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数学字母数字符号 数学字母数字符号 “ 𝕏 ”重定向至此。关于标志外观为𝕏的社交媒体，请见“ X (社交媒体) ”。 本文关注Unicode 码位 区段（Unicode block），着眼于Unicode的字母编码与排版等。不关注拉丁字母与希腊字母在数学中的使用与含义。 数学字母数字符号 Mathematical Alphanumeric Symbols 范围 U+1D400 .. U+1D7FF （1,024个码位） 平面 第一辅助平面 （ SMP ） 文字 通用 符号系列 数学符号 已分配 996个码位 未分配 28个保留码位 统一码版本历史 3.1 991 (+991) 4.0 992 (+1) 4.1 994 (+2) 5.0 996 (+2) 相关区块 码表链接 ∣ 网页链接 注释 ： [ 1 ] [ 2 ] 数学字母数字符号 （Mathematical Alphanumeric Symbols）是Unicode的一个 码位区段 （ Unicode block ）的正式名称。包含不同字型风格的 拉丁字母 、 希腊字母 与十进制 数字 在数学中用作不同指代含义的符号。例如，黑板粗体（blackboard bold），Unicode中使用的对应术语是双线体（double-struck）。 Unicode 的 第一辅助平面 的码位区段1D000-1DFFF是“记号系统”(Notational systems)，在 U+1D400 ... U+1D7FF 包含了称之为数学字母数字符号的 字形 ). 这使得可以专门设计与使用特殊的数学字符字型，不同于正文中使用的普通字母、数字。例如，数学中使用的斜体 " A "与正体字母"A"有不同的含义. 这些数学字母数字符号仅用于数学公式，不用于普通的文本中. 不同字型的这些符号在不同的数学领域往往具有特定的、固定的含义。 ^ Unicode character database . The Unicode Standard. [ 2016-07-09 ] . （原始内容 存档 于2017-09-25）.   ^ Enumerated Versions of The Unicode Standard . The Unicode Standard. [ 2016-07-09 ] . （原始内容 存档 于2016-06-29）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学学会列表 数学学会列表 世界各地数学学会的列表： This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学学科分类标准 数学学科分类标准 数学学科分类标准 （英语： Mathematics Subject Classification 、MSC）是由 美国数学学会 策划的建立在两个主要的引文数据库 数学评论 和 数学文摘 上的字母数字混合的 分类 方案。该标准被许多数学接收 学术论文 的 期刊 所采用。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学宇宙假说 数学宇宙假说 现代物理学 i ℏ ∂ ∂ t Ψ ( r , t ) = H ^ Ψ ( r , t ) {\displaystyle {i\hbar {\frac {\partial }{\partial t}}\Psi (\mathbf {r} ,\,t)={\hat {H}}\Psi (\mathbf {r} ,\,t)}} 1 c 2 ∂ 2 ϕ n ∂ t 2 − ∇ 2 ϕ n + ( m c ℏ ) 2 ϕ n = 0 {\displaystyle {\frac {1}{{c}^{2}}}{\frac {{\partial }^{2}{\phi }_{n}}{{\partial t}^{2}}}-{{\nabla }^{2}{\phi }_{n}}+{\left({\frac {mc}{\hbar }}\right)}^{2}{\phi }_{n}=0} 时空拓扑 ： 薛定谔方程 和 克莱因-戈尔登方程 历史 奠基者 马克斯·普朗克  · 阿尔伯特·爱因斯坦  · 尼尔斯·玻尔  · 马克斯·玻恩  · 维尔纳·海森堡  · 埃尔温·薛定谔  · 路易·德布罗意  · 萨特延德拉·纳特·玻色  · 沃尔夫冈·泡利  · 保罗·狄拉克 相关概念 空间  · 时间  · 能量  · 物质  · 功 随机性  · 信息  · 熵  · 心灵 光  · 粒子  · 波  · 空穴子 分支 应用物理学  · 实验物理学  · 理论物理学 科学哲学  · 物理哲学 数理逻辑  · 数学物理学 超对称性  · 弦论  · M理论 大统一理论  · 标准模型 量子力学  · 量子场论 反粒子  · 反物质 电磁学  · 量子电动力学 弱相互作用  · 电弱相互作用 强相互作用  · 量子色动力学 粒子物理学  · 核物理学 奇异物质  · 希格斯玻色子 原子-分子-光物理学 凝聚体物理学 量子统计力学 量子信息  · 量子计算 自旋电子学  · 超导 非线性动力学  · 光子学  · 生物物理学 神经物理学  · 量子心灵 等离子体  · 中微子天文学 狭义相对论  · 广义相对论 尺度相关性  · 时空对称性 暗物质  · 暗能量 分形分析  · 量子混沌 涌现  · 复杂系统 黑洞  · 全息原理 天体物理学  · 可观测宇宙 大爆炸  · 宇宙学 引力  · 圈量子引力论 量子引力  · 万有理论  · 多重宇宙 相关研究者 威廉·伦琴  · 亨利·贝可勒尔  · 亨德里克·洛伦兹  · 马克斯·普朗克  · 皮埃尔·居里  · 威廉·维恩  · 玛丽·居里  · 阿诺·索末菲  · 欧内斯特·卢瑟福  · 弗雷德里克·索迪  · 海克·卡末林·昂内斯  · 阿尔伯特·爱因斯坦  · 弗朗克·韦尔切克  · 马克斯·玻恩  · 赫尔曼·外尔  · 尼尔斯·玻尔
重宇宙 相关研究者 威廉·伦琴  · 亨利·贝可勒尔  · 亨德里克·洛伦兹  · 马克斯·普朗克  · 皮埃尔·居里  · 威廉·维恩  · 玛丽·居里  · 阿诺·索末菲  · 欧内斯特·卢瑟福  · 弗雷德里克·索迪  · 海克·卡末林·昂内斯  · 阿尔伯特·爱因斯坦  · 弗朗克·韦尔切克  · 马克斯·玻恩  · 赫尔曼·外尔  · 尼尔斯·玻尔  · 埃尔温·薛定谔  · 路易·德布罗意  · 马克斯·冯·劳厄  · 萨特延德拉·纳特·玻色  · 阿瑟·康普顿  · 沃尔夫冈·泡利  · 欧内斯特·沃尔顿  · 恩里科·费米  · 约翰内斯·范德瓦耳斯  · 维尔纳·海森堡  · 弗里曼·戴森  · 彼得·塞曼  · 亨利·莫塞莱  · 大卫·希尔伯特  · 库尔特·哥德尔  · 帕斯库尔·约当  · 保罗·狄拉克  · 尤金·维格纳  · 斯蒂芬·霍金  · 菲利普·安德森  · 乔治·勒梅特  · 乔治·汤姆孙  · 亨利·庞加莱  · 约翰·惠勒  · 罗杰·彭罗斯  · 罗伯特·密立根  · 南部阳一郎  · 约翰·冯·诺伊曼  · 彼得·希格斯  · 奥托·哈恩  · 理查德·费曼  · 李政道  · 菲利普·莱纳德  · 阿卜杜勒·萨拉姆  · 杰拉德·特·胡夫特  · 约翰·贝尔  · 默里·盖尔曼  · 约瑟夫·汤姆孙  · 钱德拉塞卡拉·拉曼  · 威廉·劳伦斯·布拉格  · 约翰·巴丁  · 威廉·肖克利  · 詹姆斯·查德威克  · 欧内斯特·劳伦斯  · 安东·蔡林格 数学宇宙假说 （英语： Mathematical universe hypothesis ，简称 MUH ），又称为 终极系综理论 （ Ultimate ensemble theory ），是 美国 宇宙学家 、 麻省理工学院 教授 马克斯·泰格马克 提出的一种 万有理论 。 [ 1 ] [ 2 ] 泰格马克认为， 物理 实在即是 数学结构 ，一切数学结构都是物理存在的。对于那些足够 复杂 以至拥有 自我意识 子结构 （ self-aware substructures ，简称 SAS ）的数学结构而言，这些子结构（如人类意识）能够 主观 地 感知 到自己 存在 于一个物理“真实”的世界中。 [ 3 ] [ 4 ] 在泰格马克提出的四层 多重宇宙论 中，最高层（第四层）平行宇宙即是指拥有不同数学结构的平行宇宙，每种数学结构都对应着一个平行宇宙。 [ 2 ] ^ Tegmark, Max. Is "the Theory of Everything" Merely the Ultimate Ensemble Theory?. Annals of Physics. November 1998, 270 (1): 1–51. Bibcode:1998AnPhy.270....1T . S2CID 41548734 . arX
克提出的四层 多重宇宙论 中，最高层（第四层）平行宇宙即是指拥有不同数学结构的平行宇宙，每种数学结构都对应着一个平行宇宙。 [ 2 ] ^ Tegmark, Max. Is "the Theory of Everything" Merely the Ultimate Ensemble Theory?. Annals of Physics. November 1998, 270 (1): 1–51. Bibcode:1998AnPhy.270....1T . S2CID 41548734 . arXiv:gr-qc/9704009 . doi:10.1006/aphy.1998.5855 .   ^ 2.0 2.1 M. Tegmark 2014, " Our Mathematical Universe ", Knopf ^ Tegmark, Max. The Mathematical Universe. Foundations of Physics. February 2008, 38 (2): 101–150. Bibcode:2008FoPh...38..101T . S2CID 9890455 . arXiv:0704.0646 . doi:10.1007/s10701-007-9186-9 .   ^ Tegmark (1998), p. 1. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学定理列表 数学定理列表 以下是数学 定理 的列表： This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学家 数学家 数学家 是指一群对 数学 有深入了解的人士，并且将其知识运用于其工作上（特别是解决数学问题）。数学家专注于 数 、 数据 、 逻辑 、 集合 、结构 (数学)、 空间 、 变化 。专注于解决 纯数学 （基础数学）领域以外的问题的数学家称为 应用数学家 ，他们运用他们的特殊数学知识与 专业 的方法解决许多在科学领域的显著问题。因为专注于广泛领域的问题、理论系统、定点结构。应用数学家经常研究与制定 数学模型 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学家列表 数学家列表 以下按国籍排列方法列出的 数学家 列表。 中国 、 法国 、 德国 、 意大利 、 古希腊 、 英国 、 美国 、 俄罗斯 、 挪威 、 瑞典 、 荷兰 、 瑞士 、 比利时 、 匈牙利 、 丹麦 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学对象 数学对象 数学对象 （Mathematical object）是 数学 中的抽象 概念 。用数学的普通语言来说，对象是任何可以或已经用 演绎推理 和 数学证明 正式定义的对象。一般地，一个数学对象可以是一个能代入 变数 的值，从而可以用于公式里。 