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共軛梯度法，數值代數源碼，n維Hilbert陣的極值。
標簽： 梯度
上傳時間： 2015-09-27
上傳用戶：jackgao
最新升級版熊貓燒香過N多殺毒軟件，大家有興趣的來看看``資料僅共參考
上傳時間： 2015-11-18
上傳用戶：維子哥哥
我的查表算法思路是這樣的 ： 1、構造N個二維數組（N＝你需要輸入的最大頻率值位數，例如你需要精確到10HZ，最高30MHZ，那么就有10M位、1M位、100K位、10K位、1K位、100HZ位、10HZ位，共7位，所以N=7）。 2、根據你所用的芯片型號，和晶振頻率，計算出每個頻率位0-9時的控制字。 3、使用時，把你頻率的每一位控制字，查表讀出，并相加（特別需要注意進位也需要處理）。 4、把加出的4字節控制字，送DDS。
上傳時間： 2015-12-21
上傳用戶：zjf3110
Ex8-4 匯點問題 « 問題描述： 采用鄰接矩陣表示一個具有n 個頂點的圖時，大多數關于圖的算法時間復雜性為 O(n2 )，但也有例外。例如，即使采用鄰接矩陣表示一個有向圖G，確定G 是否含有一個 匯（即入度為n-1，出度為0 的頂點），只需要O(n)計算時間。試寫出其算法。 « 編程任務： 對于給定的有n個頂點的圖G 的鄰接矩陣，各頂點依次編號為1，2，…，n。試設計一 個O(n)時間算法，計算圖G 的匯點。 « 數據輸入： 由文件input.txt提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示圖G 中頂點個數。 第2 行起每行n個數，共n行，給出圖G 的鄰接矩陣。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的匯點編號輸出到output.txt中。當圖G 沒有匯點時輸出0。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 output.txt 3
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：yyyyyyyyyy
屬用者輸入一數字n，程式便會產生一個4n*4n的魔術方陣，魔術方陣除顯示於螢幕上並會產生一檔案magic.txt檔案中同樣會有魔術方陣
標簽：
上傳時間： 2016-06-10
上傳用戶：924484786
先用內排序對隨即產生的內n個3位數的整數排好序，存放在一個文件中， 共產生m個有序文件，然后對這m個文件利用敗者樹進行多路平衡歸并， 得到一個有n*m個三位數的有序文件。
上傳時間： 2016-12-01
上傳用戶：2525775
int main(int argc,char *argv[]) { char ch while(true) { printf("*************************************\n") printf(" 1.Reader Priority\n") printf(" 2.Writer Priority\n") printf(" 3.Exit to Windows\n") printf("*************************************\n") printf("Enter your choice(1,2,3): ") do{ ch=(char)_getch() }while(ch!= 1 &&ch!= 2 &&ch!= 3 ) system("cls") if(ch== 3 ) return 0 else if(ch== 1 ) ReaderPriority("thread.dat") else WriterPriority("thread.dat") printf("\nPress Any Key to Coutinue:") _getch() system("cls") } return 0
上傳時間： 2017-01-06
上傳用戶：gonuiln
Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上傳時間： 2013-12-25
上傳用戶：songrui
將指定的1到n ，共n個整數進行全排列。
標簽：
上傳時間： 2017-08-30
上傳用戶：sxdtlqqjl
共軛梯度法為求解線性方程組而提出。后來，人們把這種方法用于求解無約束最優化問題， 使之成為一種重要的最優化方法。 共軛梯度法的基本思想是把共軛性與最速下降方法相結合， 利用已知點處的梯度構造一組共 軛方向， 并沿這組方向進行搜索， 求出目標函數的極小點。 根據共軛方向的基本性質， 這種 方法具有二次終止性。 在各種優化算法中， 共軛梯度法是非常重要的一種。 其優點是所需存 儲量小，具有步收斂性，穩定性高，而且不需要任何外來參數。 共軛方向 無約束最優化方法的核心問題是選擇搜索方向 . 在本次實驗中 , 我們運用基于共軛方向的一種 算法 — 共軛梯度法 三．算法流程圖： 四．實驗結果： (1). 實驗函數 f=(3*x1-cos(x2*x3)-1/2)^2+(x1^2-81*(x2+0.1)+sin(x3)+1.06)^2+(exp(-x1*x2)+20*x3+ 1/3*(10*3.14159-3))^2; 給定初始點 (0,0,0) ， k=1 ，最 大迭代次數 n ? ? d 確定搜索方向 進 退 法 確 定 搜 索 區 間 分割法確定最 優步長
上傳時間： 2016-05-08
上傳用戶：saren11
