‘壹’ 顾基发的主要论着
1 顾基发.存储论.运筹学导论.中国科学院数学所运筹室主编，鞍山市金属学会1965.6.
2 许国志，顾基发等.运筹学.北京：科学出版社，1973.
3 顾基发，吴方等.优选法.北京，1975年，1978年二版.
4 顾基发，魏权龄.多目标决策问题.最优化方法及其应用（五）数学研究所1978年.
5 Ku Chifa. Extension work practical applications and theoretical studies of Some Methods of seeking the optimum in China. Operational Research 75 North-Holland Company,1976.
6 Ku Chifa.Operational Research in China Operational Research78, North-Holland Company, 1979.
7 顾基发，魏权龄.多目标决策问题.应用数学与计算数学，No.1 1980年.
8 Ku Chifa.Some applications of Multiple Criteria Decision Making.Operational Research 81, North-Holland Company 1981.
9 顾基发，金良超.多目标决策及其应用，系统工程论文集.北京：科学出版社，1981.
10 钱颂迪，顾基发.运筹学.北京：清华大学出版社，1982年1990年二版.
11 Gu Jifa. Invcntcd goal programming. Rcvue Belge de Statistique, D’informatique et. De Recherché Opertionelle, vol. 23, NO. 4, 1983.
12 Gu Jifa.L. C. Jin, G. F. Shu.Order number methods for MCDM, Journal, of Systems Science and Math. Vol.3, No. 4, 1984.
13 顾基发.系统工程在领导工作中的应用，钱学森编写的《现代领导科学与艺术》书中，北京：军事译文出版社，1985.
14 顾基发.决策分析——多目标决策，系统科学讲义（六）.中国科学院系统科学研究所编印1985.7.
15 金良超，顾基发.对话式虚拟目标法.系统工程理论与实践，NO.1.1985.
16 顾基发，朱松春，王兴成着.领导与系统工程.济南：山东人民出版社1986.
17 顾基发，朱敏着.库存控制理论.北京：煤炭出版社1987.
18 顾基发.系统工程的“软”、“硬”方法.北京：《发展战略与系统工程》学术期刊出版社1987.
19 顾基发等.首都发展战略对策专家咨询综合分析报告，《城市发展与系统工程》科学研究论文集第二集.北京：北京科技出版社，1990.
20 Gu Ji-fa, J. L. Yang.MCDM and strategic development for Beijing, proceedings Toward interactive and intelligent DSS Springicr-vcrlag, 1987.
21 顾基发，舒光复.大同能源基地水资源系统分析，《系统工程应用案例集》.北京：科学出版社，1988.
22 顾基发，宋健等.中国大网络全书：自动控制与系统工程卷.北京：中国大网络全书出版社，系统工程方法论分支主编，1991.
23 Gu Jifa, B. D. Liu. Equations of fuzzy Criterion model for reservoir operations Journal of Syst. Sci. and systems Engineering 1992.
24 顾基发.企业发展与系统工程.北京：中国科技出版社，1992.
25 叶笃正，顾基发等.中国的全球变化预研究.北京：气象出版社，1992.
26 Gu Jifa. Systems Engineering in China Journal of Syst..Eng. And Electronics 1993.
27 Gu Jifa, B. D. Liu. Dependent-Chance goal programming and an application Journal of Syst. Engi. And Electronics 1993.
28 Gu Jifa, Z. C. Zhu.The Wuli-Shili-Renli Approach (WSR) An oriental system methodology, The University of Hull Press. 1995.
29 Gu Jifa, X. J. Tang.WSR systems approach to a water resources manag. DDS. The University of Hull Press.1996.
Tang. An application of MCDM in water resources problems. J. Of Multi-Criteria Decision Analysis 1996.
31 顾基发.系统工程与可持续发展战略。北京：科学技术文献出版社，1998.
