lingo教程知乎

知乎作文素材

1.木心。最近几年也不算冷门了，但是一说出来逼格感觉就出来了。最好还能引用几句他说的话写的作品，比如《从前慢》，“我亦未曾饶过岁月”等等，让你作文文艺了不少啊。

2.周梦蝶。这是我很佩服的一个老人，前几年才去世的。一首《我选择》强烈建议背，至少背几句你觉得比较好的，比如“我选择冷粥，破砚，晴窗，忙人之所闲而闲人之所忙”这句话我就常用。《好雪片片不落别处》也很好用进作文里，有心的话看看就知道了。

3.常书鸿。保护和研究敦煌五十多年，在日本被称为“人间国宝”。真的很值得了解的一个大家。他一生都在为保护敦煌而努力，可以说没有他敦煌不会是今天的样子。

4.梁从诫。林徽因和梁思成的儿子，致力于保护环境。凡是关于保护环境、人与自然和谐、保护动物之类的作文写他绝对没错。再加上欧阳修的诗句“始知锁向金笼听，不及人间自在啼”（应该没记错吧），庄子语“天地与我并生，而万物与我为一”，作文完美。

5.林逋。这个应该也不冷门，“梅妻鹤子”听起来很浪漫的。什么淡泊名利，隐居山林等，凡是能写到陶渊明身上的就可以用他代替。顺便再加一句“疏影横斜水清浅，暗香浮动月黄昏”，可以说很不错了。

6.宇文邕。北周武帝，一个虽然很冷门但是很厉害的人物，隋唐盛世的奠基者。

倾向得分匹配(Propensity Score

Matching) 的通俗解析及在Stata里的运用

徐惟能 · 2 年前

倾向得分匹配法是一种研究方法，它在研究某项治疗、政策、或者其他事件的影响因素上很常见。对于经济、金融学领域来说，比如需要研究某个劳动者接受某种高等教育对其收入的影响，或者比如研究某个企业运用了某项管理层激励措施以后对企业业绩的影响。如果我们简单地将是否执行了某项事件作为虚拟变量，而对总体进行回归的话，参数估计就会产生偏误，因为在这样的情况下，我们只观察到了某一个对象他因为发生了某一事件后产生的表现，并且拿这种表现去和另一些没有发生这件事情的其他对象去做比较。这样的比较显然是不科学的，因为比较的基础并不同。

通俗地说，我们真正要做的是考虑，如果拿小明来说，小明读了研究生和小明没有读研究生，他的收入会差多少？可是小明已经读了研究生，我怎么才能估计出他要是不读研究生，他的收入会是多少呢？

于是，我们引入“倾向得分匹配”这样一种研究方法。英文叫Propensity Score Matching。这种方法能让我们从一大堆没有读研究生的人群中（也就是我们的总体样本的一个子集），对每个人读研究生的概率进行估计，然后选出和小明具有非常相

LINGO教程

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

§1 LINGO快速入门

当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：

外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。

例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP问题：

mins.t.

x1 x2 350x1

100

2x1 x2 600x1,x2 02x1 3x2

在模型窗口中输入如下代码： min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100;

2*x1+x2<=600;

然后点击工具条上的按钮 即可。

例1.2 使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如

LINGO教程

model:

!6发点8收点运输问题; sets:

warehouses/wh1..wh6/: capacity; vendo

LINGO使用指南

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。 §1 LINGO快速入门

当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口： 外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP问题：

mins.t.x1?x2?350x1?1002x1?x2?6002x1?3x2

在模型窗口中输入如下代码： min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100;

2*x1+x2<=600;

然后点击工具条上的按钮 即可。

例1.2 使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。

销地 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 B8 产量 产地 A1 A2 A3 A4 A5 A6 销量 6 4 5 7 2 5 35 2 9 2 6 3 5

lingo软件使用教程

一般来说，一个优化模型将由以下三部分组成： 1. 目标函数（Objective Function）：要达到的目标。 2. 决策变量（Decision variables）：每组决策变量的值代表一种方案。在优化模型中需要确定决策变量的最优值，优化的目标就是找到决策变量的最优值使得目标函数取得最优。 3. 约束条件（Constraints）：对于决策变量的一些约束，它限定决策变量可以取的值。

在写数学模型时，一般第一行是目标函数，接下来是约束条件，再接着是一些非负限制等。 在模型窗口输入如下代码: Max = 2*x1+3*x2; X1+2*x2<=8; 4*x1<16; 4*x2<12;

注意：1.每一个lingo表达式最后要跟一个分号;

2.多数电脑中没有符号，lingo中<=代替；为了方便可以用<代替小于等于，用>代替大于等于。

3.我们可以添加一些注释，增加程序的可读性。注释以一个！（叹号必须在英文状态下输入，它会自动变为绿色）开始，以；（分号）结束。

4．Lingo中不区分变量名的大小写。变量名必须以字母（A-Z）开头，后面的字符可以是字母、数字、下划线。变量名不能超过32个字符。 Lingo程序的一些规则：

1. 在Lin

LINGO教程

LINGO使用教程

LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

§1 LINGO快速入门

当你在windows下开始运行LINGO系统时，会得到类似下面的一个窗口：

外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。

例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP问题：

mins.t.2x1?3x2x1?x2?350x1?100

2x1?x2?600x1,x2?0在模型窗口中输入如下代码： min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100;

