灵敏度分析5种实例
Max 123234z x x x =++
S.t 123412351523234,,0x x x x x x x x x x +++=??
-+-=??≥?
基变量x1=2，x2=3；非基变量x3=x4= x5=0；
由约束条件得基变量用非基变量表示为71112
1345
2121
23455555x x x x x x x x =--+??=+--? 目标函数中基变量用非基变量代入后981
345
14z x x x =---。 （1）当目标函数中系数i c 变化时（只要考虑最优性条件）： 设目标函数变为Max 123'34z cx x x =++
目标函数中基变量用非基变量代入672361111234555555555()()()z c c x c x c x =+---+-- 所以如果72355c -，6155c +，1
2
55c -0≥，则符合最优解判别条件，所以目标函数最优性不变611'z c =+，由723c -，6155c +，1
2
55c
-0≥解得最优性不变的c 的范围。 否则，即如果超出该范围，则重新用单纯形法求解。
（2）当约束条件右边常数i b 变化时（先考虑可行性条件看最优基是否变化，再考虑）：
设约束条件变为12341235152234,,0x x x x b
x x x x x x +++=??
-+-=??≥?
先假设基没有变，所以令非基变量x3=x4= x5=0代入约束条件解得为8
15
8
2
24b b x x ++=??=-? 根据可行性条件，必须12,0x x ≥，解得b 的范围，即在此范围内最优基不变（最优解可能变化，要另外去求）。
否则，即如果超出该范围，则重新用单纯形法求解。
（3）当约束条件中价值系数ij a 变化时（先看可行性条件看最优基是否变化，再考虑最优值）：
设约束条件变为11123412351523
234,,0a x x x x x x x x x x +++=??
-+-=??≥?
先假设基没有变，所以令非基变量x3=x4= x5=0代入约束条件解得解得为11
114111236
211
a
a x x +-?=??=?? 根据可行性条件，必须12,0x x ≥，解得11a 的范围，即在此范围内最优基不变（最优解可能变化，要另外去求）。
否则，即如果超出该范围，则重新用单纯形法求解。 （4）当增加一个决策变量时（考虑最优性条件）： 设模型变为Max 1236234z x x x x =++-
S.t 12346123561523
2324,,0x x x x x x x x x x x x ++++=??
-+-+=??≥?
假设基变量还是x1，x2，根据约束条件得基变量用非基变量表示为
7111213456
55552121
2345
5555x x x x x x x x x =--+-??=+--? 目标函数中基变量用非基变量代入后981
3456
555143z x x x x =----。 根据最优解判别条件，目标函数中各非基变量系数均小于0，所以最优解不变。 （5）当增加一个约束条件时： 设模型变为Max 123234z x x x =++
S.t 123412351235152323431,,0x x x x x x x x x x x x x x +++=??-+-=??-+-=-??≥?
假设最优基最优解不变，考虑原最优解取值，基变量x1=2，x2=3；非基变量x3=x4= x5=0；代入新增约束条件123531x x x x -+-=-成立，则新增约束条件不改变原解的最优性，所以最优解不变。
否则，即最优解对应的基和非基变量的取值不满足新增约束条件时，重新用单纯形法求解。
lingo灵敏度分析实例
一个实例理解Lingo的灵敏性分析 线性规划问题的三个重要概念： 最优解就是反应取得最优值的决策变量所对应的向量。 最优基就是最优单纯形表的基本变量所对应的系数矩阵如果其行列式是非奇异的，则该系数矩阵为最优基。 最优值就是最优的目标函数值。 Lingo的灵敏性分析是研究当目标函数的系数和约束右端项在什么范围（此时假定其它系数不变）时，最优基保持不变。灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件，而不一定是必要条件。下面是一道典型的例题。 一奶制品加工厂用牛奶生产A1,A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲车间用12小时加工成3公斤A1，或者在乙车间用8小时加工成4公斤A2。根据市场需求，生产的A1,A2全部能售出，且每公斤A1获利24元，每公斤A2获利16元。现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间480小时，并且甲车间每天至多能加工100公斤A1，乙车间的加工能力没有限制。试为该厂制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题： 1）若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资？若投资，每天最多购买多少桶牛奶？2）若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元？ 3）由于市场需求变化，每公斤A1的获利增加到30元，应否改变生产计划？ 