近似算法的支配分析是一種估計算法性能的方法，由Glover和Punnen在1997年提出。與經典的近似比分析不同的是，支配分析是將計算出的解與最優解的數字質量進行比較，而支配分析則是考察計算出的解在所有可能的解中的排序情況。在這種分析方式中，如果存在一個由K個不同解決方案組成的子集，其中該算法的輸出是最好的，那么就可以說該算法具有支配數或支配數K。支配分析也可以用支配率來表示，支配率是指不優于給定解決方案的解決方案空間的一部分；這個數字總是位于區間[0,1]內，更大的數字表示更好的解決方案。支配率分析最常被應用于已知可能解的總數且難以精確求解的問題。

例如，在旅行推銷員問題中，有n個城市的問題實例有(n-1)！個可能的解決方案。如果一種算法可以被證明具有接近于(n-1)的支配數，或者等同于具有接近于1的支配率，那么它可以被認為比具有較低支配數的算法更好。

如果有可能有效地找到問題解決空間的隨機樣本，就像旅行推銷員問題那樣，那么對于隨機算法來說，找到一個高概率的具有高支配率的解決方案是很簡單的：只需構建一組樣本并從中選擇最佳解決方案。(見，例如，Orlin和Sharma）。)

這里描述的支配數不應與圖的支配數相混淆，后者指的是圖的最小支配集中的頂點數量。

最近，出現了越來越多的文章，其中支配力分析被應用于評估啟發式方法的性能。這種分析可以被看作是與經典的近似比分析傳統相競爭的。這兩種措施也可以被看作是互補的。

在信息檢索中，tf-idf、TF*IDF或TFIDF，是術語頻率-反文檔頻率的簡稱，是一種數字統計，旨在反映一個詞對集合或語料庫中的文檔的重要性。[1] 它經常被用作信息檢索、文本挖掘和用戶建模的搜索中的加權因素。tf-idf值與一個詞在文檔中出現的次數成比例增加，并被語料庫中包含該詞的文檔數量所抵消，這有助于調整一些詞在一般情況下出現頻率較高的事實。 tf-idf是目前最流行的術語加權方案之一。2015年進行的一項調查顯示，數字圖書館中83%的基于文本的推薦系統使用tf-idf[2] 。

tf-idf加權方案的變種經常被搜索引擎用作給用戶查詢的文檔相關性打分和排名的核心工具。tf-idf可以成功地用于各種主題領域的止語過濾，包括文本總結和分類。

其中一個最簡單的排名函數是通過對每個查詢詞的tf-idf相加來計算的；許多更復雜的排名函數是這個簡單模型的變種。

錐齒輪中的節距角是指節距錐的一個元素與它的軸之間的角度。在外錐齒輪和內錐齒輪中，節距角分別小于和大于90度[1]。

總結

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