2*x1+x2<=600;

然后点击工具条上的按钮 即可。

例1.2 使用LINGO软件

可以成体系，留坑，现在开始写，一向对一楼的封神体系和其他楼所说的道教神话不感兴趣，二楼等了好久还没有填坑，手痒就先开始写了，我认同的中国古代神话是道教昌盛以前的神话传说为主体，及少量吸收后世神话作为补充的洪荒体系。长文慎入。

——————————2014

年

1

月

23

日

第

一

次

更

新

————————————————————

首先，中国上古时的确没有专门的，权威的，成体系的上古神话的整理著述，所有神话传说都来自于各种笔记，诗文，散文，个人著述等等的片段，包括《诗经》《楚辞》《山海经》《左传》《国语》《庄子》《墨子》《韩非子》《吕氏春秋》《淮南子》《史记》《三五历记》《帝王世纪》等等，因此众说纷纭，版本复杂，我能轻易列举十几种三皇五帝的说法，且相互矛盾，涉及他们的世系就更是一团乱麻了，我要是在这里分门别类讲一遍，别说我自己就觉得烦，诸位读起来也肯定要大呼用户体验太差。

因此在这里所记述的，是我从中整理出的，以主流性，多数性和不自相矛盾性为原则的上古神话体系，我会尽量都说明出处，做到有理有据，挑战到大多数人的固有印象的，也会论述清楚。下面开始正文：

古希腊神话有神话时代和英雄时代，其实中国上古神话也可以这么分，以帝尧为分界线，之前可以称之为神话时代，

Lindo 和Lingo 数学软件的简单使用方法

一、Lindo

最新版本：6.1版（注册版）

限制：4000个约束、8000个变量、800个整型变量

功能：可以求解线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划、目标规划。我们主要用它来求解整数规划或混合整数规划。 特点：执行速度非常快 例1：求解整数规划问题

maxz?5x1?8x2s.t.x1?x2?65x1?9x2?45x1,x2?0且整

解：在lindo的运行窗口中输入 max 5x1+8x2 st

x1+x2<6 5x1+9x2<45 end gin 2

然后按Solve菜单或快捷键得运行结果。

OBJECTIVE FUNCTION VALUE （目标函数最优值） 1) 40.00000 VARIABLE VALUE REDUCED COST （变量增加1时目标函数改变量） X1 0.000000 -5.000000 X2 5.000000 -8.000000

ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES （行） （松弛变量值） （对偶

Lindo 和Lingo 数学软件的简单使用方法

一、Lindo

最新版本：6.1版（注册版）

限制：4000个约束、8000个变量、800个整型变量

功能：可以求解线性规划、整数规划、混合整数规划、二次规划、目标规划。我们主要用它来求解整数规划或混合整数规划。 特点：执行速度非常快 例1：求解整数规划问题

maxz?5x1?8x2s.t.x1?x2?65x1?9x2?45x1,x2?0且整

解：在lindo的运行窗口中输入 max 5x1+8x2 st

x1+x2<6 5x1+9x2<45 end gin 2

然后按Solve菜单或快捷键得运行结果。

OBJECTIVE FUNCTION VALUE （目标函数最优值） 1) 40.00000 VARIABLE VALUE REDUCED COST （变量增加1时目标函数改变量） X1 0.000000 -5.000000 X2 5.000000 -8.000000

ROW SLACK OR SURPLUS DUAL PRICES （行） （松弛变量值） （对偶

LINGO教程(1、2.、3、4)

[ 作者：推荐文章 | 转贴自：本站原创 | 点击数：4159 | 更新时间：2006-1-7 | 文章录入：北峰数模 ] LINGO是用来求解线性和非线性优化问题的简易工具。LINGO内置了一种建立最优化模型的语言，可以简便地表达大规模问题，利用LINGO高效的求解器可快速求解并分析结果。

§1 LINGO快速入门

当你在windows下开始运行LINGO系统时，会会得到类似下面的一个窗口：

外层是主框架窗口，包含了所有菜单命令和工具条，其它所有的窗口将被包含在主窗口之下。在主窗口内的标题为LINGO Model – LINGO1的窗口是LINGO的默认模型窗口，建立的模型都都要在该窗口内编码实现。下面举两个例子。 例1.1 如何在LINGO中求解如下的LP问题：

在模型窗口中输入如下代码： min=2*x1+3*x2; x1+x2>=350; x1>=100;

2*x1+x2<=600;

然后点击工具条上的求解按钮即可。

例1.2 使用LINGO软件计算6个发点8个收点的最小费用运输问题。产销单位运价如下表。

单 位 销地 运 价 产地 A1 A2 A3 A4 A5 A6 销量 6 4 5 7