线性结构关系模式LInearStructuralRELationmodelLISREL
数据结构之线性结构
数据结构之线性结构（一，表结构）作者：冲出宇宙时间：2006-10-24修改：2006-11-3转载请注明作者。
作者主要参考了上面的资料（因为wikipedia上不去）和部分较新学术论文（一般来自于acm, IEEE和springer），如果有什么疑问，您可以参考以上资料，我会努力的把重要的论文罗列在文章里面。
本文主要介绍了线性数据结构部分，线性数据的分类来自于wikipedia，见页面：/topic/list-of-data-structures。
1 线性数据结构的分类线性数据结构的分类如下：.表(List).数组(Array).位图(Bitmaps).图片(Images).数字高程模型(Heightfield).动态数组(Dynamic array).平行数组(Parallel array).向量(Vector).集合(Set).链表(Linked list).松散链表(Unrolled linked list).Xor链表(Xor linked list).可变表(VList).联合数组(Associative array).散列表(Hash table).跳跃表(Skip list).栈(Stack).队列(Queue).优先队列(Priority queue).双向队列(Deque).间隙缓冲(Gap buffer)2 表(List)表是一个抽象数据结构(ADT, abstract data type，它表示的是一种接口，而不是实现)，它表示的是一个有序实体集合。
但是，表并没有一个确定的接口。
比如，可变的表会包含4种操作：1，建立空表；2，测试表十分为空；3，在前端插入一个数据到表里面去；4，返回一个新表，包含了除了第一个元素（也可能是最后一个元素）以外的其它所有元素。
在现实中，表通常由数组或者链表实现，因为它们都和表具有一些共同点。
通常人们会把表当成是链表的别名。
序列也是表的另外一个名字，它突出了实体之间的顺序关系。
数据结构之线性结构和非线性结构
数据结构之线性结构和⾮线性结构线性结构：⼀、概念1. 线性结构作为最常⽤的数据结构，其特点是数据元素之间存在⼀对⼀的线性关系。
2. 线性结构拥有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的，链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不⼀定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息。
3. 线性结构中存在两种操作受限的使⽤场景，即队列和栈。
栈的操作只能在线性表的⼀端进⾏，就是我们常说的先进后出（FILO），队列的插⼊操作在线性表的⼀端进⾏⽽其他操作在线性表的另⼀端进⾏，先进先出（FIFO），由于线性结构存在两种存储结构，因此队列和栈各存在两个实现⽅式。
⼆、部分实现1. 顺序表（顺序存储） 按照我们的习惯，存放东西时，⼀般是找⼀块空间，然后将需要存放的东西依次摆放，这就是顺序存储。
计算机中的顺序存储是指在内存中⽤⼀块地址连续的空间依次存放数据元素，⽤这种⽅式存储的线性表叫顺序表其特点是表中相邻的数据元素在内存中存储位置也相邻，如下图：1 // 倒置线性表2 public void Reverse()3 {4 T tmp = default(T);56 int len = GetLength() - 1;7 for (int i = 0; i <= len / 2; i++)8 {9 if (i.Equals(len - i))10 {11 break;12 }1314 tmp = data[i];15 data[i] = data[len - i];16 data[len - i] = tmp;17 }18 }2. 链表（链式存储） 假如我们现在要存放⼀些物品，但是没有⾜够⼤的空间将所有的物品⼀次性放下（电脑中使⽤链式存储不是因为内存不够先事先说明⼀下...，具体原因后续会说到），同时设定我们因为脑容量很⼩，为了节省空间，只能记住⼀件物品位置。
数据库原理及应用-数据模型之关系数据模型
数据库原理及应⽤-数据模型之关系数据模型2018-02-04 23:03:28⼀、关系数据模型关系型数据模型的基本的数据结构只有⼀种：表（relation）。
在关系数据模型中将现实世界中的实体以及实体的联系都⽤表来表达，⽽层次数据模型中是⽤记录来表⽰实体，PCR表⽰关系，⽹状数据类型中是⽤记录来表⽰实体，系来表⽰关系，关系型数据模型将两者统⼀采⽤表来表达，这是⼀个很⼤的区别。