‘贰’ 数学与应用数学专业日常开设哪些课程
我本人虽然不是数学专业的，但我有一个好哥们是数学专业的，平时常在一起玩。所以对他们专业学的内容还算比较了解。
大三、大四就进入到专业课的学习了。数学专业会有《偏微分方程》、《泛函分析》、《拓扑学》、《小波分析》、《模糊数学》等课程。我自己作为非数学类专业，到了研究生时才会学习《泛函分析》和《小波分析》，当然，是选修课。
以上就是我从我哥们处了解到的一些数学专业学习的课程内容，肯定不全面，欢迎大家补充。
‘叁’ 关于数学专业考研方向，应用数学、计算数学、基础数学、运筹学、概率论，这些专业都有什么区别
关于数学专业考研方向，应用数学、计算数学、基础数学、运筹学、概率论，这些专业的什么区别：
基础数学：
基础数学重视学生数学基础知识和专业基础知识的学习，注重对他们的创造性和创新能力的培养。除基础课外，主要开设实变函数、泛函分析、偏微分方程、微分几何、拓扑学、微分流形、数论基础、群与表示、代数几何等等课程，具体会因学校而异。
计算数学：
计算数学科学与工程计算是伴随着计算机的出现而迅猛发展起来的新学科，涉及众多交叉学科。其主要研究内容包括：
运用现代数学理论与方法解决各类科学与工程问题；分析和提高计算的可靠性、有效性和精确性；研究各类数值软件的开发技术。
主要课程包括数值代数、数值分析、偏微分方程数值解、最优化方法、软件基础、软件工程、计算机图形学等课程。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值解法，函数的数值逼近问题，矩阵特征值的求法，最优化计算问题，概率统计计算问题等等，还包括解的存在性、唯一性、收敛性和误差分析等理论问题。
概率论与数理统计：
统计学是研究数据的搜集、整理、分析和推断的科学与艺术。概率与统计研究各种随机现象的本质与内在规律性以及人文、社会、经济和自然科学等各学科中各种类型数据的科学的综合处理及统计推断方法。
主要课程包括概率论、数理统计、应用随机过程、测度论、应用随机分析、统计计算、应用多元统计分析、应用回归分析、应用时间序列分析等。本专业有概率论、统计学两个培养方向。
运筹学与控制论：
研究各种系统的结构、运作、设计和调控的现代数学学科，是应用数学与系统科学、信息科学的结合点，从众多的可行方案中优选某些目标最优的方案，在社会与经济生活的合理规划、最优设计、最优控制和科学管理中起着十分重要的作用。面对实际中千差万别的问题，一般采用4个步骤：确定目标、制定方案、建立模型、制定解法。
运筹学方法的广泛使用以及迅猛发展过程中，形成了丰富的抽象模型，发展出多个分支：包含线性规划、非线性规划、整数规划、组合规划等在内的数学规划；图论；网络流；决策分析；排队论；可靠性数学理论；库存论；对策论；搜索论等等。
信息科学：
信息科学运用近代数学方法和计算机技术解决信息科学领域中的问题，应用十分广泛。专业方向包括信号与信息处理、模式识别、图像处理、人工智能、软件开发方法和理论计算机科学等研究方向。
金融数学：
金融数学除了要求学生必修数理统计、金融数学引论、应用随机过程、寿险精算、证券投资学、衍生证券基础之外， 还要求学生选修数学或经济与金融的一些课程。
不仅要求学生具有扎实的数学和统计基础，还要熟练的数据分析技能，较好地掌握金融专业的基本知识，文理并茂，全面发展。
数据科学与大数据：
数据科学是运用统计学、计算机科学、应用数学等学科提供的现代数据分析工具和方法从数据中自动寻找规律或者有价值信息的交叉学科。运用概率统计、现代计算、人工智能等综合知识探索来自工业、生物医疗、金融证券和社交网络等众多领域的较大规模或结构复杂数据集的高效存储、高效管理、高效概括、深入分析和精准预测的科学和艺术。
‘肆’ 管理类数学
下面是本科的
大一：
第一学期：高等数学（上）：包括函数、极限、微分、积分、空间解析几何
