数值算法会议

⑴ 计算机网络领域有哪些顶级的学术会议

世界计算机算法最权威会议SODA

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

世界计算机科学领域最顶级期刊JACM

---全称Journal of the Association for Computing Machinery，该期刊只发表世界计算机科学领域具有最重要意义的研究工作，每年仅收录30多篇。

世界数据库领域最顶级的期刊ACM TODS

---全称ACM Transactions on Database Systems，该期刊全年在全世界范围不过收录30篇高水平论文

世界计算机存储领域顶尖期刊ACM Transactions on Storage

---该期刊全年收录文章不超过20篇

世界程序语言设计领域顶级学术会议PLDI2007

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

世界物理学最权威学术刊PRL

---全称Physical Review Letter，国内大学计算机系目前只有清华计算机系发过两篇PRL

世界理论计算机领域顶级会议STOC

---全称ACM Symp on Theory of Computing

世界人工智能方面最顶级会议IJCAI

---全称International Joint Conferences on Artificial Intelligence

世界计算机视觉和模式识别领域顶级国际会CVPR

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

世界信息检索领域顶级会议SIGIR

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

世界数据挖掘领域最权威国际期刊IEEE TKDE

---全称IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering

世界数据库领域最顶级会议SIGMOD

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

世界计算机图形学最权威国际会议ACM SIGGRAPH

世界计算语言/自然语言处理领域最顶级会议ACL

---全称Association for Computational Linguistics

世界理论计算机科学顶级学术期刊Theoretical Computer Science

世界计算复杂性领域顶级会议CCC

---全称IEEE Conference on Computational Complexity

世界计算机视觉和模式识别领域顶尖期刊IEEE PAMI

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

世界集成电路设计领域最顶级会议DAC

---全称Design Automation Conference

世界人工智能领域顶级学术会议AAAI

---全称Association for the Advancement of Artificial Intelligence

世界互联网领域顶级会议WWW

---全称World Wide Web Conference

世界通信与计算机网络领域顶级学术会议Infocom

---全称IEEE Conference on Computer Communications，

世界信息科学理论顶级期刊IEEE Transactions on Information Theory

世界数据挖掘领域一流会议SDM

---全称SIAM International Conference on Data Mining

世界声学与信号处理一流会议ICASSP

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

世界计算机算法与理论领域一流会议STACS

---全称Symp on Theoretical Aspects of Computer Science

世界计算机理论科学领域一流会议ICALP

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

世界数据挖掘领域一流会议ICME

---全称IEEE International Conference on Multimedia & Expo

世界计算机图形学领域一流会议EuroGraphics

世界集成电路领域一流会议ISVLS

⑵ 数值算法是一个有步骤求解数值问题的()过程，它规定了怎样从输入数据到

核心过程。
数值计算指有效使用数字计算机求数学问题近似解的方法与过程，以及由相关理论构成的学科，主要研究如何利用计算机更好的解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散形方程的求解，并考虑误差、收敛性和稳定性等问题。

⑶ 数值算法与解析算法的主要区别是

数值算法用来解决近似值问题，要求很高的精确度。解析算法，我理解的就是解析式了，就是未知数的式子表示需要解决的问题。

⑷ 数值计算方法的主要研究对象有哪些其常用基本算法主要包括哪三个方面

数值计算方法的主要研究对象：研究各种数学问题的数值方法设计、分析、有关的数学理论和具体实现。其常用基本算法在数值分析中用到迭代法的情形会比直接法要多。例如像牛顿法、二分法、雅可比法、广义最小残量方法及共轭梯度法等等。在计算矩阵代数中，大型的问题一般会需要用迭代法来求解。

许多时候需要将连续模型的问题转换为一个离散形式的问题，而离散形式的解可以近似原来的连续模型的解，此转换过程称为离散化。

例如求一个函数的积分是一个连续模型的问题，也就是求一曲线以下的面积若将其离散化变成数值积分，就变成将上述面积用许多较简单的形状（如长方形、梯形）近似，因此只要求出这些形状的面积再相加即可。

(4)数值算法会议扩展阅读

数值分析也会用近似的方式计算微分方程的解，包括常微分方程及偏微分方程。

常微分方程往往会使用迭代法，已知曲线的一点，设法算出其斜率，找到下一点，再推出下一点的资料。欧拉方法是其中最简单的方式，较常使用的是龙格－库塔法。

偏微分方程的数值分析解法一般都会先将问题离散化，转换成有限元素的次空间。可以透过有限元素法、有限差分法及有限体积法，这些方法可将偏微分方程转换为代数方程，但其理论论证往往和泛函分析的定理有关。另一种偏微分方程的数值分析解法则是利用离散傅立叶变换或快速傅立叶变换。

⑸ 数值算法的阶越高计算的结果就越精确

显示的差异:比如单元格格式设置的小数点位数，显示时会产生四舍五入，但实际值没变。所以财务上使用数字时，有时候会勾选“选项”里的“以显示值为准”
更新方式:如果选项里设置了手动重算，那么数据不会自动更新
计算精度:EXCEL处理的数值精度有一定限制，如果是要求非常精确的数据可能会有差异。
迭代计算:对一些循环计算，迭代计算次数越大越精确

⑹ Google用了哪些数值算法

首先，每个数值的值出现的概率比较平均，所以用哈夫曼（Huffman）算法无法取得太专业了,建议你去专门的论坛去问.用英文去google搜下,或者google 讨论组.

