希尔排序法原理？？ 希尔排序法(缩小增2113量法)属于插入类排序，是将整个5261无序列分割4102成若干小的子序列分1653别进行插入排序的方法。算法思想简单描述在直接插入排序算法中，每次插入一个数，使有序序列只增加1个节点，并且对插入下一个数没有提供任何帮助。如果比较相隔较远距离（称为增量）的数，使得数移动时能跨过多个元素，则进行一次比较就可能消除多个元素交换。D.L.shell于1959年在以他名字命名的排序算法中实现了这一思想。算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序，然后再用一个较小的增量对它进行，在每组中再进行排序。当增量减到1时，整个要排序的数被分成一组，排序完成。下面的函数是一个希尔排序算法的一个实现，初次取序列的一半为增量，以后每次减半，直到增量为1。希尔排序是不稳定的。
想请问仿真实验的意义和目的是什么 系统仿真是20世纪40年代末以来伴随着计算机技术的发展而逐步形成的一门新兴学科。仿真（Simulation）就是通过建立实际系统模型并利用所见模型对实际系统进行实验研究的过程[2]。最初，仿真技术主要用于航空、航天、原子反应堆等价格昂贵、周期长、危险性大、实际系统试验难以实现的少数领域，后来逐步发展到电力、石油、化工、冶金、机械等一些主要工业部门，并进一步扩大到社会系统、经济系统、交通运输系统、生态系统等一些非工程系统领域。可以说，现代系统仿真技术和综合性仿真系统已经成为任何复杂系统，特别是高技术产业不可缺少的分析、研究、设计、评价、决策和训练的重要手段。其应用范围在不断扩大，应用效益也日益显著。1．系统仿真及其分类系统仿真是建立在控制理论、相似理论、信息处理技术和计算机初等理论基础之上的，以计算机和其他专用物理效应设备为工具，利用系统模型对真实或假设的系统进行试验，并借助于专家的经验知识、统计数据和信息资料对实验结果进行分析研究，进而做出决策的一门综合的实验性学科。从广义而言，系统仿真的方法适用于任何的领域，无论是工程系统（机械、化工、电力、电子等）或是非工程系统（交通、管理、经济、政治等）。
用逐差法处理数据的优点：充分利用测量数据，提高实验数据的利用率，减小随机误差的影响，另外也可减小实验中仪器误差分量，具有对数据取平均的效果，可及时发现差错或数据的分布规律，及时纠正或及时总结数据规律拓展资料：逐差法：所谓逐差法，就是把测量数据中的因变量进行逐项相减或按顺序分为两组进行对应项相减，然后将所得差值作为因变量的多次测量值进行数据处理的方法。逐差法运用：求加速度牛顿环实验求不确定度其中k=1，2，3，4，5.共测10个环的直径，d1…[1]x的a类不确定度为其中s为样本方差x的b类不确定度为（这里取d5d10，因为这样计算得到的不确定度最大，比较保守）牛顿环实验的b类不确定度要用配对的数据计算，本例中不能用d10d9计算b类不确定度，因为逐差法中d10和d5才是配对的。加速度逐差法a类不确定度算法类似b类不确定度为，和牛顿环实验完全不同。参考资料：对逐差法处理实验数据的讨论