第二学期：高等数学（下）：包括多元函数微分、多重积分、级数、微分方程
线性代数
大二：
第三学期：概率论
第四学期：数理统计
大三：
第五学期：运筹学：包括线性规划、对偶理论、运输问题、整数规划、动态规划、图论、网络图
第六学期：运筹学：包括决策论、对策论、存储论、排队论、随机模拟
‘伍’ 运筹学研究什么
运筹学作为一门现代科学，是在第二次世界大战期间首先在英美两国发展起来的，有的学者把运筹学描述为就组织系统的各种经营作出决策的科学手段。P.M.Morse与G.E.Kimball在他们的奠基作中给运筹学下的定义是：“运筹学是在实行管理的领域，运用数学方法，对需要进行管理的问题统筹规划，作出决策的一门应用科学。”运筹学的另一位创始人定义运筹学是：“管理系统的人为了获得关于系统运行的最优解而必须使用的一种科学方法。”它使用许多数学工具（包括概率统计、数理分析、线性代数等）和逻辑判断方法，来研究系统中人、财、物的组织管理、筹划调度等问题，以期发挥最大效益。
现代运筹学的起源可以追溯到几十年前，在某些组织的管理中最先试用科学手段的时候。可是，现在普遍认为，运筹学的活动是从二次世界大战初期的军事任务开始的。当时迫切需要把各项稀少的资源以有效的方式分配给各种不同的军事经营及在每一经营内的各项活动，所以美国及随后美国的军事管理当局都号召大批科学家运用科学手段来处理战略与战术问题，实际上这便是要求他们对种种（军事）经营进行研究，这些科学家小组正是最早的运筹小组。
第二次世界大战期间，“OR”成功地解决了许多重要作战问题，显示了科学的巨大物质威力，为“OR”后来的发展铺平了道路。
当战后的工业恢复繁荣时，由于组织内与日俱增的复杂性和专门化所产生的问题，使人们认识到这些问题基本上与战争中所曾面临的问题类似，只是具有不同的现实环境而已，运筹学就这样潜入工商企业和其它部门，在50年代以后得到了广泛的应用。对于系统配置、聚散、竞争的运用机理深入的研究和应用，形成了比较完备的一套理论，如规划论、排队论、存贮论、决策论等等，由于其理论上的成熟，电子计算机的问世，又大大促进了运筹学的发展，世界上不少国家已成立了致力于该领域及相关活动的专门学会，美国于1952年成立了运筹学会，并出版期刊《运筹学》，世界其它国家也先后创办了运筹学会与期刊，1957年成立了国际运筹学协会。
运筹学的特点是：1.运筹学已被广泛应用于工商企业、军事部门、民政事业等研究组织内的统筹协调问题，故其应用不受行业、部门之限制；2.运筹学既对各种经营进行创造性的科学研究，又涉及到组织的实际管理问题，它具有很强的实践性，最终应能向决策者提供建设性意见，并应收到实效；3.它以整体最优为目标，从系统的观点出发，力图以整个系统最佳的方式来解决该系统各部门之间的利害冲突。对所研究的问题求出最优解，寻求最佳的行动方案，所以它也可看成是一门优化技术，提供的是解决各类问题的优化方法。
运筹学的研究方法有：1.从现实生活场合抽出本质的要素来构造数学模型，因而可寻求一个跟决策者的目标有关的解；2.探索求解的结构并导出系统的求解过程；3.从可行方案中寻求系统的最优解法。
运筹学的具体内容包括：规划论（包括线性规划、非线性规划、整数规划和动态规划）、图论、决策论、对策论、排队论、存储论、可靠性理论等。
数学规划即上面所说的规划论，是运筹学的一个重要分支，早在1939年苏联的康托洛维奇（H.B.Kahtopob ）和美国的希奇柯克（F.L.Hitchcock）等人就在生产组织管理和制定交通运输方案方面首先研究和应用一线性规划方法。1947年旦茨格等人提出了求解线性规划问题的单纯形方法，为线性规划的理论与计算奠定了基础，特别是电子计算机的出现和日益完善，更使规划论得到迅速的发展，可用电子计算机来处理成千上万个约束条件和变量的大规模线性规划问题，从解决技术问题的最优化，到工业、农业、商业、交通运输业以及决策分析部门都可以发挥作用。从范围来看，小到一个班组的计划安排，大至整个部门，以至国民经济计划的最优化方案分析，它都有用武之地，具有适应性强，应用面广，计算技术比较简便的特点。非线性规划的基础性工作则是在1951年由库恩（H.W.Kuhn）和达克（A.W.Tucker）等人完成的，到了70年代，数学规划无论是在理论上和方法上，还是在应用的深度和广度上都得到了进一步的发展。