经常遇到的数学对象包括 数 、 集合 、 函数 、 表示式 、 几何形状 、其他数学对象的变换和 空间 。数学对象可以非常复杂。比如说， 定理 、 证明 甚至 理论 在 证明论 中被视为数学对象。 数学对象的 存在 是数学哲学家进行大量研究和讨论的对象。 [ 1 ] ^ Burgess, John, and Rosen, Gideon, 1997. A Subject with No Object: Strategies for Nominalistic Reconstrual of Mathematics . Oxford University Press. ISBN  0198236158 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学小先锋 数学小先锋 数学小先锋 （英语： Cyberchase ）是一部 美国 系列动画片 ，于美国 PBS儿童台 于2002年1月21日首播。采用30分钟两集的方式播出。这个影集是由Sandra Sheppard所创造 [ 1 ] 。 ^ 存档副本 . [ 2021-06-12 ] . （原始内容 存档 于2021-06-12）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学巧合 数学巧合 在 数学 中， 数学巧合 指的是两个 数学表达式 的值极为接近，却未有任何理论解释的现象。 例如， 2 的10次方非常接近于整数 1000 ： 2 10 = 1024 ≈ 1000 = 10 3 {\displaystyle 2^{10}=1024\approx 1000=10^{3}} 工程学 中有时会利用数学巧合，使用某个表达式去 近似 计算另一个表达式。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学常数 数学常数 各种各样的 数 基本 N ⊆ Z ⊆ Q ⊆ R ⊆ C {\displaystyle \mathbb {N} \subseteq \mathbb {Z} \subseteq \mathbb {Q} \subseteq \mathbb {R} \subseteq \mathbb {C} } 正数 R + {\displaystyle \mathbb {R} ^{+}} 自然数 N {\displaystyle \mathbb {N} } 正整数 Z + {\displaystyle \mathbb {Z} ^{+}} 小数 有限小数 无限小数 循环小数 有理数 Q {\displaystyle \mathbb {Q} } 代数数 A {\displaystyle \mathbb {A} } 实数 R {\displaystyle \mathbb {R} } 复数 C {\displaystyle \mathbb {C} } 高斯整数 Z [ i ] {\displaystyle \mathbb {Z} [i]} 负数 R − {\displaystyle \mathbb {R} ^{-}} 整数 Z {\displaystyle \mathbb {Z} } 负整数 Z − {\displaystyle \mathbb {Z} ^{-}} 分数 单位分数 二进分数 规矩数 无理数 超越数 虚数 I {\displaystyle \mathbb {I} } 二次无理数 艾森斯坦整数 Z [ ω ] {\displaystyle \mathbb {Z} [\omega ]} 延伸 二元数 四元数 H {\displaystyle \mathbb {H} } 八元数 O {\displaystyle \mathbb {O} } 十六元数 S {\displaystyle \mathbb {S} } 超实数 ∗ R {\displaystyle ^{*}\mathbb {R} } 大实数 上超实数 双曲复数 双复数 复四元数 共四元数 超复数 超数 超现实数 其他 素数 P {\displaystyle \mathbb {P} } 可计算数 基数 阿列夫数 同余 整数数列 公称值 规矩数 可定义数 序数 超限数 p 进数 圆周率 π = 3 … 自然对数的底 e = 2 … 虚数单位 i = − 1 {\displaystyle i={\sqrt {-{1}}}} 无限大 ∞ {\displaystyle \infty } 数学常数 是指数值不变的常量，与之相反的是 变量 。跟大多数 物理常数 不一样的地方是，数学常数的定义是独立于所有物理测量。 数学常数通常是 实数 或 复数 域的元素。数学常数可称为是可定义的数字（通常都是可计算的）。 其他可选的表示方法可以在 数学常数（以连分数表示排列） 找到。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学常数 (以连分数表示排列) 数学常数 (以连分数表示排列) 这是以 连分数 表示排列的 数学常数 列表。 ( 无理数 的常数有无限长的连分数：其最后面项为 ... 。) 符号 数集 值 连分数表示 Λ > – 2.7 · 10 −9 0 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 0 [0;] M 1 ≈ 0.26149 72128 47642 78375 54268 38608 69585 [0; 3, 1, 4, 1, 2, 5, 2, 1, 1, 1, 1, 13, 4, 2, 4, 2, 1, 33, 296, 2, 1, 5, 19, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 1] ½ Q {\displaystyle \mathbb {Q} } = 0.5 [0; 1, 1] Ω 或 W(1) R {\displaystyle \mathbb {R} } ≈ 0.56714 32904 09783 87299 99686 62210 35555 [0; 1, 1, 3, 4, 2, 10, 4, 1, 1, 1, 1, 2, 7, 306, 1, 5, 1, 2, 1, 5, 1, 1, 1, 1, 7, 1, 4, 2, ...] γ ≈ 0.57721 56649 01532 86060 65120 90082 40243 [0; 1, 1, 2, 1, 2, 1, 4, 3, 13, 5, 1, 1, 8, 1, 2, 4, 1, 1, 40, 1, 11, 3, 7, 1, 7, 1, 1, 5, 1, 49, ...] ϕ − 1 {\displaystyle \phi ^{-1}} R ∖ Q {\displaystyle \mathbb {R} \backslash \mathbb {Q} } ≈ 0.61803 39887 [0; 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, …] C 2 ≈ 0.66016 18158 46869 57392 78121 10014 55577 [0; 1, 1, 1, 16, 2, 2, 2, 2, 1, 18, 2, 2, 11, 1, 1, 2, 4, 1, 16, 3, 2, 4, 21, 2, 405, 2, 1, 33, 1, 1] β * ≈ 0.70258 [0; 1, 2, 2, 1, 3, 5, 1, 2, 6, 1, 1, 5] K R ∖ Q {\displaystyle \mathbb {R} \backslash \mathbb {Q} } ? ≈ 0.76422 36535 89220 66 [0; 1, 3, 4, 6, 1, 15, 1, 2, 2, 3, 1, 23, 3, 1, 1, 3, 1, 1, 7, 2, 3, 3, 18, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 6] B 4 ≈ 0.87058 83800 [0; 1, 6, 1, 2, 1, 2, 956, 8, 1, 1, 1, 23] K ≈ 0.91596 55941 77219 01505 46035 14932 38411 [0; 1, 10, 1, 8, 1, 88, 4, 1, 1, 7, 22, 1, 2, 3, 26, 1, 11, 1, 10, 1, 9, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] 1 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 1 [1;] B´ L ≈ 1.08366 （历史上的猜测值，
0; 1, 6, 1, 2, 1, 2, 956, 8, 1, 1, 1, 23] K ≈ 0.91596 55941 77219 01505 46035 14932 38411 [0; 1, 10, 1, 8, 1, 88, 4, 1, 1, 7, 22, 1, 2, 3, 26, 1, 11, 1, 10, 1, 9, 3, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2] 1 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 1 [1;] B´ L ≈ 1.08366 （历史上的猜测值，实际值为1） [1; 11, 1, 20, 2, 1, 12, 2, 2] K ≈ 1.13198 824 [1; 7, 1, 1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 1, 17, 1, 1, 2, 1, 2, 4, 1, 2] ρ R {\displaystyle \mathbb {R} } ≈ 1.32471 95724 47460 25960 90885 44780 97340 [1; 1, 3, 12, 1, 1, 3, 2, 3, 2, 4, 2, 141, 80, 2, 5, 1, 2, 8, 2, 1, 1, 3, 1, 8, 2, 1, 1, 14, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 3, 1, 10, 4 ...] √2 R ∖ Q {\displaystyle \mathbb {R} \backslash \mathbb {Q} } ≈ 1.41421 35623 73095 04880 16887 24209 69807 [1; 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, ...] μ ≈ 1.45136 92348 83381 05028 39684 85892 027 [1; 2, 4, 1, 1, 1, 3, 1, 1, 1, 2, 47, 2, 4, 1, 12, 1, 1, 2, 2, 1, 7, 2, 1, 1, 1, 2, 30, 6, 3, 6] E B R {\displaystyle \mathbb {R} } ≈ 1.60669 51524 15291 763 [1; 1, 1, 1, 1, 5, 2, 1, 2, 29, 4, 1, 2, 2, 2, 2, 6, 1, 7, 1, 6, 2, 1, 1, 1, 20, 1, 3, 1, 1, 1, ...] φ R ∖ Q {\displaystyle \mathbb {R} \backslash \mathbb {Q} } ≈ 1.61803 39887 49894 84820 45868 34365 63811 [1; 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, ...] B 2 ≈ 1.90216 05823 [1; 1, 9, 4, 1, 1, 8, 3, 4, 7, 1, 3, 3, 1, 2, 1, 1, 12, 4, 2, 1, 2, 2] 2 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 2 [2;] α ≈ 2.50290 78750 95892 82228 39028 73218 21578 [2; 1, 1, 85, 2, 8, 1, 10, 16, 3, 8, 9, 2, 1, 40, 1, 2, 3, 2