关系模型的特性：基于集合论的知识，有更⾼的抽象级别屏蔽掉底层的实现算法，容易理解引⼊关系代数系统引⼊结构化的查询语⾔Soft link，软连接，通过建⽴对照表替代了指针1、属性（Attributes）和域（Domain）在现实世界中，描述⼀个事物，常常取其若⼲特征来描述，这些类型称为属性，属性的取值范围称为域。
在传统的关系数据模型中对域还加上了⼀个限制，就是所有的域都得是原⼦数据，也就是只能是基本的数据类型，不能出现表中套表的情况。
允许出现空值。
这称为⼀范式。
2、关系（Relation）和元组（Tuple）将现实世界中的实体或者联系可以建⽴⼀张表或者多张表。
关系可以看成定义在其所有属性域上的多元关系，这称为关系的模式，n是属性的个数，也被称为关系的⽬。
对于关系的实例可以这样定义：3、主键（Primary Key）主键是⼀组属性集。
主键（集）可以唯⼀确定⼀条元组，并且其任意⼦集⽆法做到这⼀点。
如果不满⾜后⼀条我们称之为超键（super key）。
⽐如id可以唯⼀确定⼀个⼈，{id,age}也可以唯⼀确定⼀条元组，但是其⼦集id也可以唯⼀确定⼀条元组，因此这被称为超键。
如果⼀个表中有多个主键，那么可以选择其中⼀个作为主键，其他的作为候补键（alternate key）。
如果主键由所有属性组成，则称之为全键（all key）。
4、外键（Foreign Key）及引⽤完整性外键是⼀组属性集。
外键（集）⽤来引⽤其他表中的元组，并且这个属性在被引⽤的表中得是主键。
三级数据库基础知识
⑴ 机器语言：能被计算机直接理解和执行，速度快，但该种语言难记、难学、难懂。
⑵ 汇编语言：用英文助记符和十进制数代替二进制码，使机器语言变成了汇编语言。汇编语言属于低级语言。汇编语言要通过汇编程序把汇编语言翻译成机器语言程序计算机才能执行。
17、MPC的组成：具有CD-ROM、具有A/D和D/A转换功能、具有高清晰的彩色显示器、具有数据压缩与解压缩的硬件支持
18、多媒体的关键技术：数据压缩与解压缩技术、芯片与插卡技术、多媒体操作系统技术、多媒体数据管理技术。
19、超文本与超媒体的概念：
(1)超文本是非线性非顺序的而传统文本是线性的顺序的。
三级数据库基础知识.txt对的时间遇见对的人是一生幸福；对的时间遇见错的人是一场心伤；错的时间遇见对的人是一段荒唐；错的时间遇见错的人是一声叹息。第一章 计算机基础知识
1、计算机的发展阶段：经历了以下5个阶段(它们是并行关系)：大型机阶段(经历四小阶段它们是取代关系)、小型机阶段、微型机阶段、客户机/服务器阶段（对等网络与非对等网络的概念）和互联网阶段（Arpanet是在1983年第一个使用TCP/IP协议的。 在1991年6月我国第一条与国际互联网连接的专线建成它从中国科学院高能物理研究所接到美国斯坦福大学的直线加速器中心。在1994年实现4大主干网互连(中国公用计算机互联网 Chinanet、中国科学技术网 Cstnet、中国教育和科研计算机网 Cernet、中国金桥信息网 ChinaGBN)）
15、TCP/IP参考模型
（1）TCP/IP协议的特点：a、开放的协议标准，可以免费使用，并且独立于特定的计算机硬件与操作系统。
(完整版)数据库系统原理与设计(第2版)课后习题详细答案
数据库系统原理与设计习题集第一章绪论一、选择题1. DBS是采用了数据库技术的计算机系统，DBS是一个集合体，包含数据库、计算机硬件、软件和（）。
A. 系统分析员B. 程序员C. 数据库管理员D. 操作员2. 数据库（DB），数据库系统（DBS）和数据库管理系统（DBMS）之间的关系是（）。
A. DBS包括DB和DBMSB. DBMS包括DB和DBSC. DB包括DBS和DBMSD. DBS就是DB，也就是DBMS3. 下面列出的数据库管理技术发展的三个阶段中，没有专门的软件对数据进行管理的是（）。
I．人工管理阶段II．文件系统阶段III．数据库阶段A. I 和IIB. 只有IIC. II 和IIID. 只有I4. 下列四项中，不属于数据库系统特点的是（）。
A. 数据共享B. 数据完整性C. 数据冗余度高D. 数据独立性高5. 数据库系统的数据独立性体现在（）。
A.不会因为数据的变化而影响到应用程序B.不会因为系统数据存储结构与数据逻辑结构的变化而影响应用程序C.不会因为存储策略的变化而影响存储结构D.不会因为某些存储结构的变化而影响其他的存储结构6. 描述数据库全体数据的全局逻辑结构和特性的是（）。