模型代码： max=72*x1+64*x2; x1+x2<=50; 12*x1+8*x2<=480; 3*x1<=100; 运行求解结果： Objective value: 3360.000 Variable Value Reduced Cost X1 20.00000 0.000000 X2 30.00000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 3360.000 1.000000 2 0.000000 48.00000 3 0.000000 2.000000 4 40.00000 0.000000 这个线性规划的最优解为x1=20，x2=30，最优值为z=3360，即用20桶牛奶生产A1, 30桶牛奶生产A2，可获最大利润3360元。输出中除了告诉我们问题的最优解和最优值以外，还有许多对分析结果有用的信息。 其中，“Reduced Cost”列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率。其中基变量的reduced cost值应为0，对于非基变量Xj, 相应的reduced cost值表示当某个变量Xj 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)。本例中X1，X2均为基变量。 “Slack or Surplus”给出松驰变量的值，模型第一行表示目标函数，所以第二行对应第一个约束。3个约束条件的右端不妨看作3种“资源”：原料、劳动时间、车间甲的加工能力。输出中Slack or Surplus给出这3种资源在最优解下是否有剩余：原料、劳动时间的剩余均为
matlab、lingo程序代码23-线性规划问题及灵敏度分析
线性规划问题及灵敏度分析在LINGO软件中的实现 （龙少波李东阳罗添元） 一、问题的提出： 某公司饲养实验用的动物以出售给动物研究所，已知这些动物的生长对饲 料中3种营养成分（蛋白质、矿物质和维生素）特别敏感，每个动物每周至少需 要蛋白质60g，矿物质3g，维生素8mg，该公司能买到5种不同的饲料，每种饲 料1kg所含各种营养成分和成本如下表所示，如果每个小动物每周食用饲料不超 过52kg，才能满足动物生长需要。 A1 A2 A3 A4 A5 营养最 低 要求蛋白质(g) 0.3 2 1 0.6 1.8 60 矿物质(g) 0.1 0.05 0.02 0.2 0.05 3 维生素(mg) 0.05 0.1 0.02 0.2 0.08 8 成本（元/ kg）0.2 0.7 0.4 0.3 0.5 问题： 1．求使得总成本最低的饲料配方？ 2．如果另一个动物研究对蛋白质的营养要求变为59单位， 但是要求动物的价格比现在的价格便宜0.3元，问该养殖所 值不值得接受？ 3．由于市场因素的影响，X2的价格降为0.6元每千克， 问是否要改变饲料配方？ 二、建立线性规划数学模型 解答： （1）设需要饲料A1, A2, A3, A4分别为X1, X2, X3, X4kg，则建立线 性规划数学模型如下： 目标函数：MinS=0.2X1+0.7X2+0.4X3+0.3X4+0.5X5 约束条件：0.3X1+2X2+X3+0.6X4+1.8X5>=60 0.1X1+0.05X2+0.02X3+0.2X4+0.05X5>=3 005X1+0.1X2+0.02X3+0.2X4+0.08X5>=8
数学中的灵敏度分析
假设条件成为了建模过程中一个影响模型好坏的影响因素，灵敏度分析就是在模型建立后，对假设条件变化，检验模型的优劣性 一般来说Lingo做出来的灵敏度分析能够达到一个比较理想的程度，不过还是要根据模型本身来研究，建议你在开始之前先学习一下《数值分析》，对建模的灵敏度分析很有用哈，再根据《数值分析》的方法，对M-C（蒙特卡罗）方法进行灵敏度分析，你会很快掌握~~~ 随着现代工业的迅速发展，对工业设备的精度提出了更高的要求。但是，由于制造误差、轴承间隙、弹性变形等因素的影响，不可避免地会对设备的精度产生一定的影响。因此我们就有必要建立起一个数学模型并且应用恰当的分析方法来研究上述的各种误差对精度的影响关系，找出影响最大的因素，作为我们在实际的制造和装配过程中进行误差分配，降低生产成本，提高传动精度的理论依据。这里就可以采用灵敏度分析的方法。它主要包括局部灵敏度分析方法和全局灵敏度分析方法。 一、局部灵敏度分析方法 局部法主要分析因素对模型的局部影响（如某点）。局部法可以得到参数对输出的梯度，这一数值是许多领域研究中所需要的重要数据。局部法主要应用于数学表达式比较简单，灵敏度微分方程较易推出，不确定因素较少的系统模型中。主要包括直接求导法、有限差分法、格林函数法。 1．直接求导法 对于输入因素个数少、结构不复杂、灵敏度微分方程较易推导的系统或模型，直接法是一种简单快速的灵敏度分析方法。时变（非静止）系统可以用微分或微分-代数方程进行描述。假设要考虑的初值问题是 ，（1） 同样，代表n维输出变量，代表m维输入因素。代表初值数组。 式（1）对输入因素微分得到下述的灵敏度微分方程
