計算語言/自然語言處理領域最頂級會議ACL

---全稱Association for Computational Linguistics

世界理論計算機科學頂級學術期刊Theoretical Computer Science

世界計算復雜性領域頂級會議CCC

---全稱IEEE Conference on Computational Complexity

世界計算機視覺和模式識別領域頂尖期刊IEEE PAMI

---全稱IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence

世界集成電路設計領域最頂級會議DAC

---全稱Design Automation Conference

世界人工智慧領域頂級學術會議AAAI

---全稱Association for the Advancement of Artificial Intelligence

世界互聯網領域頂級會議WWW

---全稱World Wide Web Conference

世界通信與計算機網路領域頂級學術會議Infocom

---全稱IEEE Conference on Computer Communications，

世界信息科學理論頂級期刊IEEE Transactions on Information Theory

世界數據挖掘領域一流會議SDM

---全稱SIAM International Conference on Data Mining

世界聲學與信號處理一流會議ICASSP

---全稱IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing

世界計算機演算法與理論領域一流會議STACS

---全稱Symp on Theoretical Aspects of Computer Science

世界計算機理論科學領域一流會議ICALP

---全稱International Colloquium on Automata, Languages and Programming

世界數據挖掘領域一流會議ICME

---全稱IEEE International Conference on Multimedia & Expo

世界計算機圖形學領域一流會議EuroGraphics

世界集成電路領域一流會議ISVLS

⑵ 數值演算法是一個有步驟求解數值問題的()過程，它規定了怎樣從輸入數據到

核心過程。
數值計算指有效使用數字計算機求數學問題近似解的方法與過程，以及由相關理論構成的學科，主要研究如何利用計算機更好的解決各種數學問題，包括連續系統離散化和離散形方程的求解，並考慮誤差、收斂性和穩定性等問題。

⑶ 數值演算法與解析演算法的主要區別是

數值演算法用來解決近似值問題，要求很高的精確度。解析演算法，我理解的就是解析式了，就是未知數的式子表示需要解決的問題。

⑷ 數值計算方法的主要研究對象有哪些其常用基本演算法主要包括哪三個方面

數值計算方法的主要研究對象：研究各種數學問題的數值方法設計、分析、有關的數學理論和具體實現。其常用基本演算法在數值分析中用到迭代法的情形會比直接法要多。例如像牛頓法、二分法、雅可比法、廣義最小殘量方法及共軛梯度法等等。在計算矩陣代數中，大型的問題一般會需要用迭代法來求解。

許多時候需要將連續模型的問題轉換為一個離散形式的問題，而離散形式的解可以近似原來的連續模型的解，此轉換過程稱為離散化。

例如求一個函數的積分是一個連續模型的問題，也就是求一曲線以下的面積若將其離散化變成數值積分，就變成將上述面積用許多較簡單的形狀（如長方形、梯形）近似，因此只要求出這些形狀的面積再相加即可。

(4)數值演算法會議擴展閱讀

數值分析也會用近似的方式計算微分方程的解，包括常微分方程及偏微分方程。

常微分方程往往會使用迭代法，已知曲線的一點，設法算出其斜率，找到下一點，再推出下一點的資料。歐拉方法是其中最簡單的方式，較常使用的是龍格－庫塔法。

偏微分方程的數值分析解法一般都會先將問題離散化，轉換成有限元素的次空間。可以透過有限元素法、有限差分法及有限體積法，這些方法可將偏微分方程轉換為代數方程，但其理論論證往往和泛函分析的定理有關。另一種偏微分方程的數值分析解法則是利用離散傅立葉變換或快速傅立葉變換。

⑸ 數值演算法的階越高計算的結果就越精確

顯示的差異:比如單元格格式設置的小數點位數，顯示時會產生四捨五入，但實際值沒變。所以財務上使用數字時，有時候會勾選「選項」里的「以顯示值為准」
更新方式:如果選項里設置了手動重算，那麼數據不會自動更新
計算精度:EXCEL處理的數值精度有一定限制，如果是要求非常精確的數據可能會有差異。
迭代計算:對一些循環計算，迭代計算次數越大越精確

⑹ Google用了哪些數值演算法

首先，每個數值的值出現的概率比較平均，所以用哈夫曼（Huffman）演算法無法取得太專業了,建議你去專門的論壇去問.用英文去google搜下,或者google 討論組.