1, 1, 1, ...] B 2 ≈ 1.90216 05823 [1; 1, 9, 4, 1, 1, 8, 3, 4, 7, 1, 3, 3, 1, 2, 1, 1, 12, 4, 2, 1, 2, 2] 2 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 2 [2;] α ≈ 2.50290 78750 95892 82228 39028 73218 21578 [2; 1, 1, 85, 2, 8, 1, 10, 16, 3, 8, 9, 2, 1, 40, 1, 2, 3, 2, 2, 1, 17, 1, 1, 5, 3, 2, 6, 3, 5, 1] e R {\displaystyle \mathbb {R} } ≈ 2.71828 18284 59045 23536 02874 71352 66249 [2; 1, 2, 1, 1, 4, 1, 1, 6, 1, 1, 8, 1, 1, 10, 1, 1, 12, 1, 1, 14, 1, 1, 16, 1, 1, 18, 1, 1, 20, 1, ...] K 0 ≈ 2.68545 20011 19507 41674 [2; 1, 2, 5, 1, 1, 2, 1, 1, 3, 10, 2, 1, 3, 2, 24, 1, 3, 2, 3, 1, 1, 1, 90] 3 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 3 [3;] π R {\displaystyle \mathbb {R} } ≈ 3.14159 26535 89793 23846 26433 83279 50288 [3; 7, 15, 1, 292, 1, 1, 1, 2, 1, 3, 1, 14, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 1, 84, 2, 1, 1, 15, 3, 13, 1, 4, 2, ...] 4 N {\displaystyle \mathbb {N} } = 4 [4;] δ ≈ 4.66920 16091 02990 67185 32038 20466 20161 [4; 1, 2, 43, 2, 163, 2, 3, 1, 1, 2, 5, 1, 2, 3, 80, 2, 5, 2, 1, 1, 1, 33, 1, 1, 53, 1, 1, 1, 1, 1] This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学年刊 数学年刊 《数学年刊》 Annals of Mathematics 学科 数学 语言 英文 主编 Jean Bourgain，David Gabai， 尼克·卡茨 ， 查尔斯·费夫曼 ， 塞尔久·克莱内尔曼 ， 彼得·萨那克 ， 雅科夫·西奈 ， 田刚 出版信息 曾用名 The Analyst 出版历史 1874年至今 出版者 普林斯顿大学 ， 普林斯顿高等研究院 （ 美国 ） 发行周期 双月 标准缩写 ISO 4 ( alt )  · 蓝皮书 ( alt1  · alt2 ) NLM ( alt )  · MathSciNet ( alt ) ISO 4 ' Ann. Math.' 索引 CODEN  · JSTOR ( alt )  · LCCN ( alt ) MIAR  · NLM ( alt )  · Scopus CODEN ANMAAH ISSN 0003-486X LCCN 49006640 OCLC 编号 01481391 链接 期刊首页 《 数学年刊 》（ Annals of Mathematics ）是 普林斯顿大学 和 普林斯顿高等研究院 办的数学期刊。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学归纳法 数学归纳法 数学归纳法 （英语： mathematical induction ，缩写： MI ）是一种 数学证明 方法，通常被用于 证明 某个给定 命题 在整个或者局部 自然数 范围内成立。除了 自然数 以外， 广义 上的数学归纳法也可以用于证明一般 良基 结构，例如： 集合论 中的 树 。这种广义的数学归纳法应用于 数学逻辑 和 计算机科学 领域，称作 结构归纳法 。 虽然数学归纳法名字中有“归纳”，但是数学归纳法并非 逻辑 上不严谨的 归纳推理法 ，它属于完全 严谨 的 演绎推理法 。 [ 1 ] 事实 上，所有 数学证明 都属于 演绎推理 方法 。 ^ Suber, Peter. Mathematical Induction . Earlham College. [ 2011-03-26 ] . （原始内容 存档 于2011-05-24） （英语） .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学形态学 数学形态学 数学形态学（Mathematical morphology） 是一门建立在 格论 和 拓扑学 基础之上的图像分析学科，是数学形态学 图像处理 的基本理论。其基本的运算包括： 腐蚀 和 膨胀 、 开运算 和 闭运算 、骨架抽取、极限腐蚀、击中击不中变换、形态学梯度、Top-hat变换、颗粒分析、流域变换等。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学心理学 数学心理学 心理学 大纲 历史 子领域 心理学基础 异常心理学 行为遗传学 生物心理学 心理药物学 认知心理学 比较心理学 跨文化心理学 文化心理学 差异心理学 发展心理学 演化心理学 实验心理学 神经心理学 人格心理学 正面心理学 定量心理学 社会心理学 应用心理学 应用行为分析 心理语言学 临床心理学 社区心理学 消费行为 咨商心理学 批判社区心理学 教育心理学 环境心理学 人因工程学 法庭心理学 健康心理学 人本主义心理学 工业与组织心理学 本体解释学 法庭心理学 经济心理学 医学心理学 军事心理学 音乐心理学 职业健康心理学 政治心理学 心理治疗 宗教心理学 学校心理学 运动心理学 交通心理学 心理学列表 心理学学科列表 心理学组织列表 心理学家列表 心理治疗列表 心理学词汇表 心理学重要著作列表 心理学研究方法列表 心理学学派列表 心理学的时间表 心理学文章索引 心理学主题 神经科学主题 医学主题 社会主题 数学心理学 是利用数学模型来研究心理现象的 心理学 分支。用 定量 的方法来描述心理现象。由于研究的对象的复杂性，一般只能对研究作模糊的 定性 描述，但在 信息论 、 控制论 、统计决策论和 电脑科学 发展的推动下，数学心理学也发展迅速，不断取得了新成果。用 数学模型 描述心理现象，其优越性不仅是它比自然语言的描述具有更大的概括性、准确性、演绎力和预测力，更重要的是它便于用计算机来模拟，为研究 人工智能 创造了更好的辅助。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学手册 数学手册 数学手册 ( Handbook of Mathematics ) 《数学手册》原文第13版封面。此版由苏联 科学出版社 出版于1986年。 作者 И·Н·布隆施泰因 （И. Н. Бронштейн）， К·А·谢门德雅耶夫 （К. А. Семендяев）， 等等 类型 数学 ， 手册 语言 俄语 , 德语 [ 1 ] , 斯洛文尼亚语 [ 1 ] , 克罗地亚语 [ 1 ] , 塞尔维亚语 [ 1 ] , 英语 [ 1 ] , 日语 , 西班牙语 , 汉语 [ 1 ] , 匈牙利语 [ 1 ] , 波兰语 [ 1 ] 出版信息 出版日期 1945年 [ 2 ] [ 3 ] 出版地 苏联，德国 《 数学手册 》（俄语： « Справочник по математике » ，英语： Handbook of Mathematics ）是一本最初由 苏联 数学家 И·Н·布隆施泰因（И. Н. Бронштейн）和К·А·谢门德雅耶夫（К. А. Семендяев）编辑的数学基础知识与 公式 大全。 1945年，该书在苏联首次出版 [ 2 ] [ 3 ] ，不久就成为科技人员与高等学校学生的技术类热门参考书。后来，此书在流传的过程中，又经过多人多次地翻译、扩充、修订和二次翻译，以德文扩充版为中心又衍生出众多不尽相同的分支版本。现在主要有2大类不同的版本在流传，每类版本都有多种翻译版本。 ^ 1.0 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 引用错误：没有为名为 Europa_2015_EN 的参考文献提供内容 ^ 2.0 2.1 引用错误：没有为名为 Girlich_2014 的参考文献提供内容 ^ 3.0 3.1 引用错误：没有为名为 Ziegler_2002 的参考文献提供内容 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学教育 数学教育 数学教育 （英语： Mathematics education ）是研究 数学 教学的实践和方法的学科。而且，数学教育工作者也关注促进这种实践的工具及其研究的发展。数学教育是现代社会激烈争论的主题之一。这个术语有个歧义，它既指各地的教室里的实践，也指新生的一个学科，它有自己的期刊，会议，等等。这方面最重要的国际组织是 数学教育国际委员会 。 [ 1 ] ^ 存档副本 . [ 2005-07-14 ] . （ 原始内容 存档于2005-05-03）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学构成主义 数学构成主义 在 数学哲学 中， 构成主义 或 构造主义 认为要证明一个 数学对象 存在就必须把它构造出来。如果假设一个对象不存在，并从该假设推导出一个矛盾，对于构成主义者来说，不足以证明该对象存在。（ 构造性证明 ） 构成主义常常和 直觉主义 混淆，实际上，直觉主义只是构成主义的一种。直觉主义强调数学的基础建立在数学家们个人的直觉上，这样就把数学在本质上作为一种主观活动。构成主义不这样强调，并和对数学的客观看法保持一致。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学桥丛书 数学桥丛书 数学桥丛书 是由 上海科技教育出版社 出版的一系列数学主题的科普书籍 [ 1 ] ，得名自 剑桥大学 校园内的 数学桥 ，2022年起在每年的 圆周率日 出版 [ 2 ] 。 ^ “数学桥”，带你领略数学之美-中华读书报-光明网 . epaper.gmw.cn. [ 2023-03-28 ] . （原始内容 存档 于2023-03-28）.   ^ 跨越“数学桥”，感受数学之美-中华读书报-光明网 . epaper.gmw.cn. [ 2023-03-28 ] . （原始内容 存档 于2023-03-28）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学模型 数学模型 提示 ：此条目的主题不是 模型论 （ 数理逻辑 的一个分支）中的相同术语。此外，用来说明一种数学思想的人工制品也会被称作数学模型，但该用法与本文中解释的意思相反。 