（2） 或以矩阵形式表示为（3） 式中，是系统代数-微分方程右边对系统输出变量的导数（可称为雅可比矩阵），是对输入因素的导数，也可称为参数雅可比。微分方程（2）的初始条件为零向量。 上述的直接法建立在微分方程（2）的基础上，要得到其灵敏度矩阵S的解，需要先求得矩阵J和F的值。而矩阵的值又是由系统变量的真实值确定，因此，需同时或预先求得（1）方程的解。 对于非时变（静止）系统，将其代数方程，式中，Y是n维输出变量，X是m维输入因素。令表示隐性代数方程式的解。对输入因素求导数，得到下面的灵敏度公式： （4） 式中，称为静态灵敏度矩阵，和由静态点的变量值计算。对于变量少、结构不复杂、灵敏度微分方程较易推出的系统，直接法是一个简单快速的灵敏度分析方法。 2．有限差分法 局部灵敏度最简单的计算方法是有限差分法，其基本做法是使设计变量有一个微小的摄动，用差分格式来计算输出对设计变量的近似导数。其中比较简单的是采用向前差分格式 （5） 式中，截断误差与同阶。有时采用更为精确的中心差分公式 （6） 而，
景观常用材料认识
园林景观材料认识与解析
■关于园林 □材料的分类■常用形式 □材料调查 ■道路基础分析
关于园林 园林景观设计是在传统园林理论的基础上，具有建筑、植物、美学、文学等相关专业知识的人士对自然环境进行有意识改造的思维过程和筹划策略。 具体的讲，就是在一定的地域范围内，运用园林艺术和工程技术手段，通过改造地形、种植植物、营造建筑和布置园路等途径创造美的自然环境和生活、游憩境域的过程。通过景观设计，使环境具有美学欣赏价值、日常使用的功能，并能保证生态可持续性发展。在一定程度上，体现了当时人类文明的发展程度和价值取向及设计者个人的审美观念。
材料分类 石材砖木材其它种类 cailiaofenlei
石材 花岗岩介绍 花岗岩是一种岩浆在地表以下凝却形成的，一种深层的酸性火成岩，属于岩浆岩。主要成分是长石和石英。其矿物颗粒的结晶较大，并且颗粒大小相似，呈镶嵌状及粒状结晶组织，不同类之矿物以规则或不规则方式相互交错互锁排列。 花岗岩是一种岩浆在地表以下凝却形成的火成岩，主要成分是长石和石英。花岗岩不易风化，颜色美观，外观色泽可保持百年以上，由于其硬度高、耐磨损，除了用作高级建筑装饰工程、大厅地面外，还是露天雕刻的首选之材。 1、常用石材一般有花岗岩、砂岩、页岩等，其中砂岩、页岩适用人行，花岗岩适用车行与人行。花岗岩常见颜色为灰、红、黑、黄、绿，砂岩常见颜色为红、黄、紫，页岩常见颜色为灰、红、黑、黄、绿。 2、花岗岩常用的饰面类型有火烧面、抛光面、亚光面、自然面、机刨面、机切面、凿毛面、荔枝面、劈裂面、肋纹面、斧剁面等；其中劈裂面、肋纹面多用于立面饰面，抛光面、亚光面、机切面多用于铺装分隔条等小规格铺装。石材凿毛面、荔枝面、劈裂面、斧剁面等至少30厚 3、常见规格为600x600,300x300等，一般为3的倍数和100的倍数 天然石材用做铺装板材厚度以20-50mm为主，多以600mmX1200mm板材加工而得。 一般常用车行道为50厚，人行道为30厚 花岗岩平缘石常用的有：100X100X1000 150X150X1000(含灰缝) 花岗岩路缘石常用的有：150X200X1000 150X250X1000 200X250X1000(含灰缝) 常用的缘石石面有：机切面、光面、火烧面、自然面
DNA测序结果分析比对(实例)
DNA测序结果分析比对（实例） 关键词：dna测序结果2013-08-22 11:59来源：互联网点击次数：14423 从测序公司得到的一份DNA测序结果通常包含.seq格式的测序结果序列文本和.ab1格式的测序图两个文件，下面是一份测序结果的实例： CYP3A4-E1-1-1(E1B).ab1 CYP3A4-E1-1-1(E1B).seq .seq文件可以用系统自带的记事本程序打开，.ab1文件需要用专门的软件打开。软件名称：Chromas 软件Chromas下载 .seq文件打开后如下图： .ab1文件打开后如下图： 通常一份测序结果图由红、黑、绿和蓝色测序峰组成，代表不同的碱基序列。测序图的两端（下图原图的后半段被剪切掉了）大约50个碱
基的测序图部分通常杂质的干扰较大，无法判读，这是正常现象。这也提醒我们在做引物设计时，要避免将所研究的位点离PCR序列的两端太近（通常要大于50个碱基距离），以免测序后难以分析比对。 我的课题是研究基因多态性的，因此下面要介绍的内容也主要以判读测序图中的等位基因突变位点为主。 实际上，要在一份测序图中找到真正确实的等位基因多态位点并不是一件容易的事情。一般认为等位基因位点假如在测序图上出现像套叠的两个峰，就是杂合子位点。实际比对后才知道，情况并非那么简单，下面测序图中标出的两个套峰均不是杂合子位点，如图并说明如下：
说明： 第一组套峰，两峰的轴线并不在同一位置，左侧的T峰是干扰峰；第二组套峰，虽两峰轴线位置相同，但两峰的位置太靠近了，不是杂合子峰，蓝色的C峰是干扰峰通常的杂合子峰由一高一略低的两个轴线相同的峰组成，此处的序列被机器误判为“C”，实际的序列应为“A”，通常一个高大碱基峰的前面 1~2个位点很容易产生一个相同碱基的干扰峰，峰的高度大约是高大碱基峰的1/2，离得越近受干扰越大。 一个摸索出来的规律是：主峰通常在干扰峰的右侧，干扰峰并不一定比主峰低。最关键的一点是一定要拿疑似为杂合子峰的测序图位点与测序结果的文本序列和基因库中的比对结果相比较；一个位点的多个样本相比较；你得出的该位点的突变率与权威文献或数据库中的突变率相比较。 通常，对于一个疑似突变位点来说，即使是国际上权威组织大样本的测序结果中都没有报道的话，那么单纯通过测序结果就判定它是突变点，是并不严谨的，因一份 PCR产物中各个碱基的实际含量并不相同，很难避免不产生误差的。对于一个未知突变位点的发现，通常还需要用到更精确的酶切技术。 (责任编辑：大汉昆仑王)
18种-.-园林景观常用的材料-景观设计师必看!
