改進(jìn)的牛頓法求解： 方程的構(gòu)造方法:給出[0,1]區(qū)間上的隨機(jī)數(shù)(服從均勻分布)作為方程的根p*. 設(shè)你的班級(jí)數(shù)為a3,學(xué)號(hào)的后兩位數(shù)分別為a2與a1,從而得到你的三次方程 例如:你的31班的12號(hào),則你的方程是21x3+60x2+2x+a0=0的形式. 方程中的系數(shù)a0由你得到的根p*來(lái)確定.
標(biāo)簽： 方程 牛頓 分布 分
上傳時(shí)間： 2013-12-16
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拋物線法求解 方程的構(gòu)造方法:給出[0,1]區(qū)間上的隨機(jī)數(shù)(服從均勻分布)作為方程的根p*. 設(shè)你的班級(jí)數(shù)為a3,學(xué)號(hào)的后兩位數(shù)分別為a2與a1,從而得到你的三次方程 例如:你的31班的12號(hào),則你的方程是21x3+60x2+2x+a0=0的形式. 方程中的系數(shù)a0由你得到的根p*來(lái)確定.
標(biāo)簽： 方程 拋物線 分布 分
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（2） 主要算法的基本思想： 從題目上來(lái)分析我認(rèn)為這是一個(gè)圖的最短路徑問(wèn)題。因此決定用Dijkstra算法按路徑長(zhǎng)度遞增的順序逐步產(chǎn)生最短路徑的方法：設(shè)置兩個(gè)頂點(diǎn)的集合T和S，集合S中存放已找到的最短路徑的頂點(diǎn)，集合T中存放當(dāng)前還未找到的最短路徑的頂點(diǎn)。初始狀態(tài)時(shí)，集合S中只包含源點(diǎn)V0，然后不斷從集合T中選取到頂點(diǎn)V0路徑長(zhǎng)度最短的頂點(diǎn)加入到集合S中，集合S中每加入一個(gè)新的頂點(diǎn)U，都要修改頂點(diǎn)V0到集合T中剩余頂點(diǎn)的最短路徑長(zhǎng)度值，集合T中各頂點(diǎn)新的最短路徑長(zhǎng)度值為原來(lái)的最短路徑長(zhǎng)度值與頂點(diǎn)U的最短路徑長(zhǎng)度只值中的較小的。此過(guò)程不斷重復(fù)，直到集合T的頂點(diǎn)全部加入到集合S為止。
標(biāo)簽： Dijkstra 算法 最短路徑 分
上傳時(shí)間： 2015-05-01
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一個(gè)基于偏微分方程的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤方法，不可不讀
標(biāo)簽： 偏微分方程 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤
上傳時(shí)間： 2014-01-07
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匯編語(yǔ)言基礎(chǔ)教程,由淺入深的介紹了匯編語(yǔ)言的基本程序設(shè)計(jì)方法,是對(duì)初學(xué)者非常有用的電子書(shū)籍之一
標(biāo)簽： 匯編語(yǔ)言 基礎(chǔ)教程 初學(xué)者 書(shū)籍
上傳時(shí)間： 2015-05-06
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基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法實(shí)現(xiàn)茶味信號(hào)識(shí)別的研究
標(biāo)簽： 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 信號(hào)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2014-01-16
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系統(tǒng)建摸與仿真的課件和相關(guān)資料，供有興趣的人一起學(xué)習(xí)，希望能夠喜歡
標(biāo)簽： 仿真
上傳時(shí)間： 2013-12-15
研究h.264解碼器的優(yōu)化方法,以及分析浪費(fèi)時(shí)間多的模塊
標(biāo)簽： 264 解碼器 分 模塊
上傳時(shí)間： 2015-05-11
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二分搜索是運(yùn)用分治策略的典型例子。二分搜索方法充分利用了元素間的次序關(guān)系，采用分治策略，可在最壞情況下用O(logn)的時(shí)間完成搜索任務(wù)。
標(biāo)簽： 分 搜索 典型 元素
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維特比解碼器低功耗設(shè)計(jì)verilog編碼完整的程序可直接用
標(biāo)簽： verilog 解碼器 低功耗設(shè)計(jì) 編碼
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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