源代碼\用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a,b,c依次序排列時,有13種不同的序列關系: a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個數依序列,設計一個動態規劃算法,計算出有多少種不同的序列關系, 要求算法只占用O(n),只耗時O(n*n).
標簽: lt 源代碼 動態規劃 序列
上傳時間: 2013-12-26
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c語言版的多項式曲線擬合。 用最小二乘法進行曲線擬合. 用p-1 次多項式進行擬合,p<= 10 x,y 的第0個域x[0],y[0],沒有用,有效數據從x[1],y[1] 開始 nNodeNum,有效數據節點的個數。 b,為輸出的多項式系數,b[i] 為b[i-1]次項。b[0],沒有用。 b,有10個元素ok。
標簽: 多項式 曲線擬合 c語言 最小二乘法
上傳時間: 2014-01-12
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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function),作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數,除了多項式之外,指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理,請參閱市面上的數值分析書籍
標簽: least-squares approximation approximating discrete
上傳時間: 2015-06-21
上傳用戶:SimonQQ
crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯。
標簽: crc CRC 多項式 位運算
上傳時間: 2014-11-28
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數值分析中的歐拉算法 本文建立在數值分析的理論基礎上,能夠在Matlab環境中運行,給出了理論分析、程序清單以及計算結果。更重要的是,還有詳細的對算法的框圖說明。首先運用Romberg積分方法對給出定積分進行積分,然後對得到的結果用插值方法,分別求出Lagrange插值多項式和Newton插值多項式,再運用最小二乘法的思想求出擬合多項式,最後對這些不同類型多項式進行比較,找出它們各自的優劣。
標簽: 數值分析 分 算法
上傳時間: 2013-12-18
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讀取SLA檔案,計算全球每月海潮趨勢。(以1992年10月至2002年8月為例)
標簽: SLA
上傳時間: 2013-12-21
上傳用戶:helmos
crc任意位生成多項式 任意位運算 自適應算法 循環冗余校驗碼(CRC,Cyclic Redundancy Code)是采用多項式的 編碼方式,這種方法把要發送的數據看成是一個多項式的系數 ,數據為bn-1bn-2…b1b0 (其中為0或1),則其對應的多項式為: bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b1X+b0 例如:數據“10010101”可以寫為多項式 X7+X4+X2+1。 循環冗余校驗CRC 循環冗余校驗方法的原理如下: (1) 設要發送的數據對應的多項式為P(x)。 (2) 發送方和接收方約定一個生成多項式G(x),設該生成多項式 的最高次冪為r。 (3) 在數據塊的末尾添加r個0,則其相對應的多項式為M(x)=XrP(x) 。(左移r位) (4) 用M(x)除以G(x),獲得商Q(x)和余式R(x),則 M(x)=Q(x) ×G(x)+R(x)。 (5) 令T(x)=M(x)+R(x),采用模2運算,T(x)所對應的數據是在原數 據塊的末尾加上余式所對應的數據得到的。 (6) 發送T(x)所對應的數據。 (7) 設接收端接收到的數據對應的多項式為T’(x),將T’(x)除以G(x) ,若余式為0,則認為沒有錯誤,否則認為有錯
上傳時間: 2014-01-16
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類神經網路,MLP程式碼,可以計算多層架構之類神經網路運算~C
標簽:
上傳時間: 2013-12-28
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灰色理論下之灰關聯matlab源碼,可幫助計算一序列中的數據的權重,得以給予不同之相關性
標簽: matlab
上傳時間: 2013-12-22
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灰色理論下之最基本操作元,灰生成之matlab源碼,可很快計算出數據各階之生成結果
標簽: 基本操作
上傳時間: 2013-12-01
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