⑺ 论述数值算法设计应注意的问题

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⑻ 数据挖掘学术会议有哪些

1989年8月在美国底特律召开的第11届国际人工智能联合会议的专题讨论会上首次出现KDD这个术语。随后在1991年、1993年和1994年都举行KDD专题讨论会，汇集来自各个领域的研究人员和应用开发者，集中讨论数据统计、海量数据分析算法、知识表示、知识运用等问题。随着参与人员的不断增多，KDD于1995年由国际研讨会发展成为国际会议年会。

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）
数据库管理国际会议（ACM-SIGMOD）
超大型数据库国际会议（VLDB）
数据库原理研讨会（PODS）
数据工程国际会议（ICDE）
扩展数据库技术国际会议（EDBT）
数据库理论国际会议（ICDT）
信息与知识管理国际会议（CIKM）
数据库系统高级应用国际会议（DASFAA）
…

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

⑼ 数据挖掘类的国际顶尖会议有哪些

顶级：SIGKDD
二流：ICDM，SDM ，EDBT等
上面是专门的数据挖掘会议，其他像SIGMOD,VLDB,ICDE等数据库类会议都会有专门的数据挖掘session ，下面是有人专门总结的，引用一下：

一流的：数据库三大顶级会议SIGMOD，VLDB，ICDE，数据挖掘KDD，实际相关的还有机器学习ICML,还有信息检索的SIGIR；数据库的理论会议PODS，但它是理论的会议所以和咱们就不大相关了
二流的：EDBT，ICDT，CIKM，SDM，ICDM，PKDD，还有ECML欧洲的机器学习会议（这个应该是1.5档的，比一般的二流好）
SIGMOD：97分，数据库的最高会议，涉及范围广泛，稍偏应用（因为理论文章有PODS）。没说的，景仰如滔滔江水。这个会议不仅是double-blind review，而且有rebuttal procere，可谓独树一帜，与众不同。

VLDB：95分，非常好的数据库会议。与SIGMOD类似，涉及范围广泛，稍偏应用。

从文章的质量来说，SIGMOD和VLDB难分伯仲，没有说谁比谁更高。他们的范围也几乎一样。
不少牛人都认为，今年的rebuttal procere其实并不怎么成功。投稿太多，很难做到每一
篇都公平公正。很多rebuttal没人看。

double-blind是把双刃剑。这几年来每年都有人冒充牛人的风格来投稿，有的还真进去了。
反而VLDB的审稿质量一直很高。每年的VLDB都有很理论的paper。

一般来说，我感觉大家还是认为SIGMOD要好那么一点点。根据我个人读过的文章，也有这样的感觉。不过这个并不重要了，有差别也是那么一点。

PODS：95分。是“数据库理论的最好会议,也是一个很好的理论会议”。每年总是co-located with SIGMOD。感觉其中算法背景的人占主流（你可以数数PODS文章中有多少来自Motwani group），也有一部分AI背景的人（毕竟SIGART也是主办者之一）。它的影响力远不及SIGMOD，然而其中文章的质量比较整齐，variance小于SIGMOD（以及其他任何数据库会议）。有一位牛人说：“PODS never had a really bad paper，”这是它值得骄傲的地方。

KDD:：full paper 95分，poster/short paper 90分。数据挖掘的最高会议。由于历史积累不足以及领域圈子较小，勿用讳言KDD目前比SIGMOD尚有所不如。我觉得我们可以这样类比：KDD:SIGMOD=CRYPTO:STOC。回顾密码学的历史，真正最牛的文章一般发在STOC/FOCS而非C
RYPTO/EUROCRYPT，这和今天的数据挖掘何等类似！然而你看看今天的密码学文章，已经有顶级的密码学家（恕我不便写出名字）不再往STOC/FOCS投稿。我觉得同样的事情在不久的将来也会发生在数据挖掘中，让我们拭目以待。

这几年来KDD的质量都很高。其full paper的质量高于SIGMOD/VLDB中数据挖掘方面的paper的质量。原因是SIGMOD/VLDB审稿人中数据挖掘的人很少，审稿标准不一定能掌握得很好。
这几年好几篇SIGMOD/VLDB的数据挖掘paper都follow一些KDD的paper。而在KDD，要拿一篇full paper真难。去年复旦拿了一篇，实属难能可贵。今年他们又拿了一个SIGMOD demo，说明工作的确很扎实。

听说在很多地方，如果能有一篇SIGMOD/VLDB/KDD，就能博士毕业，能有两篇就能找到不错的工作。“革命尚未成功，同志仍需努力！”

ICDE：92分。很好的数据库会议，也是一个大杂烩。好处是覆盖面广、包容性强，坏处是文章水平参差不齐。

EDBT：88分，不错的数据库会议，录取率很低然而历史积累不足，影响还明显不及ICDE。

ICDT：88分，PODS的欧洲版，数据库理论第二会议。

和SIGMOD/VLDB一样，ICDE和EDBT在质量和影响上都不相上下。
其它的如CIKM，ICDM，SDM，SSDBM，PKDD等等都比以上的会议差一截。

CIKM：85分。

SDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。SIAM的数据挖掘会议，与ICDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。好像其中统计背景的人比较多，也有一部分机器学习背景的人，比较iversified。

ICDM：full paper 90分，poster/short paper 85分。IEEE的数据挖掘会议，与SDM并列为数据挖掘领域的第二位，比KDD有明显差距。

PKDD：83分（因为poster/short paper数量很少，所以不予区分）。好像是KDD的欧洲版，但与KDD差距很大。