数学模型 一般性术语 上级分类 概念模型 、​ 知识产权作品 、​ 模型 、​ 科学模型 、​ 数学对象   话题方面 数学   起因 数学建模   用户 数学建模   使用 数学概念 、​ 数学符号   数学模型 （mathematical model）是使用 数学 来将一个 系统 简化后予以描述。数学模型广泛应用在 自然科学 （如 物理学 、 化学 、 生物学 、 宇宙学 ）、 工程 学科（如 计算机科学 ， 人工智能 ）、以及 社会科学 （如 经济学 、 心理学 、 社会学 和 政治科学 ）上。科学家和工程师用模型来解释一个系统，研究不同组成部分的影响，以及对行为做出预测。常见的模型包括 动力系统 、 概率模型 、 微分方程 或 赛局模型 等等。描述不同对象的模型可能有相同的形式，同一个模型也可能包含了不同的抽象结构。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学物理 数学物理 数学物理 是 数学 和 物理学 的交叉领域，指应用特定的数学方法来研究物理学的某些部分。对应的数学方法也叫 数学物理方法 。数学和物理学的发展在历史上一直密不可分，许多数学理论是在物理问题的基础上发展起来的；很多数学方法和工具通常也只在物理学中找到实际应用。不过，也只是互相参考而已，没有所谓的一定。 [ 1 ] ^ Definition from the Journal of Mathematical Physics . 存档副本 . [ 2005-10-14 ] . （ 原始内容 存档于2006-10-03）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学猜想列表 数学猜想列表 本表是动态列表，或许永远不会完结。欢迎您参考可靠来源来 查漏补缺 。 这是一个 数学 猜想 列表 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学用表 数学用表 数学用表 是 计算器 普及之前，用于简化并加快 运算 速度的表格。数学用表中列出了大量不同变量进行计算后的结果，使用者可以通过查表直接得到运算结果。最常见的数学用表是 乘法表 ，多数人在早期的 数学 课上就学习了这一表格： 乘法表 × 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 2 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 3 3 6 9 12 15 18 21 24 27 30 33 36 39 4 4 8 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 52 5 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 6 6 12 18 24 30 36 42 48 54 60 66 72 78 7 7 14 21 28 35 42 49 56 63 70 77 84 91 8 8 16 24 32 40 48 56 64 72 80 88 96 104 9 9 18 27 36 45 54 63 72 81 90 99 108 117 10 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 11 11 22 33 44 55 66 77 88 99 110 121 132 143 12 12 24 36 48 60 72 84 96 108 120 132 144 156 13 13 26 39 52 65 78 91 104 117 130 143 156 169 例如要查找7×8的结果，可以查询第7行第8列并得到结果56。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学百科全书 数学百科全书 《 数学百科全书 》（俄语： Математическая энциклопедия ）为 苏联 科学院 院士、通讯院士和苏联数学各领域的权威学者执笔撰写， 伊万·维诺格拉多夫 主编的一部数学 百科全书 ，由苏联大百科全书出版社出版，最早的版本于1977年出版，尔后陆续出版了增订本。该书是 数学史 上的一个里程碑，是当今世界上内容最新、最全面、水平最高的一部大型数学工具书。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学科学研究 数学科学研究 数学科学研究 ( Studies in Mathematical Sciences )，是由加拿大科学与文化研究与发展中心(Canadian Research & Development Center of Sciences and Cultures ) 2010年11月份创办，总部位于魁北克省蒙特利尔市。 《数学科学的研究》是一个季度开放存取同行评审科学期刊，涵盖纯数学和应用数学，包括微分方程、模糊数学、代数几何、概率和统计、金融数学和生物数学等等。现任主编，首席卢卡问：赞博尼（里昂大学）。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学突破奖 数学突破奖 数学突破奖 （英语： Breakthrough Prize in Mathematics ）是2013年由 尤里·米尔纳 与 马克·扎克伯格 共同设立的奖项 [ 1 ] 。2016届开始在突破奖外还颁发新视野奖。 第一届于2014年（2015年奖，前一年颁发）颁发给 西蒙·唐纳森 、 马克西姆·孔采维奇 、 雅各·卢里 、 陶哲轩 与 理查·泰勒 ，之后每一年有一位获奖者，每位获奖者各得300万美元 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。 ^ Breakthrough Prize in MATHEMATICS . [ 2014-06-23 ] . （ 原始内容 存档于2014-07-28）.   ^ New York Times , 23 June 2014, The Multimillion-Dollar Minds of 5 Mathematical Masters . [ 2014-06-23 ] . （原始内容 存档 于2014-06-23）.   ^ 澳洲華裔學者奪“數學突破獎” 保持華人謙遜傳統 . 新浪网. 2014-06-25 [ 2014-06-27 ] . （原始内容 存档 于2016-03-04）.   ^ 2014數學突破獎揭曉，陶哲軒等5人各獲300萬美元 . IBTimes. 2014-06-24 [ 2014-06-27 ] . （ 原始内容 存档于2014-07-26）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学竞赛列表 数学竞赛列表 数学竞赛 是以 数学 为主题的考试 竞赛 活动。题目类型通常为选择、填空、解答和证明题。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学笑话 数学笑话 数学笑话 是一种关于 数学 和 数学家 的 幽默 ，有时来自于一些数学术语的双关含义，有时来自于对数学的一些误解。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学符号表 数学符号表 数学 不一定会加以说明。但绝大多数常见的符号都有相应标准 [ 1 ] 或 Unicode 符号说明 [ 2 ] 下表列出很多常见 数学符号 ，并附有名称、读法和应用领域。第四栏提供简单例子。 [ 注 1 ] ^ ISO 80000-2:2009 . International Organization for Standardization . [ 2018-06-15 ] . （原始内容 存档 于2014-03-26）.   ^ Index of Unicode symbols . Unicode . [ 2018-06-15 ] . （原始内容 存档 于2018-06-15）.   引用错误：页面中存在 <ref group="註"> 标签，但没有找到相应的 <references group="註" /> 标签 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学结构 数学结构 在 数学 中，一个 集合 上的 结构 ，或者更一般的讲 类型 ，是由附加在该集合上的 数学对象 所组成，它们使得这个集合更易操作或赋予它们特殊的意义。 常见的结构包括 测度 ， 代数结构 ， 拓扑结构 ， 度量结构 （ 几何 ）， 序 ，和 等价关系 等等。 有时候，一个集合同时有几种结构；这使得可研究的属性更丰富。例如，序可以导出一种拓扑。又如，如果一个集合有个拓扑并是一个 群 ，而且这两个结构满足一定关系，则该集合成为一个 拓扑群 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学置标语言 数学标记语言 数学标记语言（MathML） 互联网 媒体类型 application/mathml+xml、​application/mathml-presentation+xml、​application/mathml-content+xml、​math/mml 开发者 万维网联盟（W3C） 格式类型 标记语言 扩展自 XML 标准 Mathematical Markup Language (MathML) Version 3.0 2nd Edition 网站 W3C MathML 数学标记语言 （ Mathematical Markup Language ， MathML ），是一种基于 XML 的标准，用来描述数学符号和公式。它的目标是把数学公式集成到 万维网 和其他文档中。从2015年开始，MathML成为了 HTML5 的一部分和 ISO 标准。 由于数学符号和公式的结构复杂且符号与符号之间存在多种逻辑关系，MathML的格式十分繁琐。因此，大多数人都不会去手写MathML，而是利用其它的工具来编写，其中包括 T e X 到MathML的转换器。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学软件 数学软件 数学软件 ，是用来 建模 、 分析 、 计算 各种数学资料，包括数值、符号、几何资料等之 电脑软件 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学运算符 (Unicode区段) 数学运算符 (Unicode区块) 数学运算符 Mathematical Operators 范围 U+2200 .. U+22FF （256个码位） 平面 基本多文种平面 （ BMP ） 文字 通用 符号系列 数学符号 逻辑和集合运算符 关系运算符 已分配 256个码位 未分配 0个保留码位 统一码版本历史 1.0.0 242 (+242) 3.2 256 (+14) 码表 点击此处 注释 ： [ 1 ] [ 2 ] 数学运算符 是一个位于基本多文种平面的 Unicode区块 ，收录了数学符号、逻辑符号和集合符号。 值得注意的是，本区块没有 加号 （+）、 大于 号（>）和 小于 号（<），因为它们已经出现在 基本拉丁字母 Unicode区块中。也没有 正负号 （±）、 乘号 （×）和 除号 （÷），因为它们也已编码于 拉丁字母补充-1 区块中。但本区块包含另外一种 减号 （-），与 基本拉丁字母 区块的 连字暨减号 （-）不同。 ^ Unicode character database . The Unicode Standard. [ 2016-07-09 ] . （原始内容 存档 于2017-09-25）.   ^ Enumerated Versions of The Unicode Standard . The Unicode Standard. [ 2016-07-09 ] . （原始内容 存档 于2016-06-29）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学领域 数学领域 数学 数论 几何学 代数 微积分 与 分析学 离散数学 逻辑学 与 集合论 概率 统计学 与 决策论 与其他科学的关系 物理学 运算学 生物学 语言学 经济学 哲学 教育学 数学主题 随着 数学史 的推移， 数学 已成为一个极广泛的主题，因此有必要对不同的 数学领域 进行分类。许多不同的分类方案已经出现，有相同点也有不同点，差异的原因主要是它们使用的目的不同。此外，随着数学的发展，这些分类方案也必须随之发展，以解释新创建的领域或者新发现的不同领域间的联系。分类通常是困难的，对于那些最活跃的，跨越不同领域边界的主题往往更加困难。 数学的传统分支被分类到 纯数学 ，主要研究其内在的逻辑性；而 应用数学 可以直接应用以解决现实问题。 [ 1 ] 这种分类方法并不十分清晰，许多主题是按照纯数学发展的，但后来就发现了意想不到的应用。宽泛的分类方法，例如 离散数学 和 计算数学 ，就是最近才出现的。 ^ For example the Encyclopædia Britannica Eleventh Edition groups its mathematics articles as Pure, Applied, and Biographies. See [1] （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学题 数学题 数学题 是用来解答复杂的 数学 论点和作为题目来帮助 学生 充分掌握并了解数学知识的习题。一般来说，世界上各国家的学校都采用标准数学题作为课业教材，以让学生能学习到数学知识，并能把数学知识运用到日常生活中。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数学：确定性的丧失 数学：确定性的丧失 Mathematics: The Loss of Certainty 数学：确定性的丧失 作者 莫里斯·克莱因 出版信息 出版机构 Oxford University Press 出版日期 1980 页数 366 规范控制 ISBN 0-19-502754-X OCLC 6042956 数学：确定性的丧失 （英语： Mathematics: The Loss of Certainty ）是 莫里斯·克莱因 的一部关于数学文化在整个20世纪发展变化的著作 [ 1 ] 。 这本书追溯了数学发展中一些令数学家们也表示惊讶的发现，如 非欧几里得几何 的发现如何震惊了19世纪的数学家以及 哥德尔不完备定理 如何让逻辑学家们沮丧。 ^ Review of the book by John Little in the New Scientist , Jan 15, 1981 [1] This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数密度 数密度 数密度 （number density），符号 n 或 ρ N ，是用于描述 可数 物体（ 粒子 、 分子 、 声子 、 细胞 、 星系 等）在物理空间 中 的 集中 程度的 密集量 ： 三维 体积数密度 ， 二维 面数密度 ，或 一维 线数密度 。 人口密度 是面数密度的一个例子。 数浓度 （number concentration），符号 n 或 C ，有时在化学中用于代表数密度，特别是在与其他 浓度 进行比较时。数浓度符号使用 小写 n 以避免与 大写 N 所表示 物质的量 混淆。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据 数据 数据 上级分类 信息   所属实体 data base   工作领域   研究学科 统计学 、​ 数据科学 、​ critical data studies   详情描述网址 http://servicios.infoleg.gob.ar/infolegInternet/anexos/275000-279999/277216/norma.htm   特性 数据类型 、​ 数据分类 、​ 数据格式   关于计算机科学中的数据，请见“ 数据 (计算机) ”。 数据 （英语： data ，台湾作 资料 ），是透过 观测 得到的数字性的 特征 或 信息 。更专业地说，数据是一组关于一个或多个人或对象的定性或定量 变量 。数据可以是一堆 杂志 、一叠 报纸 、开会记录或者病人的 病历 记录。 虽然“数据”和“ 信息 ”这两个术语经常互相替换使用，但是他们的含义完全不同。在一些流行出版物中，当数据被置于情境之下审视或经过 分析 之后，“数据”就会变为“信息”；一般而言，数据（data）经由处理后称为信息（information），从这些信息中分析出来的讯息称为知识（knowledge），再通过不断地行动与验证，逐渐形成智慧（wisdom）；在大数据（big data）兴起后， 数据科学 这门学问显得非常重要。 然而在学术课题论述中，数据只是“信息的单元”。在 经济 领域上，“ 信息 ”派生 信息经济 ，而“数据”则派生 数据经济 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据 (计算机) 数据 (计算机) 数据 上级分类 数据 、​ 表示 、​ 信息源   话题方面 计算机科学   特性 数据格式   WordLift URL http://data.thenextweb.com/tnw/entity/data_2   数据 （英语： Data ）需要解释才能成为 信息 。要将数据转换为 信息 ，必须考虑的几个已知因素。所涉及的因素由数据的创建者和所需 信息 决定。元数据用于引用有关数据的数据。元数据可以间接、指定或给定。与物理事件或过程相关的数据也将具有 时间 数据。在几乎所有情况下，这个时间分量是隐含的。当温度记录器等设备从 温度传感器 接收数据时就是这种情况。当接收到温度时，假设数据具有“现在”的 时间 参考。所以设备一起记录日期， 时间 和温度。 数字数据 是使用（1）和零（0）的 二进制 数系统表示的数据，而不是 模拟 表示。在现代（1960年后）计算机系统中，所有的数据都是数字的。在大多数情况下，计算机中的数据作为并行数据移动。在大多数情况下移动到或来自计算机的数据作为串行数据移动。请参见并行通信和串行通信。来自模拟设备（例如 温度传感器 ）的数据必须通过“模数转换器”或“ ADC ”（请参见 模拟数字转换器 ）将模拟数据转换为数字数据。 表示数据的数量，字符，或在其上的操作由执行符号计算机被存储并记录在 硬盘 （ 磁 、 光盘 或机械的记录介质），和传输在 数字电信号 的形式。 程序是一组数据，由一系列编码软件指令组成，用于控制计算机或其他机器的操作。物理计算机存储组件由一个地址和一个字节/字的数据存储组成。数字数据通常存储在有关联数据库中，如表或 数据库 ，通常可以表示为 关键字/值 数据可以组织在许多不同类型的数据结构中，包括 数组 、图形和对象。 数据结构 可以存储许多不同类型的数据，包括数字，字符串甚至其他数据结构。数据通过 I/O 设备进出计算机。 在另一种使用方法， 二进制 文件（不是人类可读的）有时被称为与人类可读的“文本”不同的“数据”。2007年数字数据总量估计为2810亿千兆字节（= 281亿字节）。这数据来自三个状态：静止数据，传输中的数据和正在使用的数据。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据、场景和交互 数据、场景和交互 数据、场景和交互 （ Data, context and interaction ，简称DCI）是一种在 计算机软件 中使用的范例，用于实现内部存在相互通信的对象的系统。它的目标是： 通过给予系统行为一等公民的地位来提升面向对象的代码的可读性； 干净地分离高频变化的系统行为（描述系统做什么）和低频变化的领域知识（描述系统是什么），而非将两者混合在一个类接口中； 帮助软件开发人员理解系统级状态和行为，而非仅有对象状态和行为； 支持基于对象而非基于类的思维方式，前者更接近于人类心智模型，而后者，在面向对象编程语言中常导致过早地屏蔽了基于对象的思考。 这种范例中，我们把领域模型（data）和用例（context）和对象扮演的角色（interaction）分离开来。DCI 是 MVC 的一种补充。MVC 作为一种范式语言继续用于分离数据和对数据的处理和对数据的展现。 DCI 由同是 MVC 发明者的 Trygve Reenskaug 发明。而最近的 DCI 的规划构想主要来自 Reenskaug 和 James O. Coplien 的工作。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据中心 数据中心 数据中心 [ 1 ] [ 2 ] （英语： Data center ，台湾作 资料中心 [ 3 ] [ 4 ] ），指用于安置 计算机 系统及相关部件的设施，例如 电信 和 储存 系统。一般它包含 冗余 和备用 电源供应 ，冗余 数据通信 连接，环境控制（例如 空调 、 灭火器 ）和各种安全设备。大型数据中心消耗的电约与一个小城镇工业业务规模一样多。 [ 5 ] 据估计，2022年全球数据中心的耗电量为 240-340 太瓦时（ TWH ），约占全球电力需求的 1-1.3%。这不包括加密货币挖矿所用的能源。 [ 6 ] 数据中心在规模、电力要求、冗余度和整体结构方面差异很大。用于划分数据中心类型的四个常见类别是现场数据中心（ onsite data centers ）、主机托管设施（ colocation facilities ）、超大规模数据中心（ hyperscale data centers ）、和边缘数据中心（ edge data centers ）。 [ 7 ] ^ 张艳琳. 什么是数据中心？数据中心有哪些类型？ - 华为 . Huawei. [ 2024-12-27 ] . （原始内容 存档 于2025-02-26） （中文（中国大陆）） .   ^ 促進數據中心的發展 . www.digitalpolicy.gov.hk. [ 2024-12-27 ] （中文（香港）） .   ^ 資料中心 . 乐词网. 国家教育研究院 （中文（台湾）） .   ^ 資料中心在台灣1／AI半導體加持 接住天上掉下來的禮物 台灣做得到嗎？ . 经济日报. [ 2024-12-27 ] （中文（台湾）） .   ^ James Glanz. Power, Pollution and the Internet . The New York Times. September 22, 2012 [ 2012-09-25 ] . （原始内容 存档 于2019-05-16）.   ^ Data centres & networks . IEA. [ 2023-10-07 ] . （原始内容 存档 于2023-10-06） （英国英语） .   ^ Types of Data Centers | How do you Choose the Right Data Center? . Maysteel Industries, LLC. [ 2023-10-07 ] . （原始内容 存档 于2023-06-01）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据交换 数据交换 数据交换 （Data exchange）是指在 数据库规范模式 下构建数据并将其转换为目标模式构建数据的过程，目的是为了使目标数据能够准确的表达源数据内容 [ 1 ] 。