1、广场砖 属于耐磨砖的一种，具有防滑、耐磨、修补方便等特点，主要用于广场、行道等大面积范围的铺装。其砖体色彩简单，砖面体积小，多采用凹凸面的形式。 2、陶土砖 属于粘土砖的一种，通常采用优质粘土甚至紫砂陶土高温烧制而成。与传统红砖（粘土砖）相比，陶土砖质感更细腻，色泽更均匀，线条流畅，耐高温高寒、耐腐蚀，永不褪色，不仅具有自然美，更具有浓厚的文化气息和时代感，是广场、庭园、街道及休闲场所等非常理想的硬质地面铺设材料。
3、锈石 属于花岗岩的一种，可用作磨光板、火烧板、薄板、台面板、环境石、地铺石、路延石、小方块、墙壁石、石制家具、石雕等。
4、路沿石、镶边石 路沿石是指用花岗岩材质制作的用在路面边缘的界石，路沿石也称道牙石或路边石、路牙石。路沿石是在路面上区分车行道、人行道、绿地、隔离带和道路其他部分的界线，起到保障行人、车辆交通安全和保证路面边缘整齐的作用。 5、植草砖 植草砖将植草区域变为可承重表面，适用于停车场、人行道、出入通道、消
防通道、高尔夫球道、屋顶花园和斜坡、固坡护堤，尤其适合设在各类居住小区、办公楼、开发区的停车场和车辆出入通道，也可在运动场周围、露营场所和草坪上建造临时停车场。 6、透水砖 透水砖起源于荷兰，又叫荷兰砖，具有较好的透水性，被广泛用于城市道路改造中。
7、压模地坪/压花水泥/压印混凝土/艺术地坪 压模地坪是一种绿色环保地面材料，它能在原本普通的新旧混凝土表层创造出各种天然大理石、花岗岩、砖块、瓦片、木地板等铺设效果，具有图形美观自
然、色彩真实持久、质地坚固耐用等特点。其优点是易施工、一次成型、使用期长、施工快捷、修复方便、不易褪色等，可弥补普通彩色道板砖的整体性差、高低不平、易松动、使用周期短等不足。
灵敏性分析
LINGO灵敏性分析（Range，Ctrl+R） 用该命令产生当前模型的灵敏性分析报告：研究当目标函数的费用系数和约束右端项在 什么范围（此时假定其它系数不变）时，最优基保持不变。灵敏性分析是在求解模型时作出的，因此在求解模型时灵敏性分析是激活状态，但是默认是不激活的。为了激活灵敏性分析，运行 LINGO|Options…，选择 General Solver Tab，在 Dual Computations 列表框中，选择 Prices and Ranges 选项。灵敏性分析耗费相当多的求解时间，因此当速度很关键时，就没有必要激活它。 下面我们看一个简单的具体例子。 例 5.1某家具公司制造书桌、餐桌和椅子，所用的资源有三种：木料、木工和漆工。生产数据如下表所示： 若要求桌子的生产量不超过 5 件，如何安排三种产品的生产可使利润最大？ 用 DESKS、TABLES 和 CHAIRS 分别表示三种产品的生产量，建立 LP 模型。 max=60*desks+30*tables+20*chairs; 8*desks+6*tables+chairs<=48; 4*desks+2*tables+1.5*chairs<=20; 2*desks+1.5*tables+.5*chairs<=8; tables<=5; 求解这个模型，并激活灵敏性分析。这时，查看报告窗口（Reports Window）,可以看 到如下结果。
“Global optimal solution found at iteration: 3”表示 3 次迭代后得到全局最优解。“Objective value:280.0000”表示最优目标值为 280。“Value”给出最优解中各变量的值：造 2 个书桌（desks）, 0 个餐桌（tables）, 8 个椅子（chairs）。所以 desks、chairs 是基变量（非 0）， tables 是非基变量（0）。 “Slack or Surplus”给出松驰变量的值： 第 1 行松驰变量 =280（模型第一行表示目标函数，所以第二行对应第一个约束） 第 2 行松驰变量 =24 第 3 行松驰变量 =0 第 4 行松驰变量 =0 第 5 行松驰变量 =5 “Reduced Cost”列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率。其中基变量的 reduced cost 值应为 0，对于非基变量 Xj, 相应的 reduced cost 值表示当某个变量 Xj 增加一个单位时目标函数减少的量( max 型问题)。本例中：变量 tables 对应的 reduced cost 值为 5，表示当非基变量 tables 的值从 0变为 1 时（此时假定其他非基变量保持不变,但为了满足约束条件，基变量显然会发生变化），最优的目标函数值 = 280 - 5 = 275。 “DUAL PRICE”（对偶价格）表示当对应约束有微小变动时, 目标函数的变化率。输 出结果中对应于每一个约束有一个对偶价格。若其数值为 p，表示对应约束中不等式右端项若增加 1 个单位，目标函数将增加 p 个单位（max 型问题）。显然，如果在最优解处约束正好取等号（也就是“紧约束”，也称为有效约束或起作用约束），对偶价格值才可能不是0。本例中：第 3、4 行是紧约束，对应的对偶价格值为 10，表示当紧约束 3) 4 DESKS + 2 TABLES + 1.5 CHAIRS <= 20 变为 3) 4 DESKS + 2 TABLES + 1.5 CHAIRS <= 21 时，目标函数值 = 280 +10 = 290。对第 4 行也类似。 对于非紧约束（如本例中第 2、5 行是非紧约束），DUAL PRICE 的值为 0, 表示对应约束中不等式右端项的微小扰动不影响目标函数。有时, 通过分析 DUAL PRICE, 也可对产生不可行问题的原因有所了解。 灵敏度分析的结果是 目标函数中 DESKS 变量原来的费用系数为 60，允许增加（Allowable Increase）=4、允许减少（Allowable Decrease）=2，说明当它在[60-4，60+20] = [56，80]范围变化时，