A. 模式B. 内模式C. 外模式D. 用户模式7. 要保证数据库的数据独立性，需要修改的是（）。
A. 模式与外模式B. 模式与内模式C. 三层之间的两种映射D. 三层模式8. 要保证数据库的逻辑数据独立性，需要修改的是（）。
A. 模式与外模式的映射B. 模式与内模式之间的映射C. 模式D. 三层模式9. 用户或应用程序看到的那部分局部逻辑结构和特征的描述是（），它是模式的逻辑子集。
A.模式B. 物理模式C. 子模式D. 内模式10.下述（）不是DBA数据库管理员的职责。
A.完整性约束说明B. 定义数据库模式C.数据库安全D. 数据库管理系统设计选择题答案：(1) C (2) A (3) D (4) C (5) B(6) A (7) C (8) A (9) C (10) D二、简答题１．试述数据、数据库、数据库系统、数据库管理系统的概念。
各种关系结构模型
它通过找到能够将不同类别的数据点 最大化分隔的决策边界来实现分类。
SVM在处理非线性问题时特别有用， 因为它能够通过选择适当的核函数来 处理复杂的非线性关系。
决策树模型
01
决策树是一种常见的监 督学习模型，用于分类 和回归分析。
02
它通过递归地将数据集 划分为更小的子集来构 建决策边界。
03
决策树可以处理非线性 关系，因为它能够根据 不同的特征组合来划分 数据集。
随机森林具有较好的泛化性能和稳定性，且能够自动处 理特征选择和降维。
03 深度学习模型
神经网络
总结词
神经网络是深度学习的基石，它模拟了人脑神经元的工作方式，通过多层网络结构对输入数据进行逐层抽象和变 换，最终输出预测结果。
详细描述
神经网络由多个神经元组成，每个神经元接收输入数据，并通过激活函数将其转化为输出信号，再传递给下一层 神经元。通过不断调整神经元之间的权重和偏置项，神经网络能够逐渐学习到数据的内在规律和模式，实现对新 数据的预测和分类等任务。
应用领域
广泛应用于推荐系统、社交网络分析、链接预测等场景。
图注意力网络
图注意力网络（Graph Attention Network，GAT）：是一种结合了图神 经网络和注意力机制的模型。通过赋予 每个节点分配不同的注意力权重，GAT 能够学习节点间的关系，并用于分类、
聚类和链接预测等任务。
模型特点：GAT采用多头注意力机制， 应用领域：广泛应用于社交网络分析、 允许每个节点关注不同的邻居节点，并 推荐系统、化学分子结构预测等场景。 根据任务需求自适应地聚合信息。此外， GAT还具有可解释性强、易于训练和调
循环神经网络
总结词
循环神经网络是一种特殊的神经网络，它通过引入循环结构来捕捉序列数据中的时序依 赖关系。
线性结构PPT课件
线性结构简单易懂，易于实现和操作，具有较好的空间和 时间效率。
线性结构的应用
线性结构广泛应用于各种领域，如计算机科学、数学、物 理学、工程学等，用于解决各种问题，如排序、查找、数 据压缩等。
对未来线性结构应用的展望
线性结构的发展趋势
随着计算机科学和技术的不断发展，线性结构的应用场景和需求也在不断扩大。未来，线 性结构可能会与其他数据结构或算法结合，形成更加高效和实用的解决方案。
组织结构图
总结词
组织结构图是一种表示组织内部结构和关系的图形化工具，通常用于展示公司的部门和职位。
详细描述
组织结构图通过图形和文字展示了组织内部的层次结构和职位关系，有助于理解公司各部门之间的职责和协作方 式。在PPT课件中，组织结构图可以用于介绍公司的组织架构、部门职责和协作方式，帮助观众更好地了解公司 的运营和管理。
技巧
选择适当的反馈机制，如问卷调查、互动问答等， 以获取观众的真实反馈。
2023
PART 03
线性结构的实现方式
REPORTING
流程图
总结词
流程图是一种用图形表示工作流程或程序的工具，通过箭头和节点来表示步骤和 决策。
详细描述
流程图通常用于表示一系列按特定顺序执行的任务或决策，通过箭头连接各个步 骤，清晰地展示了整个流程的逻辑关系。在PPT课件中，流程图可以用于展示操 作流程、业务流程、算法流程等，帮助观众更好地理解整个过程。
如何扬长避短
灵活调整顺序
在制作PPT时，可以预 先设计多种线性结构， 根据观众的需求和反馈 选择合适的结构。
增加交互性
在PPT中加入交互元素， 如提问、投票等，提高 观众的参与度，增强互 动效果。
第19章线性结构关系模式
3.25 1
e4 e5 e6
kcpf3
ic_c11
ic_c10
ic_c1
r2
1
1.00
kme1
1
.51 .66
1
知識創造
.37 .16
kme2
1
e27
kcpf2
1
顧客資本
1 .25
知識管理
3
.46 .33 e27 . .33
e26 .