数据交换允许在不同的 计算机程序 之间共享数据 。 ^ Doan, AnHai; Halevy, Alon; Ives, Zachary. Principles of Data Integration . Elsevier. 2012-06-25. ISBN  9780123914798 （英语） .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据仓库一体机 数据仓库一体机 “ 数据仓库一体机 （Data Warehouse Appliance）”是一种专为大量数据的分析处理而设计的 软 、 硬件 结合的产品。它由一组集成的 服务器 、 存储设备 、 操作系统 、 数据库管理系统 以及一些为 数据仓库 用途而特别预先安装及优化的 软件 组成。 数据仓库一体机为中等至大型的数据仓库市场（通常数据量在 TB 至 PB 级别）提供解决方案。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据传输 数据传输 数据传输 、 数字传输 或 数字通信 是 数据 （数字 比特流 ）在一个点对点或 点对多点通信 的物理传输管道。这样的管道包括 双绞线 、 光纤 、 无线 通信频道、 存储设备 及 电脑总线 。数据本身以一种 电磁 信号 代表，如 电压 、 无线电波 、 微波 或 红外线 信号。 模拟通信 用于传输连续变化的 模拟信号 ，数字通信则用于传输离散消息。运用一个数字 调制 方法，离散消息可表示为一系列脉冲通过一个 线路码 （ 基带 传输），或一组有限的连续变化波形（ 通带 传输）。通带调制与相应的解调（也被称为检出）通过 调制解调器 设备实现。依照 数字信号 最常见的定义，通常以基带与通带两种信号表示的比特流被认为是数据传输。另一种定义中则只考虑到基带信号，而数据的通带传输作为一种形式的 数模转换 。 数据传输可以是从数据源始发的数字信息，例如一台计算机或一个键盘。也可以是将一个模拟信号如电话或视频信号 数字化 至一个比特流，例如使用 脉冲编码调制 （PCM）或更进一步的 数据压缩 （ 数模转换 与 数据压缩 ）方案。这种信源的编解码是通过 编解码器 设备所进行的。数据传输方式可以分为单工、半双工和全双工数据传输。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据传输对象 数据传输对象 在 计算机编程 中， 数据传输对象 ( data transfer object，DTO [ 1 ] [ 2 ] )是在2个进程中携带数据的对象。因为进程间通信通常用于远程接口（如web服务）的昂贵操作。 [ 2 ] 成本的主体是客户和服务器之间的来回通信时间。为降低这种调用次数，使用DTO聚合本来需要多次通信传输的数据。 [ 2 ] DTO与 业务对象 或 数据访问对象 的区别是：DTO的数据的 变异子与访问子 （mutator和accessor）、 语法分析 （parser）、 序列化 （serializer）时不会有任何存储、获取、序列化和反序列化的异常。即DTO是简单对象，不含任何业务逻辑，但可包含序列化和反序列化以用于传输数据。 [ 1 ] 即DTO仅包含数据，不包含任何逻辑（logic）和行为（behavior）。逻辑（logic）和行为（behavior）指该类型的方法。对于C#，DTO只包含属性（property），这些属性只能读（get）、写（set）数据，不能对属性做验证（validate）或执行其他操作。 向DTO添加元数据以使其支持模型验证或类似目的的情况并不罕见。这不会向DTO本身添加任何行为，而是使能系统其他地方行为。 因此，它们并没有违反DTO不应包含任何行为的“规则”。 ^ 1.0 1.1 MSDN (2010). Data Transfer Object. Microsoft MSDN Library. Retrieved from https://msdn.microsoft.com/en-us/library/ms978717.aspx （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）. ^ 2.0 2.1 2.2 Fowler, Martin (2010). Data Transfer Object. Patterns of Enterprise Application Architecture. Retrieved from http://martinfowler.com/eaaCatalog/dataTransferObject.html （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据传输速率 数据传输速率 数据传输速率 （ Data transfer rate ）简称 传输速率 ，在 电信 领域是指在单位时间内在 数据传输 系统设备之间传送比特，字符，或者块的平均值。 传输速率可以应用于不同功能。反应时间可以帮助网络管理员查明网络里面什么位置速率下降和潜在的阻断。通过分析数据传输速率来相应做调整，作为一个保护性措施，系统可以运行得更加有效，并可以在高负荷的时候预防处理特别的带宽限制。 测试设备比如光纤回路测试可以帮助测量和管理数据传输速率。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据依赖 数据依赖 数据-程序依赖 （英语： program-data dependence ），是一种软件数据相互关系。 具体指一旦某个应用程序改变了，相应的数据也要随之改变。各种不同的传统计算机程序需要定义数据的位置和属性。在传统的文件环境里，软件程序的改变要求对于需要访问的数据也做相应的改变 [ 1 ] 。 ^ Kenneth C.Laudon and Jane P.Laudon, 《Management Information Systems》, Pearson, 07 March 2011, Chapter6 Information systems Organizations and Strategy p.141 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据保护API 数据保护API 数据保护API （全称： Data Protection Application Programming Interface ，缩写 DPAPI ）是一个简单的 密码学 应用程序接口 ，作为一个组件内置在 Windows 2000 及之后版本的 Microsoft Windows 操作系统 中。理论上，数据保护API可以实现任何类型的数据对称加密；在实践中，其在Windows操作系统中的主要用途是执行 非对称 私钥的 对称加密 ，使用用户或系统的秘密信息作为 熵 的重要来源。 对于几乎所有密码系统来说，最困难的挑战之一是“密钥管理”——其中部分即是，如何安全地存储解密密钥。如果密钥以纯文本存储，则可以访问密钥的任何用户都可以访问加密的数据。如果密钥被加密，则又需要另一个密钥，周而复始。DPAPI允许开发者使用从用户的登录私钥导出的对称密钥来加密密钥，或者在系统加密的情况下使用系统的域验证私钥来加密密钥。 用于加密用户RSA密钥的DPAPI密钥存储在 %APPDATA%\Microsoft\Protect\{SID} 目录，其中{SID}为该用户的 安全标识符 。DPAPI密钥存储在与保护用户私钥的主密钥相同的文件中。它通常为64字节的随机数据。 2010年， Elie Bursztein 和 Jean-Michel Picod 在Black Hat DC 2010提出了Reversing DPAPI and Stealing Windows Secrets Offline。 [ 1 ] 除了他们的简报，Bursztein和Picod发布了能离线解密DPAPI加密数据的DPAPIck。2012年，Passcape Software在他们的博客中发布了介绍DPAPI内部逻辑的更详细文章 [ 2 ] 及一个完全离线解密和分析DPAPI的工具 [ 3 ] 。与上一个不同，该工具利用了一些旧有Windows的缺陷（例如，你可以无需获知所有者的登录密码就解密Windows 2000的DPAPI数据体）并完全兼容Windows 8的DPAPI数据结构。在Windows 8中，微软改变了DPAPI逻辑的工作方式，现在可以使用多个用户的密钥来导出加密密钥以解密用户的主密钥，然后用于解码单个DPAPI数据体（blob）。 ^ 存档副本 . [ 2017-03-16 ] . （原始内容 存档 于2017-04-24）.   ^ 存档副本 . [ 2017-03-16 ] . （原始内容 存档 于2016-12-24）.   ^ 存档副本 . [ 2017-03-16 ] . （原始内容 存档 于2016-08-26）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据保护指令 数据保护指令 数据保护指令 欧洲联盟指令 全称 Directive on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data 编号 欧洲联盟指令第95/46/EC号 提案者 European Parliament and Council 欧盟公报 L281, 1995年11月23日, p. 31–50 立法历史 起草日期 1995年10月24日 生效日期 1995年12月13日 实施日期 1998年10月24日 废止日期 2018年5月25日 审议阶段文件 欧洲联盟委员会 草案 C311, 1992年11月27日, p. 30–61 相关法律 被修正 Regulation (EC) No 1882/2003 现状：已废止 《 数据保护指令 》（英语： Data Protection Directive ），正式名称：《 第95/46/EC号保护个人在数据处理和自动移动中权利的指令 》（ Directive 95/46/EC on the protection of individuals with regard to the processing of personal data and on the free movement of such data ），是一项于1995年通过的 欧洲联盟指令 ，用于规范 欧盟 范围内处理个人数据的行为，是欧盟隐私法和 人权法 的重要组成部分。 《数据保护指令》被《 一般资料保护规范 》（GDPR, General Data Protection Regulation）替代。后者于2016年4月通过，在2018年5月25日生效。 [ 1 ] ^ Blackmer, W.S. GDPR: Getting Ready for the New EU General Data Protection Regulation . Information Law Group. InfoLawGroup LLP. 5 May 2016 [ 22 June 2016] . （ 原始内容 存档于2018-05-14）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据元 数据元 一个 数据元 由以下两部分组成： 数据元概念：数据元概念是能以一个数据元的形式表示的概念，其描述与任何特定表示法无关。 表示：表示由值域、数据类型、计量单位（如果需要）、表示类（可选）组成。 基于数据建模的视角，一个数据元概念由两部分组成。 对象类：可以对其界限和含义进行明确的表示，且特性和行为遵循相同规则的观念、抽象概念或现实世界中事物的集合。 特性：一个对象类所有成员所共有的特性。 在 元数据 理论中， 数据元素 是具有精确含义或精确语义的数据原子单元。