景观材料分析及应用——以兰州植物园为例
景观材料分析及应用——以兰州植物园为例 兰州植物园地处甘肃省兰州市安宁区枣林路施家湾1号，占地530余亩，北邻大青山，南接兰州交通大学科技园，东边与国防学校接壤。交通十分便利，市内乘20路公交车可直达植物园，乘3、121、103、310等路公交车到刘家堡车站下车沿枣林路向北也可到达植物园。 甘肃省兰州植物园是在兰州市施家湾苗圃的基础上开始筹建的，因此兰州植物园里的敦煌园有着丰厚的基础条件。园内的“敦煌园”按照昆明世博园原景放大修建。同时，植物园还准备修建植物标本馆、摄像馆、科学家雕塑群等，该园是融高科技珍稀植物培育、观赏、休闲、娱乐为一体的大型开放式公园。目前，植物园内景色宜人，湖光树影，花香鸟语，春、夏、秋三季花开不断，苗木郁郁葱葱，浓荫如盖，受到游人的青睐。 植物研究所占地50亩，花卉温室7000多平方米，培育花草100多个品种，室内观赏花卉50多个品种，培育新品种70种以上，是兰州市主要花卉研种培养基地。园内拥有各类植物200余种、60余万株，其中冷杉、水杉、龙柏、银杏、杜仲、毛睐木、槭树、辽东栎、君迁子、白桦、马褂木、玉兰、枸树、漆树、盐肤木、龙桑、文冠果、茶镳子等为较为珍贵的树木品种。已建成的百合园和宿根花会园收集种植了包括观赏、食用、野生等9个品种的百合和27个品种的宿根花卉。以后还将逐步按照植物分类修建蔷薇园、丁香园、松柏园、牡丹园、观果园、草药园等植物专类园，突出展示西北特色的植物品种。 而针对植物园景观材料分析及应用，应注重体现民主特点和艺术美感，注重与周围环境气氛融合，并注意各种材料间的协调搭配，同时要考虑铺装材料的透水性、透气性、伸缩系数等指标。植物园铺地多以大理石、花岗岩、人造石板、各种卵石、混凝土、预制混凝土花砖、再生砖等作为材料，故铺设出的道路和广场严整、开阔、规范、厚重。砖石、瓦片、碎石、木材、各种色彩的炉干等，其特点为小巧别致、追求自然、返朴归真、饱含雅趣。更重要的要充分利用建筑回收材料，树枝等材料用于铺装。 现在细说一下植物园的具体铺装： 1）、人造石材 造石材是以不饱和聚酯树脂为黏结剂，配以天然大理石或方解石、白云石、硅砂、玻璃粉等无机物粉料，以及适量的阻燃剂、颜色等，经配料混合、瓷铸、振动压缩、挤压等方法成型固化制成的。与天然石材相比，人造石具有色彩艳丽、光洁度高、颜色均匀一致，抗压耐磨、韧性好、结构致密、坚固耐用、比重轻、不吸水、耐侵蚀风化、色差小、不褪色、放射性低等优点。具有资源综合利用的优势，在环保节能方面具有不可低估的作用，也是名副其实的建材绿色环保产品。已成为现代建筑首选的饰面材料。 人造石材的用途： 在商业用途上，人造石材的使用几乎不受限制。根据产品的适应性，它可用于健康中心、医疗机构、公共写字楼、厂矿公司、购物中心等空间里的设备设施。当它作用于柜台、墙体、水槽、展示架、家具、电梯等器物时，色彩纹理设计独特的人造石材无不显示其体贴、温暖、可塑性强、可自由切裁、弯曲、研磨、接合耐久等卓越性能，产品的这些特点，是消费者在使用时可以大胆创作，保持美感。 在家居装饰方面，人造石材优越于一般传统建材所没有的耐酸、耐碱、耐冷热、抗冲击的特点，作为一种质感佳、色彩多的饰材，不仅能美化是内外装饰，满足其设计上的多样化需求，更能为建筑师和设计师提供极为广泛的设计空间，以创造空间，表达自然感觉。 2）、地砖 a、广场砖 广场砖属于耐磨砖的一种。主要用于广场、行道等大面积范围的地方。其砖体色彩简单，砖面体积小，多采
基因组序列的差异分析
基因组序列的差异分析 ----mVISTA的在线使用说明 当然，除了在线版的，我们还可以在网站上填写信息申请离线的软件。但我试用了一下，需要先自己比对，然后要按照一定的格式来制作文件，当然你还必须得安装java才能运行软件；总之，我感觉没有在线版的方便。 1 将数据放入服务器中 在首页，你将被要求确定你想要分析的基因组序列的数量。输入这个数字之后，点击“提交”，将带你到主提交页面。 mVISTA服务器最多可以同时处理100条序列。 1.1主提交页面必填的内容 E-mail 地址 通过E-mail，我们可以提示你的在线处理已经得到结果。
序列 你可以用2种方式来上传你的序列： 1.使用“Browse”按钮从你的电脑上，上传纯文本的Fasta格式文件。如果是一个作为参 考的生物体的DNA序列必须作为一个contig提交(可以进行一定的定向排列将多个片段合并为一个contig)，而其他非参考序列可以在一个或多个contig中提交(draft)。 Fasta格式的示例序列(您可以在NCBI站点上找到关于该格式的更多细节)： >mouse ATCACGCTCTTTGTACACTCCGCCATCTCTCTCT … ！！！注意:序列里面我们只接受字母CAGTN和X。请确保提交序列是作为一种纯文本格式，而不是Word或HTML文件格式。 如果您以FASTA格式提交序列，我们建议您为它取一个有意义的名称（比如直接是你的物种名之类的），因为这些名称将出现在我们生成的图形中。如果您使用的是一个draft草图序列，那么结果中每个contigs的命名都将按照您在“>”符号后指示的命名进行。 2.您可以给出它的GenBank登录号，系统将自动从GenBank数据库里进行检索序列。 在这两种情况下，序列的总大小都不应超过10M，而且任何一条序列都不应超过2M。 1.2主提交页面选填的内容 这些选项允许您自定义您的VISTA分析。您可以使用独立获得的基因注释，选择合适的Repeat Masker选项，给分析的序列指定名称，并改变序列保存分析的参数。如果您没有填写这些选填选项，我们将使用它们的默认值。 比对程序 根据您分析的具体内容(参见“about”-链接中的详细信息)，您可以选择以下比对程序之一：1、AVID----全局两两比对。