kme3
1
e28 e28
.
kcpf1
.64
1
-.52 .50
.45
企業研究方法 第 19 章
2
19.2 建立因果模式
研究者可根據已存在的某種現象，依經驗或理論 確定出所有可能的變數間的關係。在LISREL中自 確定出所有可能的變數間的關係。在LISREL中自 變數稱為原因變數(causal variable)，被影響的依 變數稱為原因變數(causal variable)，被影響的依 變數稱為結果變數，再依據互相影響之方向建立 模式的路徑圖(path diagram)。 模式的路徑圖(path diagram)。
1
.77 .79
.85 .89
.97Βιβλιοθήκη .92.94.97 .24
-.25
oomf2
oomf1
1.76
.75
組織結構化
.30
人力資本
1
oomf1
r1
.43
-.05 e21 1
1
.73 .73 .90 .68 .45 .27
-.64
.74
e20
1
.59
e22
1
.56
线性结构——精选推荐
线性结构概述 线性结构是包含n个相同类型元素的优先序列。
在线性结构中，数据元素的前后关系是“⼀对⼀”的，即线性关系。
对于线性结构L=(a1, a2, ..., a n)： a.当1≤i<n且i<j≤n时，a j是a i的后继。
a i+1是a i的直接后继。
b.当1<i≤n且1≤j<i时，a j是a i的前驱。
a i-1是a i的直接前驱。
c.a1是头元素。
头元素没有前驱。
d.a n是尾元素。
尾元素没有后继。
线性结构的存储表⽰主要有两种： 顺序存储：借助数据元素在存储空间中的相对位置来表⽰元素之间的逻辑关系。
采⽤顺序存储的线性结构通常使⽤数组来存储相同类型的元素。
链式存储：借助指⽰数据元素存储地址的指针来表⽰元素之间的逻辑关系。
采⽤链式存储的线性结构通常使⽤结点来存储元素，该结点中使⽤指针变量指向其直接前驱或直接后继的结点。
典型的线性结构有栈、队列和线性表等。
栈 如果只允许在序列末端进⾏操作，这种线性结构称为栈。
栈是⼀种后进先出的线性结构。
对于栈来说，尾元素所在端称为栈顶，头元素所在端称为栈底。
不含任何元素的栈称为空栈。
栈的插⼊操作是将新元素压⼊栈顶，称为⼊栈；栈的删除操作是将栈顶元素删除，称为出栈。
可以将栈的操作定义成如下接⼝：1public interface Stack<E> {23/**4 * 销毁栈5*/6void destroyStack();78/**9 * 判断栈是否为空10 * @return若空则返回true，否则返回false11*/12boolean stackEmpty();1314/**15 * 清空栈16*/17void clearStack();1819/**20 * 元素压⼊栈21 * @param e22*/23void push(E e);2425/**26 * 栈顶元素出栈27 * @return28*/29 E pop();3031/**32 * 取栈顶元素33 * @return34*/35 E getTop();3637/**38 * 栈内元素个数39 * @return40*/41int stackLength();4243 }Stack 按存储结构分类，栈可以分为顺序栈和链栈。
关系数据库基础知识-2.关系模型与关系代数
实现多对一联系的外码
学生成绩管理数据库ScoreDB中，学生关系Student与班级关系Class之间存 在多对一的“归属”联系。
实现多对多联系的联系关系及外码
学生成绩管理数据库ScoreDB中，假设每一个学生一个学期可以选修若干门
C课ou程r，se(每c一ou门rs课eN程o同, c时ou有rs若eN干a个me学, c生re选d修itH，o那ur么, c学ou生rs关eH系oSutru, dperinotr与Co课u程rs关e )系
主码：若一个关系有多个候选码，则可以选定其中 的一个候选码作为该关系的主码 。
关系数据结构
码
举例：Student关系
studentNo 1501001 1501008 1602002 1602005 1503045 1503010
studentName 李小勇 王红 刘方晨 王红敏 王红 李宏冰
关系模型由关系数据结构、关系操作集合和关系完整
性约束三部分组成。
关系数据结构
关系
关系模型的数据结构非常简单，它就是二维表，亦称为 关系 。
关系数据库是表的集合，即关系的集合。 表是一个实体集，一行就是一个实体，它由共同表示一
个实体的有关联的若干属性的值所构成。
由于一个表是这种有关联的值的集合(即行的集合)，而 表这个概念和数学上的关系概念密切相关，因此称为关 系模型。
1970年提出关系数据模型 E.F.Codd, “A Relational Model of Data for Large Shared Data Banks”, 《Communication of the ACM》,1970