数据元素具有以下属性： 标识，例如数据元素名称 清晰的数据元素定义 一项或多项表述术语 可选枚举值代码（元数据） 其他元数据注册表中数据元素的同义词环 可以通过手动或自动应用程序发现和理解过程检查软件应用程序或应用程序数据文件来发现数据元素的使用情况。一旦发现数据元素，它们就可以在元数据注册表中注册。 在 电信 中， 数据元素 具有以下组成部分： 命名的数据单元，在某些情况下被认为是不可分割的，而在其他情况下可能由数据项组成。 数据库中表示的每个实体及其属性的命名 标识符 。 建立在标准结构之上的基本信息单位，具有独特的含义和独特的单位或值。 在电子记录保存中，指代一项单独的信息（例如姓名、 地址 或年龄）的字符或字节的组合。 在数据库和数据系统领域，更一般地，数据元素是形成数据模型的一部分的概念。作为数据表示的元素，数据元素的集合形成了数据结构。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据冗余 数据冗余 数据冗余 发生在 数据库系统 中，指的是一个字段在多个表里重复出现。举个例子，如果每条客户购买商品的信息都连带记录了客户自身的信息，这样的数据冗余可能造成不一致，因为客户自身的信息可能不一样。 [ 1 ] 数据冗余会导致数据异常和损坏，一般来说设计上应该被避免。 [ 2 ] 数据库规范化 防止了冗余而且不浪费存储容量。 [ 3 ] 适当的使用外键可以使得数据冗余和异常降到最低。但是，如果考虑效率和便利，有时候也会设计冗余数据，而不考虑数据被破坏的风险。 [ 4 ] ^ Jorge H. Doorn; Laura C. Rivero. Database integrity: challenges and solutions . Idea Group Inc (IGI). 2002: 4–5 [ 23 January 2011] . ISBN  978-1-930708-38-9. （原始内容 存档 于2014-01-03）.   ^ Peter Rob; Carlos Coronel. Database systems: design, implementation, and management . Cengage Learning. 2009: 88 [ 22 January 2011] . ISBN  978-1-4239-0201-0. （原始内容 存档 于2014-01-03）.   ^ I. T. L. Education Solutions Limited; Itl. Introduction to Information Technology . Pearson Education India. 2009: 522 [ 4 February 2011] . ISBN  978-81-7758-118-8. （原始内容 存档 于2014-01-03）.   ^ Allen G. Taylor. SQL for Dummies . For Dummies. 2 February 2010: 126–127 [ 1 February 2011] . ISBN  978-0-470-55741-9. （原始内容 存档 于2014-01-03）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据分析 数据分析 提示 ：此条目的主题不是 数值分析 。 数据分析 是一种 统计学 常用方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。 资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于 现象分布 的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。 资料分析的 数学基础 在 20世纪 早期就已确立，但直到 电子计算机 的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广，而资料分析是 数学 与 计算机科学 相结合的产物，，且相关的应用还能在未来起到预测舆情、 风险 控管的效果。 [ 1 ] 若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为 时间序列 分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。 ^ 大數據的未來 楊立偉：讓預言成真 . tw.news.yahoo.com. [ 2022-12-30 ] . （原始内容 存档 于2022-12-30） （中文（台湾）） .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据包捕获设备 数据包捕获设备 数据包捕获设备 是一种能够捕获 数据包 的独立设备。它可以部署在 网络 上的任何部位，常部署在网络入口（即 互联网 连接）和关键设备，如包含敏感信息的 服务器 的前面。 一般情况下，数据包捕获设备会完整地捕获并记录所有 网络数据包 （包括报头和有效载荷），然而，一些设备还可以被配置为根据用户定义的 过滤器 来捕获部分 网络流量 。对于许多应用，特别是网络取证和应急事件响应，执行完整的数据包捕获极其关键，而带有过滤器的数据包捕获设备有时可能被用于特定的，有限的信息收集。 [ 1 ] ^ Sherri Davidoff; Jonathan Ham. 黑客大追踪:网络取证核心原理与实践. 北京: 电子工业出版社. 2015-1. ISBN  9787121245541.   请检查 |date= 中的日期值 (帮助) This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据包络分析 数据包络分析 数据包络分析 （英语： Data envelopment analysis ，DEA）是 运筹学 和 经济学 中一种非参数化的评估 生产前沿 的方法。 [ 1 ] 这一分析方法广泛应用于多个领域，包括国际银行业、经济可持续性研究、警务运营，以及物流管理。 [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] DEA还被用于评估自然语言处理模型的性能，在机器学习领域也展现出诸多应用前景。 [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] ^ Charnes et al (1978) ^ Charnes et al (1995) ^ Emrouznejad et al (2016) ^ Thanassoulis (1995) ^ Koronakos and Sotiropoulos (2020) ^ Zhou et al (2022) ^ Guerrero et al (2022) This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据化 数据化 数据化 是将均匀、连续的数字比特结构化和颗粒化，形成标准化的、开放的、非线性的、通用的 数据 对象，并基于不同形态与类别的数据对象，实现相关应用，开展相关活动。 数据化是中文中独有的一个重要概念，它是在电子化、信息化、计算机化和网络化等术语之间自然出现的。在很多地方，数据化的概念经常被与量化、数值化的概念相混淆，但实际上在这里，数据不是指狭义的数量值，而是指可以对应于各种信息对象的，数字比特的结构化集合。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据压缩 数据压缩 在 计算机科学 和 信息论 中， 数据压缩 或者 源编码 是按照特定的编码机制用比未经编码少的数据 比特 （或者其它信息相关的单位）表示信息的过程。例如，若将“compression”编码为“comp”，则这篇文章可以用较少的数据 比特 表示。常见的例子是 ZIP文件格式 ，此格式不仅仅提供压缩功能，还可作为 归档工具 （Archiver），能够将许多文件存储到同一个文件中。 可利用资料的一致性（可用 信息熵 ，entropy来表示），规则性，与可预测性去实现数据压缩。人类最先发展的压缩技术实为 自然语言 ，一般来说，若可以用比较精简的 自然语言 来描述一样事物，那么也就越能够对这样事物做压缩。资料越一致，亦代表其统计特性越集中。以影像压缩为例，其集中代表有 傅立叶变换 的 时域 及 频域 ， 直方图 ， 特征值 。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据可移植性 数据可移植性 数据可移植性 是一种保护用户免于将他们的数据存储在彼此不兼容地方（ 封闭平台 ）的手段。有些封闭平台为了留住用户，故意让用户 数据备份 时困难重重。 数据可移植性需要共同的 技术标准 来促进，这样用户从一个平台迁移数据到另一个平台才更方便，例如用户应该可以很方便地将数据导出到用户可访问的本地文件中，此外还应该让用户通过一些工具（如 grep ）简单、快捷搜索数据中的内容。 [ 1 ] 数据可移植性适用于个人数据，而且用户可以访问个人数据，但它并不表示数据所有权就归属于个人。 ^ Gideon, Thomas. Data Portability Policy – The Command Line . The Command Line. 2010-06-23 [ 2022-03-14 ] . （原始内容 存档 于2021-10-23）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据可视化 数据可视化 主要维度 探索性数据分析 信息设计 交互式数据可视化 描述统计学 推断统计 统计图形 Plot 数据分析 信息图形 数据科学 信息图类型 线形图 柱状图 散点图 帕累托图 饼图 面积图 树状图 气泡图 条纹图 控制图 运行图 茎叶图 示意地图 小倍数 火花线 马赛克图 相关主题 可视化 信息可视化 科学可视化 可视分析 数据 大数据 数据库 感知设计 信息 信息映射 Chartjunk 视觉感知 回归分析 统计模型 misleading graph 软件 信息映射 议题与领域 商业决策图 平面传播 信息图形 信息设计 知识可视化 心理模型 形态分析 本体 图式 视觉分析 视觉语言 节点连接方法 论据图 支序学 认知地图 概念格子 概念图 决策树 树状图 图形绘制 双曲树 超文本 问题图 问题树 分层图画 思维导图 对象-角色建模 组织结构图 径向树 语义网络 社会关系网图 时间轴 主题地图 树状结构 ZigZag 参见 设计原理 图解推理 ER模型 地理可视化 概念和思维导图软件列表 Olog 本体论 问题结构化方法 语义网 矩形式树状结构绘图法 棘手问题 数据可视化 （英语： data visualization ）被许多学科视为与 视觉传达 含义相同的现代概念。它涉及到 数据 的 可视化 表示的创建和研究。 [ 1 ] 为了清晰有效地传递信息，数据可视化使用 统计图形 、图表、 信息图表 和其他工具。可以使用点、线或条对数字数据进行编码，以便在视觉上传达定量信息。 [ 2 ] 有效的可视化可以帮助用户分析和推理数据和证据。它使复杂的数据更容易理解和使用。用户可能有特定的分析任务（如进行比较或理解 因果关系 ），以及该任务要遵循的图形设计原则。表格通常用于用户查找特定的度量，而各种类型的图表用于显示一个或多个变量的数据中的模式或关系。 数据可视化既是一门艺术也是一门科学。 [ 3 ] 有些人认为它是 描述统计学 的一个分支，但也有些人认为它是一个 扎根理论 开发工具。互联网活动产生的数据量的增加和环境中传感器数量的增加被称为“ 大数据 ”或 物联网 。处理、分析和交流这些数据对数据可视化来说是道德和分析方面的挑战。 [ 4 ] 数据科学 领域和被称为数据科学家的从业人员可以帮助应对这一挑战。 [ 5 ] ^ Michael Friendly (2008). "Milestones in the history of thematic cartography, statistical graphics, and data visualization" （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）. ^ Stephen Few-Perceptual Edge-Selecting the Right Graph for Your Message-2004 (PDF) . [ 2019-04-28 ] . （原始内容 存档 (PDF) 于2014-10-05）.   ^ Manuela Aparicio and Carlos J. Costa. Data visualization. Communication Design Quarterly Review. November 2014, 3 (1): 7–11. doi:10.1145/2721882.2721883 .   ^ Nikos Bikaks (2018) "Big Data Visualization Tools" Encyclopedia of Big Data Technologies, Springer 20