图论是一个古老的但又十分活跃的分支，它是网络技术的基础。图论的创始人是数学家欧拉。1736年他发表了图论方面的第一篇论文，解决了着名的哥尼斯堡七桥难题，相隔一百年后，在1847年基尔霍夫第一次应用图论的原理分析电网，从而把图论引进到工程技术领域。20世纪50年代以来，图论的理论得到了进一步发展，将复杂庞大的工程系统和管理问题用图描述，可以解决很多工程设计和管理决策的最优化问题，例如，完成工程任务的时间最少，距离最短，费用最省等等。图论受到数学、工程技术及经营管理等各方面越来越广泛的重视。
排队论又叫随机服务系统理论。1909年丹麦的电话工程师爱尔朗（A.K.Erlang）排队问题，1930年以后，开始了更为一般情况的研究，取得了一些重要成果。1949年前后，开始了对机器管理、陆空交通等方面的研究，1951年以后，理论工作有了新的进展，逐渐奠定了现代随机服务系统的理论基础。排队论主要研究各种系统的排队队长，排队的等待时间及所提供的服务等各种参数，以便求得更好的服务。它是研究系统随机聚散现象的理论。
可靠性理论是研究系统故障、以提高系统可靠性问题的理论。可靠性理论研究的系统一般分为两类：（1）不可修系统：如导弹等，这种系统的参数是寿命、可靠度等，（2）可修复系统：如一般的机电设备等，这种系统的重要参数是有效度，其值为系统的正常工作时间与正常工作时间加上事故修理时间之比。
决策论研究决策问题。所谓决策就是根据客观可能性，借助一定的理论、方法和工具，科学地选择最优方案的过程。决策问题是由决策者和决策域构成的，而决策域又由决策空间、状态空间和结果函数构成。研究决策理论与方法的科学就是决策科学。决策所要解决的问题是多种多样的，从不同角度有不同的分类方法，按决策者所面临的自然状态的确定与否可分为：确定型决策、风险型决策和不确定型决策；按决策所依据的目标个数可分为：单目标决策与多目标决策；按决策问题的性质可分为：战略决策与策略决策，以及按不同准则划分成的种种决策问题类型。不同类型的决策问题应采用不同的决策方法。决策的基本步骤为：（1）确定问题，提出决策的目标；（2）发现、探索和拟定各种可行方案；（3）从多种可行方案中，选出最满意的方案；（4）决策的执行与反馈，以寻求决策的动态最优。
如果决策者的对方也是人（一个人或一群人）双方都希望取胜，这类具有竞争性的决策称为对策或博弈型决策。构成对策问题的三个根本要素是：局中人、策略与一局对策的得失。目前对策问题一般可分为有限零和两人对策、阵地对策、连续对策、多人对策与微分对策等。
运筹学是软科学中“硬度”较大的一门学科，兼有逻辑的数学和数学的逻辑的性质，是系统工程学和现代管理科学中的一种基础理论和不可缺少的方法、手段和工具。运筹学已被应用到各种管理工程中，在现代化建设中发挥着重要作用。
‘陆’ 为什么说数据存储技术已经比较完美
你好~
因为至少在纠错方面已经没什么需要改进了。
可靠的数据存储是IT行业的关键，也是现代生活的关键。虽然我们把这当成理所当然的事情，但是这其中存在什么样的谎言呢？数据视频专家，IT写手John Watkinson带你了解数据存储的相关细节，以及对未来存储技术发展的猜想。千万别烧糊大脑噢。
电脑之所以使用二进制，是因为数字简化为0和1后，由两股不同电压呈现出来时，最容易被区分开。
在闪存中，我们可以用一束绝缘电子保存这些电压。但是在其他存储设备中，则需要物理模型。
以磁带或硬盘为例，我们先看看小环境内磁化的方向，N-S或S-N。在光盘中，差异则以有没有小坑表现出来。
