分差算法
A. 录取分差怎样计算
所
谓录取线
差是该院校当年平均
录取分数 与其在所
在招生批次录取控
制分数线的差值，建议考生用“录取
线差”来分析。
平均分是指所有被录取考生的平均分数。平均分，是考生当年进入高校所平均水平的体现。比较几年的平均分，如果考生都能够处于这个位置，那该考生被录取的可能性在不发生特别意外的情况下是非常大的。可以说，使用好平均分就能很好避免“大小年”的影响。因此，我们在使用分数线时，应将最高分、最低分和平均分结合使用，并特别重视平均分的意义。
相对于平均分，录取
线差更具参考价值，而且是高考填报志愿的重要参考依据，由于每年高考模式不一、高考试卷难度有别，造成各个院校各年度的录取分数可能发生较大的变化。但是通过大量的统计和分析，我们发现，对多数院校来说，尽管录取分数波动较大，但其录取线差一般波动不会太大。所以应该逐年计算目标院校往年的录取线差：
计算方法某年录
取线差=当年平均录取分数-当年相应批次控制分数线下面以某重点大学在北京招生情况为例，计算录取线差如下：例：某重点大学（理工类）在北京2003——2008年录取情况简单线差法分析示例：平均录取线差=（62+70+69+69+64+58）/6=65很显然，根据往年的情况来看，报考此大学平均需要65分的线差，最高的年份需要70分的线差。为保险起见，2009年报考该校还必须根据录取分数区间大小、录取人数在各分数段分布情况留出足够的保险空间，建议考生至少要留10分以上的余地。
B. 事业单位考试笔试面试成绩6:4的比例,怎么算反超分差
摘要 您好，一般都是笔试成绩和面试成绩的总和做为最后录取的成绩，一般综合成绩的算法为为：笔试成绩×40%﹢面试成绩×60%。
C. 事业单位考试笔试面试成绩6:4的比例,怎么算反超分差
一般都是笔试成绩和面试成绩的总和做为最后录取的成绩，一般综合成绩的算法为为：笔试成绩×40%﹢面试成绩×60%。
比例内末位考生综合成绩如出现并列，按以下顺序确定进入体检考生：笔试成绩高者,烈士子女或配偶，学历(学位)较高者，具有基层工作经历或基层工作经历较长者。
(3)分差算法扩展阅读：
事业单位考试算反超分差是面试分差乘以1.5系数，就是笔试分差乘以1.5等于的数，就是面试反超的出的分数。
事业单位考试又称事业编制考试，这项工作由各用人单位的人事部门委托省级和地级市的人事厅局所属人事考试中心(事业单位，考试中心命题和组织报名、考试并交用人单位成绩名单，部分单位自行命题组织实施)。
尚无全国和全省、市统一招考，最多县级各个单位统一招考 ，一般规模大的采取网络报名，人数少则现场报名。
事业单位，是指国家为了社会公益目的。(《事业单位登记管理暂行条例》国务院第252、411号令)，事业单位不属于政府机构。
一般情况下国家会对这些事业单位予以财政补助，分为全额拨款事业单位、差额拨款事业单位，还有一种是自主事业单位，是国家不拨款的事业单位。
事业单位是国家设置的带有一定的公益性质的机构，但他并不是属于政府机构，而公务员是做为政府机构的。一般情况下事业单位主要是从事医学、教育和文化等方面工作的。
事业单位不是以盈利为主要目的，这就跟企业单位有很大的区别。企业一般是自负盈亏。事业单位的财政通常是由国家予以补助。但让补助也分两个方面，一是全额拨款事业单位，如学校等，二是差额拨款事业单位，如医院等。
D. 数学中的差分法是什么意思如何应用
“差分法”是在比较两个分数大小时，用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。
适用形式：
两个分数作比较时，若其中一个分数的分子与分母都比另外一个分数的分子与分母分别仅仅大一点，这时候使用“直除法”、“化同法”经常很难比较出大小关系，而使用“差分法”却可以很好地解决这样的问题。
基础定义：
在满足“适用形式”的两个分数中，我们定义分子与分母都比较大的分数叫“大分数”，分子与分母都比较小的分数叫“小分数”，而这两个分数的分子、分母分别做差得到的新的分数我们定义为“差分数”。例如：324/53.1与313/51.7比较大小，其中324/53.1就是“大分数”，313/51.7就是“小分数”，而324-313/53.1-51.7=11/1.4就是“差分数”。
“差分法”使用基本准则——
“差分数”代替“大分数”与“小分数”作比较：
1、若差分数比小分数大，则大分数比小分数大；
2、若差分数比小分数小，则大分数比小分数小；