paricio and Carlos J. Costa. Data visualization. Communication Design Quarterly Review. November 2014, 3 (1): 7–11. doi:10.1145/2721882.2721883 .   ^ Nikos Bikaks (2018) "Big Data Visualization Tools" Encyclopedia of Big Data Technologies, Springer 2018. ^ Press, Gil. A Very Short History Of Data Science . [ 2019-04-28 ] . （原始内容 存档 于2017-09-11）.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据可视化感知设计 数据可视化感知设计 数据可视化感知设计 （Visual Perception Design of Data）是感知设计中的一种，根据参与场景业务需求，按照 数据可视化 规律，将事件的状态，诱因、路径、事件发起原点进行贴合人性化设计；将场景与用户习惯、觉察力、注意力进行重组排序设计；将数据源的各种常量、变量、参数、阈值等属性重构；在目力所及范围内，用一层界面全景展示所有类型的数据信息设计。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据同化 数据同化 数据同化 ，或称资料同化，是通过 数学模型 拟合 观测数据的一种渐进方式，通常用于 复杂系统 的建模和 动态预测 。这类系统通常具有复杂的 数学模型 ， 自由度 有时达到 10 6 {\displaystyle 10^{6}} ，且因为观测数据体量庞大，使得对全体观测进行静态拟合成为不可能。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据增强 数据增强 数据增强 （英语： Data augmentation ）是一种统计技术，允许从不完整数据中进行最大似然估计 [ 1 ] [ 2 ] 。数据增强在 贝叶斯推断 中有重要应用 [ 3 ] ，并且在 机器学习 中广泛使用，通过训练模型使用已有数据的几个略微修改的副本在训练机器学习模型时减少 过拟合 [ 4 ] 。 ^ Dempster, A.P.; Laird, N.M.; Rubin, D.B. Maximum Likelihood from Incomplete Data Via the EM Algorithm . Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological). 1977, 39 (1): 1–22 [ 2024-08-07 ] . doi:10.1111/j.2517-6161.1977.tb01600.x . （原始内容 存档 于2022-10-10）.   ^ Rubin, Donald. Comment: The Calculation of Posterior Distributions by Data Augmentation . Journal of the American Statistical Association. 1987, 82 (398) [ 2024-08-07 ] . JSTOR 2289460 . doi:10.2307/2289460 . （原始内容 存档 于2024-08-07）.   ^ Jackman, Simon. Bayesian Analysis for the Social Sciences . John Wiley & Sons. 2009: 236. ISBN  978-0-470-01154-6.   ^ Shorten, Connor; Khoshgoftaar, Taghi M. A survey on Image Data Augmentation for Deep Learning. Mathematics and Computers in Simulation (springer). 2019, 6 : 60. doi:10.1186/s40537-019-0197-0 .   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据处理 数据处理 数据处理通常是指“收集和操作数据项以产生有意义的信息。” [ 1 ] 英语中数据处理“Data Processing (DP)”一词也指组织中负责操作数据处理应用程序的部门。 [ 2 ] ^ French, Carl. Data Processing and Information Technology (10th ed.) . Thomson. 1996: 2. ISBN  1844801004.   ^ Illingworth, Valerie. Dictionary of Computing . Oxford Paperback Reference 4th. Oxford University Press. 11 December 1997. ISBN  9780192800466.   This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据处理单元 数据处理单元 数据处理单元 （Data processing unit，DPU）是一种可编程 电子电路 ，它具有 数据处理 以及 硬件加速 功能，数据处理单元主要用于 数据中心 内的数据计算处理。 [ 1 ] [ 2 ]  一个DPU通常含有一个 中央处理器 、 网卡 和可编程数据 硬件加速 引擎， [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 因此DPU可以像 中央处理器 那样处理数据的同时还可以处理 网络封包 。 [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] ^ A Peek Inside Fungible, A Data Center Startup From Juniper Cofounder Pradeep Sindhu - Packet Pushers . packetpushers.net. [ 2019-08-06 ] .   ^ SmartNICs, IPUs, DPUs de-hyped: Why and how cloud giants are offloading work from server CPUs . theregister.com. [ 2022-01-03 ] . （原始内容 存档 于2022-05-16）.   ^ Deierling, Kevin. What Is a DPU? | NVIDIA Blog . The Official NVIDIA Blog. 2020-05-21 [ 2021-05-29 ] . （原始内容 存档 于2022-09-15） （美国英语） .   ^ servethehome. What is a DPU A Data Processing Unit Quick Primer . ServeTheHome. 2020-09-29 [ 2021-06-06 ] . （原始内容 存档 于2022-09-15） （美国英语） .   ^ ServeTheHome. DPU vs SmarNICs vs Exotic FPGAs . ServeTheHome. 2021-05-30 [ 2022-01-03 ] （美国英语） .   ^ To handle the data tsunami, Juniper's founder turns to custom silicon . SiliconANGLE. 2018-11-30 [ 2019-08-06 ] . （原始内容 存档 于2022-09-15） （美国英语） .   ^ US 10725825 ,Sindhu, Pradeep; Jean-Marc Frailong & Wael Noureddine et al.,“Data processing unit for stream processing”,发表于2020-07-28,指定于Fungible Inc.   ^ Hennessy, John. “ The End of Moore's Law, CPUs (as We Know Them), and the Rise of Domain Specific Architectures （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）.” AI Hardware Summit. Stanford University. September 29, 2019. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative
The End of Moore's Law, CPUs (as We Know Them), and the Rise of Domain Specific Architectures （ 页面存档备份 ，存于 互联网档案馆 ）.” AI Hardware Summit. Stanford University. September 29, 2019. This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.
数据外泄 数据外泄 此条目介绍的是翻译为Data exfiltration的名词。关于对应Data breach的名词，请见“ 数据泄露 ”。 数据外泄 （Data exfiltration）是指恶意软件和/或恶意行为者从计算机中执行未经授权的数据传输。它通常也被称为 数据导出 或 数据泄露 。数据外泄也被认为是 数据盗窃 的一种形式。自 2000 年以来，许多数据外泄事件严重损害了全球企业和政府的消费者信心、企业估值、知识产权和国家安全。 This article is issued from Wikipedia . The text is available under Creative Commons Attribution-Share Alike 4.0 unless otherwise noted. Additional terms may apply for the media files.