设有关系S、SC和C,试用关系代数表达式完成下列操作。 S(snum,sname,age,sex) 例:(1,“李强”,23,‘男’) SC (snum,cnum,score) 例:(1,“C1”,83) C(cnum,cname,teacher) 例:(“C1”,“数据库原理”,“王华”) 列出关系代数表达式,并且优化: (1) 检索“何伟”同学不学课程的课程号。 (2) 检索有一门课程成绩在90分以上的男同学的姓名。 (3) 列出没有选修“人工智能”的学生名单。 (4) 找出选修了袁老师教的所有课程的学生名单。 (5) 查找每门课程成绩在70分以上并且平均成绩在75分以上的学生名单。

时间: 2024-02-26 09:52:04 浏览: 179
(1) πcnum(SC) - πcnum(σsname='何伟'(S) ⋈ SC) 优化:πcnum(SC) - πcnum(σsname='何伟'(S)) ⋉ SC (2) πsname(σsex='男' ^ ∃score>90(SC ⋈ S))) 优化:πsname(σsex='男' ^ SC ⋈ σscore>90(S)) (3) πsname(S) - πsname(σcnum='人工智能'(C) ⋉ SC ⋈ S) 优化:πsname(S) - πsname(SC ⋈ S ⋉ σcnum='人工智能'(C)) (4) πsname(S) ÷ πsnum(σteacher='袁'(C) ⋈ SC ⋈ S) 优化:πsname(S) ÷ πsnum(SC ⋈ σteacher='袁'(C) ⋈ S) (5) πsname(σscore>70(SC) ⋈ S) ÷ πsnum(πsnum(SC) ÷ πcnum(SC)) 优化:πsname(SC ⋈ S ⋈ σscore>70(πscore(SC))) ÷ πsnum(SC ⋈ πcnum(SC))
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设有关系S、SC和C,试用关系代数表达式完成下列操作。 S (snum,sname,age,sex) 例:(1,“李强”,23,“男”) SC (snum,cnum,score) 例:(1,“C1”,83) C(cnum,cname,teacher) 例:(“CI”,“数据库原理”,“王华”) 列出关系代数表达式,并且优化:(1)检索“何伟”同学不学课程的课程号。(2) 检索有一门课程成绩在90分以上的男同学的姓名。 (3)列出没有选修“人工智能”的学生名单。 (4)找出选修了袁老师教的所有课程的学生名单。 (5)查找每门课程成绩在70分以上并且平均成绩在75分以上的学生名单。

(1) π cnum(SC) - π cnum(SC ⋈ snum=S ⋈ sname='何伟') (2) π sname(S) ⋈ (π snum(SC) ⋈ σ score>90 and sex='男'(SC)) (3) π sname(S) - π sname(SC ⋈ cnum=C ⋈ cname='人工智能') (4) π sname(S) ⋈ (π snum(SC) ÷ π snum(SC ⋈ cnum=C ⋈ teacher='袁老师')) (5) π sname(SC ⋈ S) ⋈ ⌊avg(score)⌋>75 and score>70 (σ cnum=C(SC))

设有关系S、SC和C,试用关系代数表达式完成下列操作并优化。 S (snum,sname,age,sex) 例:(1,“李强”,23,“男”) SC (snum,cnum,score) 例:(1,“C1”,83) C(cnum,cname,teacher) 例:(“CI”,“数据库原理”,“王华”) 列出关系代数表达式,并且优化:(1)检索“何伟”同学不学课程的课程号。(2) 检索有一门课程成绩在90分以上的男同学的姓名。 (3)列出没有选修“人工智能”的学生名单。 (4)找出选修了袁老师教的所有课程的学生名单。 (5)查找每门课程成绩在70分以上并且平均成绩在75分以上的学生名单。

(1) π cnum (C) - π cnum (SC ⋈ σ sname='何伟' (S) ) (2) π sname ( σ score>90 ∧ sex='男' (S ⋈ SC) ) (3) π sname (S) - π sname ( σ cname='人工智能' (S ⋈ SC ⋈ C) ) (4) π sname ( σ teacher='袁老师' (S ⋈ SC ⋈ π cnum ( σ teacher='袁老师' (C) ) ) ) (5) π sname ( σ score>70 ∧ avg_score>75 (S ⋈ SC ⋈ ρ avg_score/avg(score) (π snum, avg(score) (SC) ) ) ) 优化: (1) 可以使用集合差运算来避免使用连接操作。 (2) 可以先使用选择操作筛选出成绩大于90分的学生,再与S关系进行连接,最后再投影出学生姓名。 (3) 可以使用集合差运算来避免使用连接操作。 (4) 可以使用子查询来避免使用连接操作。 (5) 可以使用投影操作来避免计算平均成绩时将snum也计算在内。
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显示代码中y_rec的函数表达式:import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_data(x1, x2): y_sample = np.sin(np.pi * x1 / 2) + np.cos(np.pi * x1 / 3) y_all = np.sin(np.pi * x2 / 2) + np.cos(np.pi * x2 / 3) return y_sample, y_all def kernel_interpolation(y_sample, x1, sig): gaussian_kernel = lambda x, c, h: np.exp(-(x - x[c]) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(y_sample) w = np.zeros(num) int_matrix = np.asmatrix(np.zeros((num, num))) for i in range(num): int_matrix[i, :] = gaussian_kernel(x1, i, sig) w = int_matrix.I * np.asmatrix(y_sample).T return w def kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig): gkernel = lambda x, xc, h: np.exp(-(x - xc) ** 2 / (2 * (h ** 2))) num = len(x2) y_rec = np.zeros(num) for i in range(num): for k in range(len(w)): y_rec[i] = y_rec[i] + w[k] * gkernel(x2[i], x1[k], sig) return y_rec if name == 'main': snum =4 # control point数量 ratio =50 # 总数据点数量:snum*ratio sig = 2 # 核函数宽度 xs = -14 xe = 14 #x1 = np.linspace(xs, xe,snum) x1 = np.array([9, 9.1, 13 ]) x2 = np.linspace(xs, xe, (snum - 1) * ratio + 1) y_sample, y_all = gen_data(x1, x2) plt.figure(1) w = kernel_interpolation(y_sample, x1, sig) y_rec = kernel_interpolation_rec(w, x1, x2, sig) plt.plot(x2, y_rec, 'k') plt.plot(x2, y_all, 'r:') plt.ylabel('y') plt.xlabel('x') for i in range(len(x1)): plt.plot(x1[i], y_sample[i], 'go', markerfacecolor='none') # 计算均方根误差 rmse = np.sqrt(np.mean((y_rec - y_all) ** 2)) # 输出均方根误差值 print("均方根误差为:", rmse) plt.legend(labels=['reconstruction', 'original', 'control point'], loc='lower left') plt.title('kernel interpolation:$y=sin(\pi x/2)+cos(\pi x/3)$') plt.show()

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