关系数据库系统是支持关系数据模型的数据库系统。
线性结构和非线性结构、稀疏数组、队列、链表（LinkedList）
线性结构和⾮线性结构、稀疏数组、队列、链表（LinkedList）⼀、线性结构和⾮线性结构线性结构：1)线性绪构作为最常⽤的数据结构，其特点是数据元素之间存在⼀对⼀的线性关系2)线性结构有两种不同的存储结构，即顺序存储结构和链式存储结构。
顺序存储的线性表称为顺序表，顺序表中的存储元素是连续的3)链式存储的线性表称为链表，链表中的存储元素不⼀定是连续的，元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息4)线性结构常见的有:数组、队列、链表和栈，后⾯我们会详细讲解.⾮线性结构：⾮线性结构包括:⼆维数组，多维数组，⼴义表，树结构，图结构⼆、稀疏数组基本介绍：当⼀个数组中⼤部分元素为0，或者为同⼀个值的数组时，可以使⽤稀疏数组来保存该数组。
稀疏数组的处理⽅法是:1)记录数组⼀共有⼏⾏⼏列，有多少个不同的值2)把具有不同值的元素的⾏列及值记录在⼀个⼩规模的数组中，从⽽缩⼩程序的规模//实现原始数组和稀疏数组的相互转换；并存⼊⽂件进⾏保存和读取package com.zjl.sparsearray;import java.io.*;public class SparseArray {public static void main(String[] args) throws IOException {String file = "C:\\Users\\wenman\\Desktop\\test\\sapraseArr.txt";//定义⼀个原始的数组arr[11][11],并赋值arr[1][2] = 1, arr[2][3] = 2int[][] arr = new int[11][11];arr[1][2] = 1;arr[2][3] = 2;arr[3][4] = 2;//查看原始数据for (int[] arr_:arr) {for (int num:arr_) {System.out.printf("%d ",num);}System.out.println();}//获取原始数据中的数据个数int nums = 0;for (int[] arr_:arr) {for (int num:arr_) {if (num != 0){nums++;}}}//将原始数组转变为稀疏数组int[][] sparseArr = new int[nums + 1][3];sparseArr[0][0] = 11;sparseArr[0][1] = 11;sparseArr[0][2] = nums;int count = 0;for (int i = 0; i < 11; i++) {for (int j = 0; j < 11; j++) {if (arr[i][j] != 0){count++;sparseArr[count][0] = i;sparseArr[count][1] = j;sparseArr[count][2] = arr[i][j];}}}/*** 将稀疏数组存⼊到⽂件中*/FileWriter fileWriter = new FileWriter(file);for (int i = 0;i<sparseArr.length;i++) {fileWriter.write(sparseArr[i][0]+" "+sparseArr[i][1]+" "+sparseArr[i][2]+"\n");}fileWriter.close();//输出稀疏数组结构for (int[] arr_:sparseArr) {for (int num:arr_) {System.out.printf("%d ",num);}System.out.println();}/*** 从⽂件中读取数组*/BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(new FileReader(file));String line = null;int lineNum = 0;//初始化原始数组String[] s = bufferedReader.readLine().split(" ");int[][] arrs = new int[Integer.parseInt(s[0])][Integer.parseInt(s[1])];//获取原始数组中的值并赋值while ((line = bufferedReader.readLine())!