此小程序為N欄柵解密算法的一種，對某一N值加密過的密文進(jìn)行解密，此時只要確定N值即可解密。作者：萬艷良 單位：武漢理工大學(xué)
上傳時間： 2015-04-03
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改進(jìn)遺傳算法－郭濤算法做最優(yōu)化問題很管用,算法的基本思想是 先任意產(chǎn)生n個隨機數(shù)，然后從n個數(shù)里隨機選擇m個數(shù)，再有這m個 數(shù)合成一個新數(shù)，將這個新數(shù)同n個數(shù)中間適應(yīng)值函數(shù)值的最差的比較， 如果好的話就取代最差的那個，如果它比最好的還要好的話，則把最好的 也取代。如果比最差的壞，則重新合成一個新數(shù)。依次循環(huán)下去。 程序的奇妙之處是GA_crossover()函數(shù)，產(chǎn)生的新數(shù)確實比較好，看看 那位大俠能改進(jìn)一下，產(chǎn)生比這跟好的數(shù)。
上傳時間： 2015-04-10
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用數(shù)組存儲一個大數(shù)的階層。輸入一個整數(shù)n,先求出n!占用的位數(shù)。動態(tài)開辟bits位數(shù)組，用適當(dāng)方法把n!的值存儲到數(shù)組里去
標(biāo)簽： bits 數(shù)組 存儲 動態(tài)
上傳時間： 2013-12-11
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利用矩陣的奇異值分解壓縮圖像，先將圖像分塊，對各塊中的每個對應(yīng)象素內(nèi)積得到相關(guān)矩陣A，然后對A進(jìn)行奇異值分解，選擇n（n<N）個較大的特征值對應(yīng)的特征向量，利用該向量與各塊圖像內(nèi)積來壓縮和恢復(fù)圖像
上傳時間： 2015-04-27
上傳用戶：1079836864
將大數(shù)看作一個n進(jìn)制數(shù)組，對于目前的32位系統(tǒng)而言n可以取值為2的32次方，即0x10000000， 假如將一個1024位的大數(shù)轉(zhuǎn)化成0x10000000進(jìn)制，它就變成了32位，而每一位的取值范圍就不是0-1 或0-9，而是0-0xffffffff。我們正好可以用一個無符號長整數(shù)來表示這一數(shù)值。所以1024位的大數(shù) 就是一個有32個元素的unsigned long數(shù)組。而且0x100000000進(jìn)制的數(shù)組排列與2進(jìn)制流對于計算機 來說，實際上是一回事，但是我們完全可以針對unsigned long數(shù)組進(jìn)行“豎式計算”，而循環(huán)規(guī)模 被降低到了32次之內(nèi)，并且算法很容易理解。
上傳時間： 2015-05-29
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實現(xiàn)阿克曼函數(shù)并統(tǒng)計遞歸調(diào)用次數(shù) Counting times of recursion calling 1． 問題描述 定義阿克曼遞歸函數(shù)： ACK(0,n)=n+1 n>=0 ACK(m,0)=ACK(m-1,1) m>=1 ACK(m,n)=ACK(m-1,ACK(m,n-1)) m,n>0 2． 基本要求 讀入m、n，輸出ACK(m,n)的值，并統(tǒng)計遞歸調(diào)用次數(shù)。
標(biāo)簽： recursion Counting calling times
上傳時間： 2015-06-11
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帶有期限的作業(yè)排序問題：假定只能在一臺機器上處理n個作業(yè)，每個作業(yè)均可在單位時間內(nèi)完成；又假定每個作業(yè)i都有一個截止期限di>0(它是整數(shù))，當(dāng)且僅當(dāng)作業(yè)i在它的期限截止以前被完成時，則獲得pi>0的效益。求具有最大效益值的可行解。 文件中包含詳細(xì)的源代碼和注釋，以實現(xiàn)這個經(jīng)典的問題。
上傳時間： 2014-01-14
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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(shù)據(jù)點的近似函數(shù) (approximating function)，作實驗所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來達(dá)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(shù)，除了多項式之外，指數(shù)、對數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計算原理，請參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時間： 2015-06-21
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* 高斯列主元素消去法求解矩陣方程AX=B,其中A是N*N的矩陣,B是N*M矩陣 * 輸入: n----方陣A的行數(shù) * a----矩陣A * m----矩陣B的列數(shù) * b----矩陣B * 輸出: det----矩陣A的行列式值 * a----A消元后的上三角矩陣 * b----矩陣方程的解X
上傳時間： 2015-07-26
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* 本算法用最小二乘法依據(jù)指定的M個基函數(shù)及N個已知數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬和 * 輸入: m--已知數(shù)據(jù)點的個數(shù)M * f--M維基函數(shù)向量 * n--已知數(shù)據(jù)點的個數(shù)N-1 * x--已知數(shù)據(jù)點第一坐標(biāo)的N維列向量 * y--已知數(shù)據(jù)點第二坐標(biāo)的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數(shù)返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數(shù)進(jìn)行曲線擬和的系數(shù), * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù) 函數(shù) 算法 最小二乘法
上傳時間： 2015-07-26
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