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分析

詞語

分析(英語:Analysis)是在頭腦中把事物或對象由整體分解成各個部分或屬性。儘管“分析”作為一個正式的概念在近年來才逐步建立起來,這一技巧自亞里士多德(公元前384年至322年)就已經應用在了數學、邏輯學等多個領域。

分析可以指:金融分析、系統分析、分析化學、分析力學、結構分析(土木工程)、模流分析(塑膠)、頻率分析(密碼學)、時間序列分析(統計學)、數學分析(數學)、實分析、複分析、調和分析、泛函分析維數分析、語意分析(語言學)、語音分析(語言學)、哲學分析。

金融分析


金融分析(又稱 財務分析),指以利潤率、償付能力、流動性、穩定性、增長歷史與前景、同業比較等財務指標和方法,對企業、項目或投資的分析。
金融分析師細分又可以分為證券(股票)分析師、外匯分析師、黃金分析師。

系統分析


系統分析,旨在研究特定系統結構中各部分(各子系統)的相互作用,系統的對外介面與界面,以及該系統整體的行為、功能和局限,從而為系統未來的變遷與有關決策提供參考和依據。系統分析的經常目標之一,在於改善決策過程及系統性能,以期達到系統的整體最優。
系統分析被看作是系統工程的一個重要程序和核心組成部分,以及系統理論的一項應用。在系統開發生命周期中,系統分析階段先於系統設計,是系統開發前期不可或缺的工作。系統分析大量借用數學模型、數學分析、計算機模擬等定量分析方法,試圖在具有不確定約束或邊界條件的情況下,對系統要素進行綜合分析、描述,得出較為準確或合理的結論。
在信息技術領域,系統分析的發展相對比較成熟,並與計算機系統及軟體工程中的需求分析有著密切的關係。隨著計算機技術、運籌學的普及以及結構化分析、規約語言等系統分析方法的發展,系統分析方法在跨學科領域也獲得日益廣泛的應用,被用於研究、分析、改善許多複雜系統。

分析化學


分析化學是開發分析物質成分、結構的方法,使化學成分得以定性和定量,化學結構得以確定。定性分析可以找到樣品中有何化學成分;定量分析可以確定這些成分的含量。在分析樣品時一般先要想法分離不同的成分。分析化學是化學家最基礎的訓練之一,化學家在實驗技術和基礎知識上的訓練,皆得力於分析化學。
分析的方式大概可分為兩大類,經典方法和儀器分析方法。儀器分析方法使用儀器去測量分析物的物理屬性,比如光吸收、熒光、電導等。儀器分析法常使用如電泳、色譜法、場流分級等方法來分離樣品。當代分析化學著重儀器分析,常用的分析儀器有幾大類,包括原子與分子光譜儀,電化學分析儀器,核磁共振,X光,以及質譜儀。儀器分析之外的分析化學方法,現在統稱為古典分析化學。古典方法(也常被稱為濕化學方法)常根據顏色,氣味,或熔點等來分離樣品(比如萃取、沉澱、蒸餾等方法)。這類方法常通過測量重量或體積來做定量分析。

分析力學


分析力學是理論力學的一個分支,是對經典力學的高度數學化的表達。可以認為1788年拉格朗日發表的奠基之作《分析力學(Mécanique analytique)》是此分支的開始。
經典力學最初的表達形式由牛頓給出,大量運用幾何方法和矢量作為研究工具,因此它又被稱為矢量力學(有時也叫“牛頓力學”)。拉格朗日、哈密頓雅可比等人使用廣義坐標和變分法,建立了一套同矢量力學等效的力學表述方法。同矢量力學相比,分析力學的表述方法具有更大的普遍性。很多在矢量力學中極為複雜的問題,運用分析力學可以較為簡便的解決。分析力學的方法可以推廣到量子力學系統和複雜動力學系統中,在量子力學和非線性動力學中都有重要應用。
分析力學又分為拉格朗日力學和哈密頓力學。前者以拉格朗日量刻畫力學系統,運動方程稱為拉格朗日方程,後者以哈密頓量刻畫力學系統,運動方程為哈密頓方程。