=null) {String[] s1 = line.split(" ");arrs[Integer.parseInt(s1[0])][Integer.parseInt(s1[1])] = Integer.parseInt(s1[2]);}bufferedReader.close();//将稀疏数组变成原始数组// int[][] arrs = new int[sparseArr[0][0]][sparseArr[0][1]];// for (int i = 1 ; i < sparseArr.length; i ++) {// arrs[sparseArr[i][0]][sparseArr[i][1]] = sparseArr[i][2];// }for (int[] arr_:arrs) {for (int num:arr_) {System.out.printf("%d ",num);}System.out.println();}}}三、队列介绍：1、队列是⼀个有序列表，可以⽤数组或者链表来实现，2、遵循先⼊先出的原则。
线性回归模型及其函数形式
S
总体回归函数和样本回归函数
o 总体回归函数的另一种表述
o 误差（error）的来源 ❖其他解释变量的影响 ❖测量误差 ❖人类行为的随机性
总体回归函数和样本回归函数
o 总体回归函数图解
Wi E(W|Si)
A
ui
PRF C
Si
总体回归函数和样本回归函数
样本回归函数（sample regression function,SRF） o 样本：从上述总体中随机抽取了100人 o 问题：根据样本数据估计总体中工资W与受教育年限S的关系
variable
variable
回归分析中的常用术语
相关与回归（co目r的relation变&量r间eg的r关es系sion变）量的性质 指标
相关分析 分析变量之间 对称的
都是随机变量 相关系数
(correlation 的线性关联程 analysis) 度
回归分析 根据自变量的 不对称的
因变量是随机 回归系数
variable variable
Exogenous Predictor variable
Regressor
因变量
被解释变量 响应变量 内生变量
预测子
回归子
Dependent Explained Response Endogenous Predictand Regressand
variable
variable
o 请用最小二乘法估计出以D为因变量的样本回归方程 o 计算回归标准误和回归系数估计量的标准误
年份 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990
P 0.77 0.74 0.72 0.73 0.76 0.75 1.08 1.81 1.39 1.20 1.17 D 2.57 2.50 2.35 2.30 2.25 2.20 2.11 1.94 1.97 2.06 2.02
结构方程模式原理
对称矩阵， cov() 不估计
11
特别当:
(1) x y I , 0 时，得联立方程模式 (2) x y I , 0 且B为上三角或下三角矩阵
结构方程模式原理
1
§1 线性结构关系模式(LISREL)
目的：根据多个变量间之逻辑关系，建立高配适度 的统计模式，以探讨可观测的(显性)变量与不可观 测的(潜在)变量间的因果关系。
1. 线性结构关系模式(Linear Structure Relation简写 LISREL)，包含测量模式(measurement model)(说 明可观测变量与潜在变量间的关系)(即因素模式)与 潜在变量(latent variable)的结构方程式(structural model)(说明潜在变量间的关系)。用来探讨变量பைடு நூலகம் 的线性关系，并对可观测的显性(Manifest)变量与不 可观测的潜在变量之因果模式做假设检定。包括 LISREL的模式指定(model specification)、模式鉴 定(identifications)、参数估计与模式评估等。
2
例如：有三个构念(constructs)：态度(attitude)(ATT) 行为意向(behavioral intentions)(BI)
实际行为(actual behavior)(B)间的关系，理论上有下 图的结构模式(或称路径图or路径模式)。今要检定手 中资料是否支持此假设模式的成立并估计参数等的 值。
4. 设有p个Xi与q个Yj为显性变量，则可合成p+q个 变量的样本变异矩阵S，与由结构模式所得变异矩
数据库思考题答案
第一章1、数据(Data)、数据库(Database)、数据库管理系统(DBMS)、数据库系统(DBS)？（1）数据(Data):描述事物的符号记录称为数据。
（2）数据库(Data Base;DB):长期储存在计算机内的、有组织的、可共享的数据集合。
（3）数据库管理系统(DataBase Management System ; DBMS):位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
（4）数据库系统(DataBase System ; DBS):计算机系统中引入数据库后的系统。
