持续学习：模型可以通过对新数据进行学习，而不是从头开始训练整个模型。 1
动态适应：适用于需要长期维护和更新的系统，如在线服务和个性化推荐系统。 1
资源节省：显著减少重新训练所需的时间和计算资源。 1
多任务处理：增量学习允许在进入下一个任务之前多次处理当前任务的数据。 1
这种方法在处理复杂和变化的环境中非常有效。
【分析基础】称量中增量法与减量法的适用性
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加权残量法是一种数值求解方法，主要用于求解微分方程的近似解。它的基本思 想是通过构造一个加权残量，使得在给定区域内的微分方程的解能够满足某种形式的最小化条件。具体来说：
加权残量法结合了有限差分、有限体积和有限元方法的优点。 1
该方法通过将微分方程转化为线性代数方程，使得计算机求解变得更加简单。 1
在实际应用中，通常需要设定边界条件和初始条件，以确bao解的唯一性和稳定性。 1
这种方法在工程和科学计算中得到了广泛应用。
有限元概念（1）---有限元、形函数、高斯积分、完全积分、减缩积分
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有限元分析中的一个重要概念，它用于描述物质在不同空间位置上的变形
形函数是有限元分析中的一个重要概念，它用于描述物质在不同空间位置上的变形。形函数具有局部性、连续性和近似性等特点，能够通过节点位移来插值得到单元内任一点的位移分布。形函数是有限元的基石，通常以多项式的形式表示，广泛应用于工程设计和科学研究中。
权函数（weight function）是一种非负函数，主要用于在数学和统计学中对数据点进行加权处理。它在计算平均数等指标时，能够对各个变量值赋予不同的权重，从而影响最终结果的计算。权函数的应用广泛，尤其在信号处理和优化算法中，能够提高数据处理的准确性和效率。理解权函数的概念对于科研和工程实践具有重要意义。
