人工智能启发函数的单调性定义？
函数的单调性，也叫函数的增减性，可以定性描述在一个指定区间内，函数值变化与自变量变化的关系。当函数f(x)的自变量在其定义区间内增大（或减小）时，函数值也随着增大（或减小），则称该函数为在该区间上具有单调性（单调增加或单调减少）。在集合论中，在有序集合之间的函数，如果它们保持给定的次序，是具有单调性的。
如果说明一个函数在某个区间D上具有单调性，则我们将D称作函数的一个单调区间，则可判断出：
D⊆Q（Q是函数的定义域）。
区间D上，对于函数f(x)，∀（任取值）x1，x2∈D且x1>x2，都有f(x1)>f(x2)。或，∀x1，x2∈D且x1>x2，都有f(x1)<f(x2)。
函数图像一定是上升或下降的。
该函数在E⊆D上与D上具有相同的单调性。
人工变量和松弛变量的意义？
人工变量是为了凑成单纯形表中的基变量而人工加入的单位向量，在目标函数中系数为-M，最后化简结果中基变量要为0，否则无可行解。化简单纯形表就可以解决，若用对偶单纯形表的话就直接能解单纯形表，不用添加人工变量。
若所研究的线性规划模型的约束条件全是小于类型，那么可以通过标准化过程引入M个非负的松弛变量。
松弛变量的引入常常是为了便于在更大的可行域内求解。若为0，则收敛到原有状态，若大于零，则约束松弛。
对线性规划问题的研究是基于标准型进行的。因此对于给定的非标准型线性规划问题的数学模型，则需要将其化为标准型。一般地，对于不同形式的线性规划模型，可以采用一些方法将其化为标准型。其中，
当约束条件为“≤”（“≥”）类型的线性规划问题，可在不等式左边加上（或者减去）一个非负的新变量，即可化为等式。这个新增的非负变量称为松弛变量（或剩余变量），也可统称为松弛变量。在目标函数中一般认为新增的松弛变量的系数为零。
人工智能与傅里叶有关系吗？
有关系，人工智能需要用到自动化，自动化跟傅里叶变换关系很大。
傅立叶变换，表示能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。在不同的研究领域，傅立叶变换具有多种不同的变体形式，如连续傅立叶变换和离散傅立叶变换。最初傅立叶分析是作为热过程的解析分析的工具被提出的。
ai是怎么研发出来的？
AI开发的基本流程通常可以归纳为几个步骤:确定目的、准备数据、训练模型、评估模型、部署模型。
人工智能（Artificial Intelligence, AI）是一种计算机科学的分支，旨在研究和开发智能机器，使它们能够像人类一样思考、学习和解决问题。
研发过程:
AI模型本质是一个函数，想要找到这个函数准确的的表达式，仅凭逻辑是无法推导出来的，而是训练出来的，喂给机器目前已有的数据，机器就会从这些数据里去找出一个最能满足（专业术语称为拟合）这些数据的函数，当有新的数据需要预测的时候，机器就可以通过这个函数去预测出这个新数据对应的结果是什么。
对于一个具备某种智能能力而言，一般具备以下要素：数据+算法+模型，开发的过程，就是不断地用数据和算法使得模型越来越逼近真实情况，注意是逼近而非推导，这个过程称为训练。
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