結構分析


結構分析是用來確定作用在物理結構和其組件上的荷載所引起的荷載效應。這種分析包含了多種結構存在形式,比如建築、橋樑、車輛、機械、傢具、生活用品、岩層、義肢和生物組織等。結構分析綜合了應用力學、材料科學和用數學計算出結構的形變、內力、應力、支座反力,加速度和結構穩定性。結構分析的結果可以被用來確定結構健全與否,校驗其可使用性,通常可以省去物理實驗。結構分析因此成為結構工程設計的關鍵部分。

頻率分析


頻率分析在數學、物理學和信號處理中是一種分解函數、波形、或者信號的頻率組成,以獲取頻譜的方法。
在密碼學中,頻率分析是指研究字母或者字母組合在文本中出現的頻率。應用頻率分析可以破解古典密碼。
頻率分析基於如下原理:在任何一種書面語言中,不同的字母或字母組合出現的頻率各不相同。而且,對於以這種語言書寫的任意一段文本,都具有大致相同的特徵字母分佈。比如,在英語中,字母E出現的頻率很高,而X則出現得較少。類似地,ST、NG、TH,以及QU等雙字母組合出現的頻率非常高,NZ、QJ組合則極少。英語中出現頻率最高的12個字母可以簡記為“ETAOIN SHRDLU”。

時間序列分析


時間序列(英語:time series)是一組按照時間發生先後順序進行排列的數據點序列。通常一組時間序列的時間間隔為一恆定值(如1秒,5分鐘,12小時,7天,1年),因此時間序列可以作為離散時間數據進行分析處理。時間序列廣泛應用於數理統計、信號處理、模式識別、計量經濟學、數學金融、天氣預報、地震預測、腦電圖、控制工程、航空學、通信工程以及絕大多數涉及到時間數據測量的應用科學與工程學。

數學分析


數學分析(英語: mathematical analysis)區別於其他非數學類學生的高等數學內容,是分析學中最古老、最基本的分支,一般指以微積分學、無窮級數和解析函數等的一般理論為主要內容,並包括它們的理論基礎(實數、函數、測度和極限的基本理論)的一個較為完整的數學學科。它也是大學數學專業的一門基礎課程。
數學分析研究的內容包括實數、複數、實函數及複變函數。數學分析是由微積分演進而來,在微積分發展至現代階段中,從應用中的方法總結升華為一類綜合性分析方法,且初等微積分中也包括許多數學分析的基礎概念及技巧,可以認為這些應用方法是高等微積分生成的前提。數學分析的方式和其幾何有關,不過只要任一數學空間有定義鄰域(拓撲空間)或是有針對兩物件距離的定義(度量空間),就可以用數學分析的方式進行分析。

語意分析


語意分析(semantic analysis)技術系指將一長串的文字或內容,從其中分析出該個段落的摘要以及大意,甚至更進一步,將整篇文章的文意整理出來。此項技術可以應用在解讀影片、音訊等檔案,使得搜索引擎能夠搜尋到文字以外的物件,方便使用者省去大量時間觀看影片、聆聽音訊,同時也可以幫助使用者提前了解影片與音訊的內容。
語意分析技術在早期基於奇異值分解(Singular Value Decompositiob, SVD)、非負矩陣拆解法(Non-negative matrix factorization,NMF)等方式,近年來則有用各種型態的類神經網路(Neural Network, NN)來完成語意分析的目的。

哲學分析


哲學分析是西方哲學界在哲學分析傳統中涉及“拆解”(例如:分析)的哲學議題最典型的眾多應用技巧的一個通稱。其中,幾乎無爭議地將概念分析視為最卓越的一種技巧。
依靠對事物,事件,人物,現象以及一切有形和無形的形而上,形而下的物質與非物質,現象與非現象進行的俱備嚴謹或者必要性發散的思維方式的整個探求和發現的行為軌跡,即是哲學分析。