如果您选择使用这个程序，其中一个序列应该被完成比对，其他 所有序列可以完成或以草图draft格式完成。对于集合中所有已完成的序列，AVID生成所有相对所有成对的比对结果，可以使用任何序列作为基础(参考)来显示。如果某些序列是草图格式，AVID将生成它们与最终序列的比对，这将被用作基础(参考)。这是该服务器上唯一可以处理草图序列的比对程序。 （小知识：草图序列与完整序列DNA sequence, draft: Sequence of a DNA with less accuracy than a finished sequence. In a draft sequence, some segments are missing or are in the wrong order or are oriented incorrectly. A draft sequence is as opposed to a finished DNA sequence.）2、LAGAN----完成完整序列的全局两两比对和多重比对。如果某些序列是草图格式，您的查 询将被重定向到AVID以获得两两比对。多重比对将由VISTA可视化，它将计算并显示序列的保守区，以您指示的任何序列作为参考。这是该服务器上唯一能够产生真正的多重
国内外著名景观设计案例分析
国内外著名景观设计案例分析 华夏园林网2010-02-25 浏览量5588 化腐朽为神奇: 中山岐江公园的场地与材料再生于再用 中山岐江公园在粤中造船厂旧址上建设，占地11公顷，从1953年到1999年，走过了由发展壮大到消亡的简短却可歌可泣的历程。本案例以产业旧址历史地段的再利用为主旨,对产业旧址及构筑物和机器的采用了多种利用方式,在此基础上了新的设计形式,并由此引 发对生态设计概念的理解（俞孔坚,2001; 俞孔坚庞伟,2002,2003; Pudua,2003）。 (1) 保留：尊重没有设计师的设计 良好的景观不是职业设计师的凭空创造，它们经历时间而发展，创造良好而富有含意的环境的上策是保留过去的遗留。作为一个有近半个世纪历史的旧船厂遗址，过去留下的东西很多：从自然元素上讲，场地上有水体，有许多古榕树和发育良好的地带性植物群落，以及与之互相适应的生境和土壤条件。从人文元素上讲，场地上有多个不同时代船坞、厂房、水塔、烟囱、龙门吊、铁轨、变压器及各种机器，甚至水边的护岸，厂房墙壁上的“抓革命，促生产”的语录。正是这些“东西”渲染了场所的氛围。 公园设计组对所有这些“东西”，以及整个场地，都逐一进行测量，编号和拍摄，研究其保留的可能性：包括自然系统和元素的保留，水体和部分驳岸都基本保留原来形式，全部古树都保留在场地中，为了保留江边十多株古榕，同时要满足水利防洪对过水断面的要求，而开设支渠，形成榕树岛；构筑物的保留和再利用：两个分别反映不同时代的钢结构和水泥框架船坞被原地保留，一个红砖烟囱和两个水塔，也就地保留，并结合中在场地设计之中。机器的保留和再利用：大型的龙门吊和变压器，许多机器被结合在场地设计之中，成为丰富场所体验的重要景观元素。 (2) 改变：再利用 原有场地的“设计”必竟只反映过去人的工作和生活，以及当时的审美和价值取向，从艺术性来将，还需加以提炼，与现代人的欲望和功能需求有一定距离。所以，有必要对原有形式和场地进行改变或修饰。通过增与减的设计，在原有“设计”基础上产生新的形式，其目的是能更艺术化地再现原址的生活和工作情景，更戏剧化地讲述场地的故事，和更诗化地揭示场所的精神。同时，更充分地满足现代人的需求和欲望。岐江公园中几个典型的加法和减法设计包括：旧水塔的利用和改造;烟囱与龙门吊的再利用,船坞的再利用,机器肢体的再利用。 除了大量机器经艺术和工艺修饰而被完整地保留外，大部分机器都选取部分机体保留，并结合在一定的场景之中。一方面是为了儿童的安全考虑，另一方面则试图使其更具有经提炼和抽象后的艺术效果。 (3) 再生设计 原场地内的材料,包括钢材、乡土物种等，都可以通过加工和在设计，而体现为一种新的景观、满足新的功能。经过再生设计后的钢被用做铺地材料，乡土野草成为美丽的景观元素。甚至场地的社会主义和集体主义精神也通过诸如“红盒子”的设计，而再现。 岐江公园注释了一个完整的生态设计概念：设计师的首要任务是阅读场地，保留“没有设计师的设计”，因为那是时间的作品，是自然过程和历史的积淀。 中山岐江公园 3.2 雨洪利用与野草之美：浙江台州永宁公园的生态化设计 这是一个关于河流生态恢复与重建的案例。把一个以防洪为单一目的的硬化河道，用最经济的途径，恢复重建为充满生机的现代生态与文化游憩地(俞孔坚等，2005)。永宁江公
实验--基因结构预测分析
学院：______ 班级:_______ 学号:_________ 姓名:__________ 成绩：______ 实验五基因结构预测分析 目的： 1、熟悉并掌握从基因组核酸序列中发现基因的方法。 内容： 1、用NCBI的ORF Finder分析原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框； 2、使用GENSCAN在线软件预测真核生物基因； 3、使用POL YAH在线预测转录终止信号； 4、使用PromoterScan在线预测启动子区域。 操作及问题： 随着测序技术的不断发展，越来越多的模式生物启动了全基因组测序计划，完成全基因组测序的物种也越来越多，使得基因结构和功能的预测成为可能。同时，通过基因组文库筛选也可得到目的基因所在克隆。获得克隆序列后，同样也需要对目的基因做结构预测以便指导后续功能研究。本实验介绍几种常用的基因预测分析工具，预测核酸序列的开放阅读框、转录终止信号、启动子、CpG岛等信息。 一、开放阅读框（open reading frame，ORF）的识别 ORF是指从核酸序列上5’端翻译起始密码子到终止密码子的蛋白质编码序列。原核生物与真核生物的基因结构存在很大不同，真核生物的ORF除外显子（平均150bp）外，还含有内含子，因此真核生物基因的预测远比原核生物复杂。 （一）利用NCBI ORF Finder预测原核生物核酸序列或真核生物的cDNA序列中的开放阅读框。https://www.360docs.net/doc/179450487.html,/gorf/gorf.html 1、在NCBI上查找AC 号为AE008569 的核酸记录。（见实验五中的AE008569.mht） 问题1：这个序列的名称？ 问题2：这个序列来源物种所属的生物学大分类？