生物学里，DNA就是一种数据记录，这种记录以离散状态的化学物质为基础。“比特”的差别会导致变异，而变异则导致进化或是导致某种蛋白质的缺失而致病。数据记录对生命而言至关重要。
二进制的媒介并不在乎所呈现的数据是什么。一旦我们可以放心记录二进制数据，我们就会把音频，视频，图片，文本，CAD文件和电脑程序放到相同的媒介上，然后完整复制。
这些数据类型之间的唯一差别是其中的一些数据需要在一个特定时间内重复生成。
时机，可靠性，持续时长及成本
不同的存储媒介有不同的特点，没有哪种介质尽善尽美。硬盘在读取密集型应用上存储性能最佳，但是硬盘不能从驱动中移除。尽管硬盘的数据记录密度一直比光盘的大，但是你花个几秒钟就可以置换出光盘。而且，光盘的贴标成本也很低，所以适合大规模发行。
闪存可提供快速访问，而且体积很小，不过它的可持续写入周期存在局限。尽管闪存替代了以前的软磁盘，但是软磁盘技术并没消失。它还存在于航空公司，火车票，信用卡和酒店门房钥匙的磁条中。条形码就是个很好的例子。
在闪存中，存储密度是由单个电荷井的精细构造程度来决定。但是光盘技术的发展不仅可以保存越来越多的信息，而且可解析的数据也越来越小。
U盘中的芯片：没有活动部件，可直接使用
在旋转内存中，无论是磁盘还是光盘的，都存在两个问题：我们要尽可能收集多一点轨道，同时要尽可能多地把数据放到轨道中。
这些轨道极其狭窄，需要主动跟踪伺服系统使磁头可以持续被记录下来，而不受耐受力和温度改变的影响。为了减少磨损，用于收集的磁头和磁盘之间是不接触的。
光盘会盯着轨道，虽然是从微观角度，但却是由磁力驱动，磁头掠过磁盘上方几纳米处的气膜。自相矛盾的是，它是闪存，没有会带来磨损的活动部件。
编码
磁盘会扫描自己的轨道，然后按顺序收集数据。我们不能只是在磁盘轨道上写入原始数据，因为如果这些数据包含了相同的比特，那么就无法区分这些比特，读取器的同一性也会丢失。相反，数据是通过一个名为信道编码的进程来修改。信道编码的功能之一就是保障信号中的时钟内容，而不考虑真正的数据样式。
在光盘中，追踪和聚焦是过滤数据后，通过收集光圈查看数据追踪的对称性来执行。信道编码的第二个功能是去除数据追踪的DC和低频内容，使过滤更有效。圆形光点很难分辨轨道上距离太近的数据。
大众媒体
第一款量产的纠错应用存在于压缩盘中，1982年上市，这是在Reed和Solomon的论文发表22年之后。CD的光学技术是早期的镭射影碟，那么它的不足在哪里呢？
首先，数字音频光盘要实时播放。播放器不会把错误视为电脑本身的功能，所以必须得将其纠正。再者，如果CD使用的系统比Reed-Solomon编码更简单，那么这个系统将会更大--因此，将影响到便携式和汽车播放器市场。第三，Reed-Solomon纠错系统是复杂的，在LSI芯片上部署比较经济。
早在十年前，用于制作压缩光盘的所有技术早已出现，但是直到LSI Logic 公司的芯片性能跨过某个特定门槛，其性能才突然变得经济实用。
同理，之后也是在LSI技术可以用消费者可接受的价格执行实时MPEG解码时，我们才看到了DVD的流行。
综合
所有光盘用来客服这些问题的技术都被称为分组编码。比如，如果所有可能的14比特的结合体都被排序，且以波形描绘出来，就可以选择出最容易记录的。
分组编码如何限制记录的频率呢？在a) 表示的最高频率点，转换间隔了三个信道位。这样信道位的记录密度就成了三倍。注意h)是无效编码。最长的信道位运行于g)，而i) 无效编码。
上图显示出，我们排除了改变太紧密的模式，因此记录的最高频率被减少了三分之一。
我们还排除了1和0之间存在较大差异的模式，因为那样带来的是我们不想要的直流偏移。267保留了我们许可的模式，比起要记录八个比特的256模式要好，剩下可同时使用的模式少之又少。
EFM
