當執行完上述步驟我們即能看到進到安裝作業系統的畫面了 以上是我在執行 Mac OS X 安裝時一直鬼打牆的地方，所以在這邊跟大家分享我的執行步驟 若有錯誤的地方還請大大們多多指教
]]>window.onload = init;
var i = 1; function supports_canvas() { return !!document.createElement('canvas').getContext; } function init(){ if(supports_canvas()){ move(); setInterval(move, 200); }else{ alert("你的瀏覽器沒有支援 HTML 5, 建議使用 IE 9或 FF 4"); } } function move(){ var ctx = document.getElementById('canvas').getContext('2d'); 繼續閱讀...]]>查找到一篇有用的文章，點我連結
不過該內容是針對 UI 1.7.2 所寫，而我使用的 UI 是較新的版本，
因此就改寫了部份語法，在這邊跟大家分享一下
主要我跟 Charlie 一樣，都改寫了_generateMonthYearHeader，
它主要的用途就是顯示年份與月份的下拉式選單，不過我是直接將原先的寫法覆寫，
因此如果沒有引用此 JS 檔時，不會影響到暨有的 datepicker！
接著我額外再覆寫了_formatDate與_setDateFromField，
前者的目的就是顯示民國年的格式，後者則是為了日期改變時，重新選擇日期能夠停留在正確的日期上！
由於前兩個函數 Charlie 都已經有介紹過了，因此在這邊我額外針對 _setDateFromField 做說明，詳情如下程式碼：
_setDateFromField : function(inst) { //假設日期格式已經是民國年格式，Ex: 99-08-14 var dateFormat = this._get(inst, 'dateFormat'); var dates = inst.input ? inst.input.val() : null; inst.endDay = inst.endMonth = inst.endYear = null; 繼續閱讀...]]>Direct Method 運用給定的步驟下求得結果；而 Iterative Method則是未知的，它的結果取決於它收斂的速度
底下為針對Direct Method，撰寫關於 高斯消去法 (Gauss Elimination) 求解的程式，
public double[][] GaussElimination() { double[][] mtr = new double[3][]{ new double[3]{2,1,-1}, new double[3]{-3,-1,2}, 繼續閱讀...]]>當檔案的格式設定過多會出現錯誤訊息，提示無法開啟，畫面如下
其相關錯誤的原因請點我
測試以後發現，原先我的寫法是針對每一個儲存格都去設定他的格式
然而這些儲存格的格式每一欄都一樣，導致格式設定過多並且造成檔案肥大。
查找了一下文件發現 HSSFSheet.SetDefaultColumnStyle 能夠解決上述問題
其語法如下
HSSFCellStyle style = wb.CreateCellStyle(); style.BorderLeft = CellBorderType.THIN; style.BorderTop = CellBorderType.THIN; style.BorderRight = CellBorderType.THIN; style.BorderBottom = CellBorderType.THIN; style.Alignment = CellHorizontalAlignment.RIGHT; style.DataFormat = format.GetFormat("0.00_);[Red](0.00)"); sheet.SetDefaultColumnStyle((short) 0, style); //第1欄的預設格式為 style雖然我們能夠使用預設的格式來解決每個儲存格的格式設定，但是如果在某一欄中有好幾種格式要設定時
就需要先確定該欄位能夠分成幾個區塊，再一一藉由 SetDefaultColumnStyle 在填值之前先將格式設定
即可得到想要的排版樣式了！
]]>其算法如下圖所示：
直到最近看 Eigenvalue 與 Eigenvector 的計算時，發現其可以用來求解特徵值，
才了解到他的重要性，所以就實作了行列式的算法，其內容如下
double[][] data= new double[3][]{ new double[3]{10,10,5}, new double[3]{10,30,15}, new double[3]{5,15,20} double result = 0, temp, negTemp; int rowBoundary = data.GetLength(0); int colBoundary = data[0].GetLength(0); for (int i = 0; i < rowBoundary; i++) { 繼續閱讀...]]>要求得一條方程式 f(x) = 0 的根時，其實有很多種解法
但是當這條方程式為非線性時，就沒有辦法使用簡單的推導求得
這時候我們即可使用牛頓法來求解
牛頓法的詳細說明請參考維基百科，其中述及該方法需要使用一階微分迭代近似
在此我實作了 NewtonRaphson 這個虛擬類別，建構其處理流程
並在這個虛擬類別中實作了 Derivative 這個函式，以推估該方程式的一階微分，
其理論源自於微分使用極限值(limit)逼近
當要求一個方程式的根時，我們只要繼承這個類別並實作 F 這個函式即可計算出其解。
class Program { static void Main(string[] args) { NewtonRaphson n = new CosRoot(); NewtonRaphson s = new SquareRoot(); 繼續閱讀...]]>但是常常我們不只是需要使用 CDF, 我們可能還需要取得標準常態分配 N(x) 中的 x 變數其值。
在這邊感謝同事提供他的資料給我，才得知原來已經有好幾個人針對反函數求解。
查找了一下文章後發現 Quantitative Finance Collector這篇提及了兩種作法，
分別是 Boris Moro 以及 Peter J Achlam所發表的理論。
在這邊我實作了 Boris Moro 的方法，其程式碼如下所示：
const double c1 = 0.337475482272615; const double c2 = 0.976169019091719; const double 繼續閱讀...]]>原先都是使用 trapezoidal quadrature formula 積分的方法計算面積求出其累積機率。
雖然曾經懷疑為什麼 Excel 可以運算得這麼快，但是一直沒有去找到真正的解答。
直到最近又翻起 John Hull 的書籍，才知道可以運用逼近的方法達成..
在 Options, Futures, And Other Derivatives 6th Ed. p.297 中有提到其如何用數值逼近
其準確度到達小數第六位，在此列出其程式碼，希望能藉此幫助更多人。
class CDF { const double a1 = 0.31938153; const double a2 = -0.356563782; 繼續閱讀...]]>裡面記錄了每個類別的 AssemblyFullName、是否需要執行此類別，以及它執行時所需要的參數。
接著我需要藉由程式判斷是否叫用此類別。類別的架構設計如下面範例所示：
AbstractShape Triangle Rectangle
AbstractShape 中有兩個函數，GetName 與 GetArea，
我要在程式動態載入的時候呼叫 GetArea，語法如下：
using System; using System.Reflection; namespace InvokeMethodDemo { class Program { static void Main(string[] args) { object[] arg = new object[] 繼續閱讀...]]>