Lingo与线性规划
Lingo 与线性规划 线性规划的标准形式是 1111111..0,1,2,,n n m mn n m i a x a x b s t a x a x b x i n +≤????+≤??≥= ? (1) 其中11n n z c x c x =++称为目标函数，自变量i x 称为决策变量,不等式组(1)称为约束条件. 满足不等式组(1)的所有1(,,)n x x 的集合称为可行域，在可行域里面使得z 取最小值 的**1(,,)n x x 称为最优解，最优解对应的函数值称为最优值。 求解优化模型的主要软件有Lingo 、Matlab 、Excel 等。其中Lingo 是一款专业求解优化模型的软件，有其他软件不可替代的方便功能。本文将简要介绍其在线性规划领域的应用。 一、基本规定 1、目标函数输入格式 max=函数解析式； 或者 min=函数解析式； 2、约束条件输入格式 利用：>、<、>=、<=等符号。但是>与>=没有区别。Lingo 软件默认所以自变量都大于等于0. 3、运算 加(+),减(-),乘(*),除(/),乘方(x^a)，要注意乘号(*)不能省略。 4、变量名 不区分大小写字母，不超过32个字符，必须以字母开头。 5、标点符号 每个语句以分号“；”结束，感叹号“！”开始的是说明语句（说明语句也需要以分号“;”结束）。但是，model ，sets ，data 以“：”结尾。endsets ，enddata ，end 尾部不加任何符号。 6、命令不考虑先后次序 7、MODEL 语句 一般程序必须先输入MODEL ：表示开始输入模型，以“END”结束。对简单的模型，这两个语句也可以省略。 8、改变变量的取值范围 @bin(变量名)； 限制该变量为0或1. @bnd(a,变量名,b )； 限制该变量介于a,b 之间. @free(变量名)； 允许该变量为负数. @gin(变量名)； 限制该变量为整数. 例1 求目标函数1 223z x x =+的最小值，约束条件为 输入Lingo 程序： min = 2*x1 + 3*x2; x1 + x2 >= 350; x1 >= 100; 2*x1 + x2 <= 600; 有两种运行方式：
小区景观设计实例分析
小区景观设计实例分析 摘要：以某住宅小区设计方案为案例，分析总结了小区景观设计的基本原则、设计理念和方法要点。 关键词：小区环境；设计理念；景观设计 一．设计原则 1、突出主题景观
为形成小区特色，体现本方案独特的环境和浓郁的人文气息，注重对景观主题的选择和设计，做到主题明确，周边环境大方简洁，使园区内达到“浓装淡抹总相宜”的景观效果。 2、交往空间 针对居住空间日趋私密性、传统的邻里交往与关心日益减少的现状，在户外环境设计中考虑在创造景观效果的同时，具备邻里交往功能，如户外广场、各种休闲娱乐设施，健身道等，形成小区的交往、活动空间，吸引住户走出家门，在户外享受阳光、绿化和空气。 3、平面处理 为增加园区竖向变化，在局部位置堆坡做“微地形”处理，创造出富有情趣的园林环境。 4、建筑与景观相互包容。 将建筑视为景观的一部分，与道路、草坡、 绿树、花蔟、硬质铺装和建筑天际线构成一组完 整的小区景观，所有景观布置围绕着建筑，使环 境和建筑之间封闭与开放、紧凑与松散、流动与 固定、平面与垂直关系趋向和和谐。
5、环境系统整体和谐。 不同科目的绿色植物在不同的季节以其独特 的姿态出现在小区每个角落，园区与道路有机穿 插，石材、广场砖、植草砖、卵石等各种不同面 层材质有机结合；水景以其多变的形态穿插其中； 而那些散落在园区内具有幽默和赋予你回忆情感 的灯饰、小品、雕塑起到了点缀和传达人情的作 用，人行其中，一步一景，步移景异。 6、注重区域自然条件的利用与挖掘。 境景观，最大限度地创造出人与自然沟通的绿色 空间，既有大片水面为主的水空间，也有小桥流 水的“绿岛空间”、还有“森林空间”或是户外 活动空间。 二．设计理念： 1、将中国古典园林的意境，用现代的手法加以表现； 2、将西方造园理念导入现代环境设计中。 三．景观设计要点： 1、以南北中轴线作为景观主轴线，贯穿全局。 2、通过一系列的绿荫广场、林荫步道、景观小品、硬质铺装，形成户外社交空间，从功能上满足各年龄段居民的生活、休闲需要。 3、各景区的植物景观应各具特色，表现不同的景观效果，主干道以一种大乔木作为贯通连接。 4、材质、色彩、风格在各组团的景观间既有差异性又有相关性。 5、在强调景观主轴线的同时，还考虑了幢间绿化、河岸绿带与广场空间的相互渗透。
实验三蛋白序列比对到基因组
实验三蛋白序列比对到基因组（GeneWise and exonerate）实验目的 1）了解基因结构，acceptor, sponsor 等概念 2）理解将蛋白序列比对到基因组的应用 3）掌握利用GeneWise 将蛋白序列定位到基因组上并得到基因结构 实验数据及软件 ftp://172.28.137.55/pub/lab_materia/biosoft/lab03/ 1、Genewise 简介 Genewise 是EBI 的Ewan Birney