⑺ 論述數值演算法設計應注意的問題

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⑻ 數據挖掘學術會議有哪些

1989年8月在美國底特律召開的第11屆國際人工智慧聯合會議的專題討論會上首次出現KDD這個術語。隨後在1991年、1993年和1994年都舉行KDD專題討論會，匯集來自各個領域的研究人員和應用開發者，集中討論數據統計、海量數據分析演算法、知識表示、知識運用等問題。隨著參與人員的不斷增多，KDD於1995年由國際研討會發展成為國際會議年會。

More conferences on data mining:

Design and Management of Data Warehouses（DMDW）
Int. Conf. on Data Mining（DMIN）
Research Issues on Data Mining and Knowledge Discovery（DMKD）
資料庫管理國際會議（ACM-SIGMOD）
超大型資料庫國際會議（VLDB）
資料庫原理研討會（PODS）
數據工程國際會議（ICDE）
擴展資料庫技術國際會議（EDBT）
資料庫理論國際會議（ICDT）
信息與知識管理國際會議（CIKM）
資料庫系統高級應用國際會議（DASFAA）
…

另:
http://www.vldb.org/dblp/db/conf/indexa.html

⑼ 數據挖掘類的國際頂尖會議有哪些

頂級：SIGKDD
二流：ICDM，SDM ，EDBT等
上面是專門的數據挖掘會議，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等資料庫類會議都會有專門的數據挖掘session ，下面是有人專門總結的，引用一下：

一流的：資料庫三大頂級會議SIGMOD，VLDB，ICDE，數據挖掘KDD，實際相關的還有機器學習ICML,還有信息檢索的SIGIR；資料庫的理論會議PODS，但它是理論的會議所以和咱們就不大相關了
二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，還有ECML歐洲的機器學習會議（這個應該是1.5檔的，比一般的二流好）
SIGMOD：97分，資料庫的最高會議，涉及范圍廣泛，稍偏應用（因為理論文章有PODS）。沒說的，景仰如滔滔江水。這個會議不僅是double-blind review，而且有rebuttal procere，可謂獨樹一幟，與眾不同。

VLDB：95分，非常好的資料庫會議。與SIGMOD類似，涉及范圍廣泛，稍偏應用。

從文章的質量來說，SIGMOD和VLDB難分伯仲，沒有說誰比誰更高。他們的范圍也幾乎一樣。
不少牛人都認為，今年的rebuttal procere其實並不怎麼成功。投稿太多，很難做到每一
篇都公平公正。很多rebuttal沒人看。

double-blind是把雙刃劍。這幾年來每年都有人冒充牛人的風格來投稿，有的還真進去了。
反而VLDB的審稿質量一直很高。每年的VLDB都有很理論的paper。

一般來說，我感覺大家還是認為SIGMOD要好那麼一點點。根據我個人讀過的文章，也有這樣的感覺。不過這個並不重要了，有差別也是那麼一點。

PODS：95分。是「資料庫理論的最好會議,也是一個很好的理論會議」。每年總是co-located with SIGMOD。感覺其中演算法背景的人佔主流（你可以數數PODS文章中有多少來自Motwani group），也有一部分AI背景的人（畢竟SIGART也是主辦者之一）。它的影響力遠不及SIGMOD，然而其中文章的質量比較整齊，variance小於SIGMOD（以及其他任何資料庫會議）。有一位牛人說：「PODS never had a really bad paper，」這是它值得驕傲的地方。

KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。數據挖掘的最高會議。由於歷史積累不足以及領域圈子較小，勿用諱言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我覺得我們可以這樣類比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顧密碼學的歷史，真正最牛的文章一般發在STOC/FOCS而非C
RYPTO/EUROCRYPT，這和今天的數據挖掘何等類似！然而你看看今天的密碼學文章，已經有頂級的密碼學家（恕我不便寫出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我覺得同樣的事情在不久的將來也會發生在數據挖掘中，讓我們拭目以待。

這幾年來KDD的質量都很高。其full paper的質量高於SIGMOD/VLDB中數據挖掘方面的paper的質量。原因是SIGMOD/VLDB審稿人中數據挖掘的人很少，審稿標准不一定能掌握得很好。
這幾年好幾篇SIGMOD/VLDB的數據挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真難。去年復旦拿了一篇，實屬難能可貴。今年他們又拿了一個SIGMOD demo，說明工作的確很扎實。

聽說在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士畢業，能有兩篇就能找到不錯的工作。「革命尚未成功，同志仍需努力！」

ICDE：92分。很好的資料庫會議，也是一個大雜燴。好處是覆蓋面廣、包容性強，壞處是文章水平參差不齊。

EDBT：88分，不錯的資料庫會議，錄取率很低然而歷史積累不足，影響還明顯不及ICDE。

ICDT：88分，PODS的歐洲版，資料庫理論第二會議。

和SIGMOD/VLDB一樣，ICDE和EDBT在質量和影響上都不相上下。
其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的會議差一截。

CIKM：85分。

SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的數據挖掘會議，與ICDM並列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。好像其中統計背景的人比較多，也有一部分機器學習背景的人，比較iversified。

ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的數據挖掘會議，與SDM並列為數據挖掘領域的第二位，比KDD有明顯差距。

PKDD：83分（因為poster/short paper數量很少，所以不予區分）。好像是KDD的歐洲版，但與KDD差距很大。