2、数据模型的三要素？数据结构、数据操作、数据的约束条件3、什么是实体、实体集、实体型？它们的关联与区别？（1）①实体：客观存在并可相互区别的事物称为实体。
②实体集：同一类型实体的集合称为实体集。
③实体型：具有相同属性的实体必然具有共同的特征和性质。
用实体名及其属性名集合来抽象和刻画同类实体，称为实体型。
（2）实体内部的联系通常是指组成实体的各属性之间的联系，实体之间的联系通常是指不同实体集之间的联系。
4、什么是码？码是必须的吗？码是唯一标识实体的属性(集)。
码是必须的。
5、常见的（逻辑）数据模型有哪些？（1）层次模型（2）网状模型（3）关系模型(Relational Model)（4）面向对象模型(Object Oriented Model）（5）对象关系模型(Object Relational Model)（6）半结构化模型(semistructure data model)6、数据管理技术发展的三个阶段中，数据库系统的特点是什么？（1）数据结构化（2）数据的共享性高，冗余度低，易扩充（3）数据独立性高（4）数据由数据库管理系统（DBMS）统一管理和控制7、数据库系统的组成部分有哪些？（1）硬件平台及数据库（2）软件①DBMS②支持DBMS运行的操作系统③与数据库接口的高级语言及其编译系统④以DBMS为核心的应用开发工具⑤为特定应用环境开发的数据库应用系统（3）人员①数据库管理员②系统分析员和数据库设计人员③应用程序员④用户8、从开发人员（内部）来看数据库系统的结构是如何？数据库系统三级模式结构（内部）9、什么是数据库系统的内模式、模式、外模式？这种三种模式结构的优点是什么？（1）①内模式也称存储模式，一个数据库只有一个内模式。
数据库系统概论复习资料 王珊版
数据库系统概论笔记数据(Data)：是数据库中存储的基本对象数据的定义：描述事物的符号记录数据的种类：文字、图形、图象、声音等数据的特点：数据与其语义是不可分的数据库(Database,简称DB)：是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据集合数据库的特征：⏹数据按一定的数据模型组织、描述和储存⏹可为各种用户共享⏹冗余度较小⏹数据独立性较高⏹易扩展数据库管理系统（Database Management System，简称DBMS）：是位于用户与操作系统之间的一层数据管理软件。
DBMS的用途：科学地组织和存储数据、高效地获取和维护数据DBMS的主要功能：数据库的运行管理保证数据的安全性、完整性、多用户对数据的并发使用发生故障后的系统恢复⏹数据库的建立和维护功能(实用程序)数据库数据批量装载数据库转储介质故障恢复数据库的重组织性能监视等数据库系统（Database System，简称DBS）是指在计算机系统中引入数据库后的系统构成。
⏹数据库系统的构成⏹由数据库、数据库管理系统（及其开发工具）、应用系统、数据库管理员（和用户）构成。
⏹数据管理⏹对数据进行分类、组织、编码、存储、检索和维护，是数据处理的中心问题数据模型这个工具来抽象、表示和处理现实世界中的数据和信息。
⏹数据模型应满足三方面要求⏹能比较真实地模拟现实世界⏹容易为人所理解⏹便于在计算机上实现⏹数据模型分成两个不同的层次(1) 概念模型也称信息模型，它是按用户的观点来对数据和信息建模。
(2) 数据模型主要包括网状模型、层次模型、关系模型等，它是按计算机系统的观点对数据建模。
⏹客观对象的抽象过程---两步抽象⏹现实世界中的客观对象抽象为概念模型；⏹把概念模型转换为某一DBMS支持的数据模型。
⏹数据结构⏹对象类型的集合数据结构是对系统静态特性的描述⏹两类对象⏹与数据类型、内容、性质有关的对象⏹与数据之间联系有关的对象⏹数据操作⏹对数据库中各种对象（型）的实例（值）允许执行的操作及有关的操作规则⏹数据操作的类型⏹检索⏹更新（包括插入、删除、修改）⏹数据模型对操作的定义⏹操作的确切含义⏹操作符号⏹操作规则（如优先级）⏹实现操作的语言⏹数据操作是对系统动态特性的描述。
混凝土的几种本构模型
武汉理工大学弹塑性理论学习论文混凝土的本构模型研究学院（系）：土木工程与建筑学院专业班级：土木研1005班学生姓名：梁庆学指导教师：张光辉混凝土的本构模型研究梁庆学（武汉理工大学土木工程与建筑学院，武汉 430070）摘要：在《弹塑性理论》这门课程中，我们学习了应力理论、应变理论和本构关系的一些相关知识。
虽然只有短短的几个月的时间，但这对于引导我们自学和探讨是非常有帮助的。
我在学完本构关系相关知识后，自己阅读相关的专业书籍和查阅了相关的科技论文文献,对混凝土的本构模型有了一些初步的了解，也对其产生了比较浓厚的兴趣，本文主要依据弹塑性理论对混凝土的本构模型最了一些简单的阐述总结。