最优化方法(线性规划)——用Lingo对线性规划进行灵敏度分析
lingo 软件求解线性规划及灵敏度分析 注：以目标函数最大化为例进行讨论，对求最小的问题，有类似的分析方法！所有程序运行环境为lingo10。 一、用lingo 软件求解线性规划 例1： m a x 23..4310 3512,0 z x y s t x y x y x y =++≤+≤≥ 在模型窗口输入： model: max=2*x+3*y; 4*x+3*y<=10; 3*x+5*y<12; ! the optimal value is :7.454545 ; End 如图所示： 运行结果如下（点击 工具栏上的‘solve ’或点击菜单‘lingo ’下的‘solve ’即可）： Global optimal solution found. Objective value: 7.454545（最优解函数值） Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 2（迭代次数）
Variable （最优解） Value Reduced Cost X 1.272727 0.000000 Y 1.636364 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 7.454545 1.000000 2 0.000000 0.9090909E-01 3 0.000000 0.5454545 例2： 12123124125m a x 54.. 390280450 z x x s t x x x x x x x x x x =+++=++=++=≥ 在模型窗口输入： model: max=5*x1+4*x2; x1+3*x2+x3=90; 2*x1+x2+x4=80; x1+x2+x5=45; end 运行（solve ）结果如下： Global optimal solution found. Objective value: 215.0000 Infeasibilities: 0.000000 Total solver iterations: 3 Variable Value Reduced Cost X1 35.00000 0.000000 X2 10.00000 0.000000 X3 25.00000 0.000000 X4 0.000000 1.000000 X5 0.000000 3.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 215.0000 1.000000 2 0.000000 0.000000 3 0.000000 1.000000 4 0.000000 3.000000 例3
【2017年整理】lingo灵敏度分析实例
【2017年整理】lingo灵敏度分析实例一个实例理解Lingo的灵敏性分析 线性规划问题的三个重要概念: 最优解就是反应取得最优值的决策变量所对应的向量。 最优基就是最优单纯形表的基本变量所对应的系数矩阵如果其行列式是非奇异的，则该系数矩阵为最优基。 最优值就是最优的目标函数值。 Lingo的灵敏性分析是研究当目标函数的系数和约束右端项在什么范围(此时假定其它系数不变)时，最优基保持不变。灵敏性分析给出的只是最优基保持不变的充分条件，而不一定是必要条件。下面是一道典型的例题。 一奶制品加工厂用牛奶生产A1,A2两种奶制品，1桶牛奶可以在甲车间用12小时加工成3公斤A1，或者在乙车间用8小时加工成4公斤A2。根据市场需求，生产的A1,A2全部能售出，且每公斤A1获利24元，每公斤A2获利16元。现在加工厂每天能得到50桶牛奶的供应，每天正式工人总的劳动时间480小时，并且甲车间每天至多能加工100公斤A1，乙车间的加工能力没有限制。试为该厂制订一个生产计划，使每天获利最大，并进一步讨论以下3个附加问题: 1) 若用35元可以买到1桶牛奶，应否作这项投资,若投资，每天最多购买多少桶牛奶, 2) 若可以聘用临时工人以增加劳动时间，付给临时工人的工资最多是每小时几元, 3) 由于市场需求变化，每公斤A1的获利增加到30元，应否改变生产计划, 模型代码: max=72*x1+64*x2; x1+x2<=50; 12*x1+8*x2<=480;
3*x1<=100; 运行求解结果: Objective value: 3360.000 Variable Value Reduced Cost X1 20.00000 0.000000 X2 30.00000 0.000000 Row Slack or Surplus Dual Price 1 3360.000 1.000000 2 0.000000 48.00000 3 0.000000 2.000000 4 40.00000 0.000000 这个线性规划的最优解为x1=20，x2=30，最优值为z=3360，即用20桶牛奶生产A1, 30桶牛奶生产A2，可获最大利润3360元。输出中除了告诉我们问题的最优解和最优值以外，还有许多对分析结果有用的信息。 其中，“Reduced Cost”列出最优单纯形表中判别数所在行的变量的系数，表示当变量有微小变动时, 目标函数的变化率。其中基变量的reduced cost值应为0，对于非基变量 Xj, 相应的 reduced cost值表示当某个变量Xj 增加一个单位时目标函数减少的量( max型问题)。本例中X1，X2均为基变量。 “Slack or Surplus”给出松驰变量的值，模型第一行表示目标函数，所以第二行对应第一个约束。3个约束条件的右端不妨看作3种“资源”:原料、劳动时间、车间甲的加工能力。输出中Slack or Surplus给出这3种资源在最优解下是否有剩余:原料、劳动时间的剩余均为 零，车间甲尚余40(公斤)加工能力。