3、若差分数与小分数相等，则大分数与小分数相等。
比如上文中就是“11/1.4代替324/53.1与313/51.7作比较”，因为11/1.4＞313/51.7（可以通过“直除法”或者“化同法”简单得到），所以324/53.1＞313/51.7。
特别注意：
一、“差分法”本身是一种“精算法”而非“估算法”，得出来的大小关系是精确的关系而非粗略的关系；
二、“差分法”与“化同法”经常联系在一起使用，“化同法紧接差分法”与“差分法紧接化同法”是资料分析速算当中经常遇到的两种情形。
三、“差分法”得到“差分数”与“小分数”做比较的时候，还经常需要用到“直除法”。
四、如果两个分数相隔非常近，我们甚至需要反复运用两次“差分法”，这种情况相对比较复杂，但如果运用熟练，同样可以大幅度简化计算。
E. 显式差分算法
问题求解期望能找出一个静态解，然而在有限差分公式中包含有动力方程。这样，可以保证在被模拟的物理系统本身是非稳定的情况下，有限差分数值计算仍有稳定解。对于非线性材料，物理不稳定的可能性总是存在的。
质量守恒定律要求一个网格块中地下水的流入或流出净流量等于存储于网格块的地下水的变化量。图2-2表示了一个具有Δx，Δy和Δz维的网格块。图中也表示了网格块的6个相邻块中心处的节点，分别表示为x－，x+，y－，y+，z－和z+。通过该块的面流到中心节点的流量为正，且分别表示为Q(x－)，Q(x+)，Q(y－)，Q(y+)，Q(z－)和Q(z+)。
图2-2 网格块示意图
在该网格块中的地下水源汇项包括抽水井、排水，或者补给量。排泄到块的流量满足下列方程:
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
式中:h为中心节点的水头;S为中心块体的储水系数。
在有限差分中，偏导数可近似用有限差分形式表示，因此，方程可变为
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
式中:t为当前时刻;t－Δt为上一时间步长的时刻;h为中心节点的水头。
注意上述公式中所有的Q为在t时间步长处的流量。
现在考虑从临近节点来的典型流Q(x+)。该流量与处在中心节点和x+节点之间的水头差值有关，即
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
式中:h(x+)为x+节点处的水头;h为中心节点处的水头;C(x+)为导水系数，其值取决于中心节点和x+节点处的维数及Kx值。从其他方向的流量可简单定义为
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
式中:C(x－)，C(y+)，…为其他导水系数，h(x－)，h(y+)，…，为其他相邻节点的水头。将方程(2-20)和方程(221)代入到方程(219)中，则某节点的有限差分方程变为
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
该方程可概化为
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
其中D1～D8可用以下方法量化:
(1)中心网格块体和其6个直接相邻的块体的物理性质;
(2)中心网格块体的内在源项QS;
(3)在中心阶段h(t－Δt)上一个时间步长的水头;
(4)上一个时间步长的大小。
对于稳定流模型，h(t)－h(t－Δt)=0，且在每个节点方程中的储存项可以忽略不计。
假定中心块体和x+块体在3个方向中具有同一方向，大多数有限差分软件诸如modf-low允许这些方向因不同块体的不同而不同，且当块体中水位在块体中变化时，Δz方向的水头也随之变化。
假定在x方向上为一维流，利用达西定律计算流量Q(x+)为:
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
式中:Kx(→x+)为中心节点和x+节点之间的水力传导系数。和公式(2－20)对比，显然导水系数为
典型煤矿地下水运动及污染数值模拟:Feflow及Modflow应用
当中心节点和x+节点具有同样的Kx值，中心节点和x+节点之间的水力传导系数可简化为Kx(→x+)=Kx=Kx(x+)。
F. 差分算法是什么
在数值计算中,常用差分近似微分.
最简单的差分格式有向前、向后和中心3种.