关键词：本构关系；本构模型；线弹性模型；非线弹性模型；塑性理论模型The Study of ConstitutiveModel of ConcreteQing-xue Liang(Civil Engineering and Architecture School Wuhan University of Technology, Wuhan 430070)Abstract: In the course of “elastic-plastic theory”, we have learned some knowledge about stress theory, strain theory and constitutive relation. Although only several months’study, it’s helpful to lead us self-study and discussion. After learning the knowledge about constitutive relation, I have read some relevant professional books and reviewed some scientific papers related constitutive relation. I have got some preliminary understanding about the constitutive model of concrete, and I’m interested to it too. In this paper, I give some simple summary to the constitutive model of concrete based on the elastic-plastic theory.Key words:Constitutive relation; Constitutive model; Linear-elastic model; Non-linear-elastic model; Plastic theory model1 绪论混凝土是一种在工程结构中应用及其广泛的材料，在相当长时间内是依靠经验公式进行设计与分析的, 近几十年来, 随着电子计算机的普及,混凝土非线性有限元分析得到了很大的发展, 有关混凝土的本构关系得到了广泛而深入的研究。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
線性結構關係模式(LInear Structural RELation model, LISREL)
1處理因果關係模式的統計方法
1.1因、果→因素分析
1.2因果→regression model或是path analysis
2從文獻與先驗經驗決定可能的因果關係
3此處的因素分析是確認型的因素分析(confirmatory factor analysis)，確認已知且事先歸類的可能因素，相較於只知多重現象但未知原由時的變數縮減，稱之為Exploratory factor analysis。
4LISREL的變數間之因果關係分析，其變數可分為顯現變數(manifest variables)與潛伏變數(latent variables)，後者通常為無法實際衡量的「構念變數」，而前者多為可實際測得的變數或直接為問卷上的問題，至於潛伏變數之間的關係多為因果關係，而顯現變數與潛伏變數之間則為因素關係。
5LISREL模式之因素分析，乃假設數個指定的顯現變數可濃縮於某一潛伏變數，於是這數個顯現變數即代表此一潛伏變數的因素。
所以哪些顯現變數對應哪一潛伏變數，必須是事先知悉且設計好的。
6LISREL模式中的迴歸分析(或因徑分析)，乃假設某些潛伏變數之間可能存在的因果關係，哪一潛伏變數造成其它潛伏變數之變化，但這些關係都來自於文獻與先驗的因果關係。
在LISREL中，被認為是因的變數稱之為外生變數(exogenous variables)，而被認為是果的變數稱之為內生變數(endogenous
variables)。
意謂著，在給定外生變數(x1, x2, …xm)之下，內生變數(y1, y2,..yn)將會如何變化，這些變化就反映在迴歸係數之上。
7利用SAS Calis可以執行LISREL分析。
執行的結果主要有適合度卡方分析，乃作為評斷此一依先驗經驗設計的因果模式之解釋效力，如果卡方值過大，造成P-value過小，則表示模式並不適合實際的變數關係，其產生的因果迴歸係數，必定有部份是呈現不顯著的關係。
7.1變數之間的因果關係之顯著與否，可從各係數的t-value看出，如果樣
本數很大時，可以與±1.96比較之，如果在此範圍之外，則表示顯著異
於零，確認先驗的因素或因果關係具顯著性。
Γ/gamma/ η/eta/
ξ /ksi/
ζ /zeta/
Ψ /psi/,
ρ/rho/
ε /epsilon/ θ /theta/
τ /tau/
δ /delta/
σ /sigma/ Φ, ψ /phi/。