Kees Immink的数据编码技巧使用14个信道位的模式来记录八比特--因此，其名称就是EFM（eight to fourteen molation）。三种合并的比特被放在各组之间，防止边界出现混乱，所以17信道位被用于每个数据的记录。这样是违背直觉的，直到你意识到编码规则将信道位的记录密度提升三倍。所以，我们以3 x 8/17胜出，密度比率为1.41。
是信道编码机制本身增加了41%的播放时间。笔者认为在30年前能做到如此是非常不错的。
压缩光盘和MiniDisc使用的EFM技术借助了波长为780纳米的激光。DVD使用的是其变体，EFM+，激光波长减为了650纳米。
蓝光格式也使用分组编码，但不是EFM。而是信道模拟，称为信道调制，也称1.7PP调制。它的密度比率要稍逊一些，但由于使用了波长为405纳米的激光，所以存储密度有所增加。这种激光其实并不是蓝色的。
磁带记录器的磁头有两极，就好像微型马蹄铁，当磁头扫描轨道时，两极之间的有限距离会产生孔径效应。
下图显示出频率响应就像一个梳子状的过滤器，带有周期性的暗码。传统的磁带记录被限制在下面第一个暗码的波段部分，但是在第一和第二个暗码之间，则由部分响应技术来掌控，这样就把数据容量翻了一番。
所有磁性记录器都存在磁头间隙导致的回放信号a) 的暗码问题。在b) 显示的部分响应中，磁头感知不到奇数位的数据，于是会回放偶数位的数据。一个比特之后，两个偶数位数据就会被恢复。
如果数据太小，以至于其中一个数据（奇数位置）其实就在磁头间隙处，那么磁头的两极却只能识别两边偶数位置的数据，然后输出。这两种数据相加就成了第三级信号。磁头会交替重复生成交叉存取的奇数和偶数数据流。
使用两股数据流的合适信道编码，那么给定数据流的外部层级就可以轮流使用，这样就更具可预测性，而读取器也可以掌握这种预见性使数据更为可靠。这就是现如今让硬盘容量超乎想象之大的PRML编码。
纠错
在真实世界中，热活力或无线电干扰都是影响我们记录的因素。显然，用二进制记录是最难被干扰的。如果有一比特的数据被干扰，那么会引起整个数据的改变，因为1会变成0或者0会变成1。如此明显的改变会被纠错系统检测出来。在二进制中，如果有一个比特是错误的，那么只需把它设置为相反的那个数就可以了。因此，二进制的纠错是比较容易的，真正的难点在于找出有错的那个比特。
使用二进制以及具备有效纠错/数据整合系统的存储设备可以再次生成所记录的相同数据。换言之，数据的质量从本质上是透明的，因为从媒介质量那里，它就已经实现了去耦。
有了纠错系统，我们还能在任意类型的介质上做记录，包括没有经过优化的介质，如火车票。以条形码为例，只有当印有条形码的产品靠近读取器时，纠错系统才会执行任务：要确认已经发现条形码。
市场存在减少数据存储成本的压力，这就意味着要把更多数据放入给定空间内。
没有哪种介质是完美的，所有介质都存在物理缺陷。由于数据越来越小，这些缺陷就显得越来越大，所以缺陷导致数据出错的几率也在增加。
纠错需要在真实数据中加入检测数据，所以让人感觉记录效率会被降低，因为执行这些检测也要占用空间。事实上，少数额外的检测任务会让记录密度翻倍，所以这是存储容量的净增加。
一旦了解到这一点，就会明白纠错是很重要的一项技术。
第一个实用型的纠错代码是Richard Hamming 1950年开发的。Reed-Solomon编码则是1960年发布。纠错代码的发展史其实只有十年。
纠错要向真实信息添加检测数据，要优先于记录，从这些信息中进行计算。这些信息和检测数据一起形成了一种代码字，这表示它具备了一些可测试的特性，如通过特定的数学表达式来区分。播放器会对这些特性进行测试，如果发现数据有错，就不能获取可测试的特性。余数不会是零，而是被称为综合症的一种模式。通过分析这种综合症可以纠错。
在特定有限域上的Reed-Solomon 多项式代码
在Reed-Solomon代码中，有若干对不同的数学表达式，它们被用来计算校验符。一个错误会导致两种综合症。解出两个方程，就可能发现错误的位置以及导致综合症出现的错误模式。