向前差分：f'(n)=f(n+1)-f(n)
向后差分：f'(n)=f(n)-f(n-1)
中心差分：f'(n)=[f(n+1)-f(n-1)]/2
G. 复试6:4怎么算分差
总成绩=初试成绩*0.6+复试成绩*0.4
对于不同的院校，考研总成绩的算法也是不同的。通常情况下：录取总成绩=初试总成绩×初试成绩权重+复试总成绩×复试成绩权重。大部分院校的初试复试比分为 5 : 5 ； 6 : 4 ； 7 : 3 这三个比例。
所以，不管初试成绩如何，考生都要特别重视复试，当然大家选择院校的时候也要看好比例，2006年教育部明文规定：复试成绩占总成绩的权重要在 30% ～ 50%。
H. 多目标差分进化算法
差分进化算法(Differential Evolution, DE)是一种基于群体差异的启发式随机搜索算法，该算法是由R.Storn和K.Price为求解Chebyshev多项式而提出的。是一种用于最佳化问题的后设启发式算法。本质上说，它是一种基于实数编码的具有保优思想的贪婪遗传算法。
将问题的求解表示成"染色体"的适者生存过程，通过"染色体"群的一代代不断进化，包括复制、交叉和变异等操作，最终收敛到"最适应环境"的个体，从而求得问题的最优解或满意解。
差分进化算法类似遗传算法，包含变异，交叉操作，淘汰机制，而差分进化算法与遗传算法不同之处，在于变异的部分是随选两个解成员变数的差异，经过伸缩后加入当前解成员的变数上，因此差分进化算法无须使用概率分布产生下一代解成员。最优化方法分为传统优化方法和启发式优化方法两大类。传统的优化方法大多数都是利用目标函数的导数求解；而启发式优化方法以仿生算法为主，通过启发式搜索策略实现求解优化。启发式搜索算法不要求目标函数连续、可微等信息，具有较好的全局寻优能力，成为最优化领域的研究热点。
在人工智能领域中，演化算法是演化计算的一个分支。它是一种基于群体的元启发式优化算法，具有自适应、自搜索、自组织和隐并行性等特点。近年来，很多学者将演化算法应用到优化领域中，取得了很大的成功，并已引起了人们的广泛关注。越来越多的研究者加入到演化优化的研究之中，并对演化算法作了许多改进，使其更适合各种优化问题。目前，演化算法已广泛应用于求解无约束函数优化、约束函数优化、组合优化、多目标优化等多种优化问题中。
I. 差分法 原理讲解
差分法就是把微分用有限差分代替，把导数用有限差商代替，从而把基本方程和边界条件（一般均为微分方程）近似地改用差分方程（代数方程）来表示，把求解微分方程的问题改换成为求解代数方程的问题。在弹性力学中，用差分法和变分法解平面问题。
“差分法”是在比较两个分数大小时，用“直除法”或者“化同法”等其他速算方式难以解决时可以采取的一种速算方式。是基于高中数学并应用于公考的资料分析速算高级技巧。
(9)分差算法扩展阅读：
特别注意：
1、“差分法”本身是一种“精算法”而非“估算法”，得出来的大小关系是精确的关系而非粗略的关系；
2、“差分法”与“化同法”经常联系在一起使用，“化同法紧接差分法”与“差分法紧接化同法”是资料分析速算当中经常遇到的两种情形。
3、“差分法”得到“差分数”与“小分数”做比较的时候，还经常需要用到“直除法”。
4、如果两个分数相隔非常近，我们甚至需要反复运用两次“差分法”，这种情况相对比较复杂，但如果运用熟练，同样可以大幅度简化计算。
J. C语言二差分算法问题
没有初始化low，就会报运行时错误，初始化一下low就好了
#include "stdio.h"
#define List_Size 20
struct RecordType
{
int key; //简单查找
char otherkey;
};
struct RecordList
{
RecordType r[List_Size+1];
int length;
}list1,*p;
void init_list()
{
int i; //初始化数据
p=&list1;
for(i=0;i<List_Size+1;i++)
{
p->r[i].key =i;
p->r[i].otherkey =i+1;
}
p->length =List_Size+1;
for(i=0;i<List_Size+1;i++) //确认初始化数据
{
printf("list.r[%d].key=%d,list.r[%d].otherkey=%d\n",i,p->r[i].key,i,p->r[i].otherkey);
}
printf("list.length=%d\n",p->length);
}
int BinSrch(RecordList L,int k) //二分差算法
{
int low,high,mid;
int i=0;
low = 0; //初始化low
high=L.length-1;
while(low<=high)
{
mid=(low+high)/2;
if(k==L.r[mid].key)
{
i=mid;break;
}
else
{
if(k < L.r[mid].key)
{
high=mid-1;
}
else
low=mid+1;
}
}
// if((low==high)&&(k!=L.r[mid].key))
// {
// return (0);
// }
return (i);
}
void main()
{
int result=0;
p=&list1;
init_list();
result=BinSrch(list1,7);
printf("the reslut=%d",result);
getchar();
}