如何方便的对Matlab中的代码进行版本管理

第一步：安装Git

首先到网上下载Git的安装包，windows版本的下载地址如下：>

第二步 : 在Matlab中配置Git

打开Matlab,并将工作目录切换到你想要进行版本管理的代码路径中去。我这里的工作路径为"F:/汪汪/git_test"，里面包含一个“sorm”文件。现在我要将这个目录下的文件添加到我的GIt仓库中，只需要简单的几个指令就可以了：

第三步：在Malab命令行窗口输入“!cmd“切换到window的命令行模式，即:感叹号+cmd

第四步：初始化Git，在命令行下输入git init，如果此时出现找不到命令‘git init’ 那么请重启一下Matlab就好了，正常的情况会有提示 Initialized empty Git：

第五步：添加code到git中存储库中，使用命令 git

add --all，--all代表将当前目录下的所有文件都添加进去，如果你只想添加单个文件，在git add 后面跟文件名就好了。输入命令后除了git add --all之外没有任何的提示，有一种说法即没有提示即成功。

第六步：提交代码，使用git commit -m "for init"

这里-m 和面跟的是提交的日志，以方便你自己以后知道恢复到哪个版本。和大家简单说一下git的原理，git 的存储会分为暂存区和Header, 暂存区相当于临时保存的区域，Header相当于最终代码保存的区域，git add 命令会将代码添加到暂存区，此时只是暂时保存，并没有真的提交， 只有使用git commit 命令时才会真正的提交到Header区来保存

计量经济学方面的论文，一篇论文的架构如何安排，解释什么，构建模型，验证

如果是简单的横截面数据，按照这个上面的步骤做就行了



高数论文中模型的假设，建立，求解分别写什么？

假设还不好写啊！就是把复杂的问题假设掉，假设成简单的问题，当然这不能改变题原来的本意，尽量的把一些不确定因素，假设出来，也就是把他定死或，不与考虑等等。只要你觉得怎么做，而又有条件限制了，你可以把一些限制去掉。

在数学建模论文中的模型建立中，我通过逻辑分析得出了一个方程，那么在模型

建模中一般你根据所有的条件建立完模型 在使用matlab(或lingo)计算结果和分析

硕士论文中的模型可以是自己建立吗？意思是不搞仿真

嗯，可以的

（一）作好准备－收集资料

选题确定之后，论文有了中心思想，在写作上迈出了关键的一步。但是，要写好一篇论文，作者还必须占有丰富、准确、全面、典型、生动具体的材料。从中研究提炼出自己的观点，并用具有说服力的题材（论据）来证明自己的观点。这些材料必须是有根有据的，而不是主观臆断的。它们或是通过自己亲身实践研究的出的，或是他人以前研究总结的可靠成果。因此，资料的收集对论文的写作有着举足轻重的作用。收集资料的途径有以下几种。1、阅读有关的理论书籍。参加教育教学研究，撰写论文，必须掌握必要的教育教学理论和科研方法。对于教育、教学理论的一些基本概念要理解掌握。2、调查研究，收集有关的论据。论文的中心思想确定后，作者明确了所要研究的对象和内容，就要着手拟订调查提纲。列出调查研究从何入手，了解哪些方面的情况，每个方面包括哪些项目和具体内容，需要哪些典型的材料和数据，取材的数量和质量上的要求应达到的深度和广度，等等。3、查阅有关的文献资料 作者不仅要学习教育、教学理论，对于与教育、教学相关的社会科学知识也要有所涉猎。因此，要注意多阅读教育书刊、报纸，收集有关研究信息，吸收他人的研究成果，开阔自己的思路，完善自己的设想。（二）安排好论文的结构

论文的一般结构是：提出论点，进行论证，概括结论。1、题目－体现内容。论文的题目是论文的眼睛，也是论文总体内容的体现。一个好的题目能吸引读者阅读文中的内容，起到很好的宣传作用。好的题目应是用精辟的语言来阐明作者打算探索和解决的问题，要明确、精练、易懂，要能正确地表达论文的中心内容，恰当地反映此研究的范围的所达到的深度。同时要使内行人看得明白，外行人也能有所理解。例如,”浅谈应用题教学中学习的激发”和”问题意识与数学教学”。前一个题目明确的反映了论文的中心内容和研究范围，即在应用题教学中如何激发学生的学习兴趣；后一个题目明确而精练，读者一看便知研究的中心内容，即在数学教学中如何培养学生的问题意识。2、绪论－提出观点。对本论内容加以简要介绍，把中心论点准确地概括出来。绪论要求写得精炼、明确，字数不宜多。论文的中心思想确定后，作者明确了所要研究的对象和内容，就要着手拟订调查提纲。列出调查研究从何入手，了解哪些方面的情况，每个方面包括哪些项目和具体内容，需要哪些典型的材料和数据，取材的数量和质量上的要求应达到的深度和广度，等等。3、查阅有关的文献

sor模式是D M Young提出的。

D M Young于20世纪70年代提出逐次超松弛(Successive Over Relaxation)迭代法，简称SOR方法。

SOR方法的思路为：如果能够简单有效地确定单个样本加入样本集后对训练结果的影响，一方面，出现新的样本时可以利用原来的一训练结果而不必重新开始；另一方面，让训练样本逐个进入样本集可以简化寻优过程，提高算法速度。这实际上是将样本集中的样本数减少到一个。

SOR迭代方法中松弛因子的取值直接影响到算法的收敛性及收敛速度。若选择得当，可以加快收敛速度，甚至可以使发散的迭代变成收敛。因此，松弛因子取值的选取是SOR方法能否成功的关键。

逐次超松弛迭代法松弛因子的选取：黄金分割法

依据黄金分割法的思想，通过计算机自动选取最优松弛因子的近似值，算法描述如下：

(1) 对(1，2)区间第一次0618的分割，区间边界a1=1，b1=2，在(a1，b1)区间分割出黄金t1=a1+0618(b1-a1)，进行SOR法的迭代，求出迭代次数k值。如果迭代次数没有超出规定的发散常数，迭代结束；否则转步骤(2)。

(2) 在(1，1618)和(1618，2)之间进行第二次的黄金分割，找出分割点t2=a2+0618(b2-a2)，其中a2和b2是新分割区间的左右边界。找出迭代次数最少的w。发散则改变区间继续进行黄金分割。

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