错误被呈现并被纠正
如果没有可靠性和存储密度，那么我们现在所使用的这一切将不复存在。我们的数码照相机所拍的照片会被光点破坏，那样我们会更喜欢使用传统胶卷。
如果没有Reed-Solomon纠错系统，那么压缩光盘怎么会出现呢？
借助纠错系统，记录密度会持续增长，直到极限。每个比特使用一个电子的闪存；一个磁化分子代表一个比特的磁盘；使用超短波长的光盘。或许它会被冠以别的什么名称。在达到极值前，存储容量会呈平稳态势。
力臻完美
最先由Claude Shannon依照科学原理总结出的信息理论决定了纠错系统的理论局限性，就好像热动力学原理对热引擎效率的局限一样。
但，在真实世界里，没有机器会达到理论效率极值。Reed-Solomon纠错代码就是以信息理论设定的理论极值来操作。所以不会再有更强大的代码了。
纠错系统的纠错能力是显而易见的。笔者之所以对此表示怀疑，是因为纠错理论专业且神秘，以至于不懂的人根本不敢涉足，因而只能留给懂这些东西的人来处理。
尽管，纠错系统编码的局限性已经出现，但并不意味着不会再有新突破。纠错和信道编码都需要对信息进行编码和解码，而这就遵循摩尔定律。
因此，编码系统的成本和规模都会随着时间的发展而减小，或者其复杂性会增加，使得新应用成为可能。尽管如此，如果未来出现新的二进制数据存储设备，使用的是我们闻所未闻的介质，纠错系统将仍然是基于Reed-Solomon编码。
希望可以帮助到你~
‘柒’ 什么是库存理论
存贮论(inventory theory) 存贮论又称库存理论，是 运筹学 中发展较早的分支。 早在1915年， 哈李斯 （ F.Harris ） 针对银行货币的储备问题进行了详细的研究， 建立了一个确定性的存贮费用模型，并求得了最佳批量公式。 1934年威尔逊（ R.H.Wilson ）重新得出了这个公式， 后来人们称这个公式为 经济订购批量公式 （简称为 EOQ公式 ）。 这是属于存贮论的早期工作。 存贮论真正作为一门理论发展起来还是在本世纪50年代的事。 1958年威汀 ( T.M.Whitin )发表了《存贮管理的理论》一书， 随后阿罗( K.J.Arrow ) 等发表了〈存贮和生产的数学理论研究〉，毛恩（ P.A. Moran）在1959年写了《存贮理论》。此后， 存贮论成了运筹学中的一个独立的分支， 有关学者相继对随机或非平稳需求的存贮模型进行了广泛深入的研究 。
‘捌’ 存贮论的介绍
早在1915年，哈李斯针对银行货币的储备问题进行了详细的研究，建立了一个确定性的存贮费用模型，并求得了最佳批量公式。1934年威尔逊重新得出了这个公式，后来人们称这个公式为经济订购批量公式。这是属于存贮论的早期工作。1958年威汀 发表了《存贮管理的理论》一书，随后阿罗等发表了〈存贮和生产的数学理论研究〉，毛恩在1959年写了《存贮理论》。此后，存贮论成了运筹学中的一个独立的分支，有关学者相继对随机或非平稳需求的存贮模型进行了广泛深入的研究。
‘玖’ 【讨论】数据结构——数据的存储结构
1.“循环队列”与存储结构有关，即是与计算机在内存中实现有关的概念。“队列”本是一个逻辑概念，但“循环队列”特指在内存中依地址顺序存放“数据元素”，当队尾越过规定内存区域的下界时，调整队尾指向内存区域的上界，继续进行入队操作。
2.“链表”无疑与存储结构有关。也就是在体现“数据元素”之间关系时增加一或多个“域”，用于存放相关联的“数据元素的地址”。
3.“哈希表”也与存储结构有关。“哈希表”一般是为了查找某个“数据元素”方便，而将有某种关系的一组“数据元素”集中放置，并为各组数据生成一个连续的“索引”（正如数组下标）。在实现时就用连续的内存地址来体现。
4.“栈”仅是一个逻辑概念，LIFO（后进先出），并不涉及具体的物理实现。即与存储结构无关。