用高斯方法計(jì)算線(xiàn)性方程組的值，最大100階。
標(biāo)簽： 高斯 計(jì)算 線(xiàn)性 方程
上傳時(shí)間： 2013-12-17
上傳用戶(hù)：jennyzai
數(shù)據(jù)壓縮中的運(yùn)動(dòng)估值和運(yùn)動(dòng)補(bǔ)償論文 介紹了圖象壓縮的一些原理 希望對(duì)這方面感興趣的看看 或許有點(diǎn)幫助
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)壓縮 圖象壓縮 補(bǔ)償 方面
上傳時(shí)間： 2014-11-26
上傳用戶(hù)：671145514
通過(guò)單片機(jī)80C196單片機(jī)讀取AD轉(zhuǎn)換AD754值的子程序
標(biāo)簽： 80C196 754 單片機(jī) AD
上傳時(shí)間： 2015-04-23
上傳用戶(hù)：13215175592
實(shí)現(xiàn)中綴變后綴表達(dá)式求值.用VC編寫(xiě)的,大家可以來(lái)看看,發(fā)表下意見(jiàn)也行.
上傳時(shí)間： 2015-04-23
上傳用戶(hù)：xsnjzljj
中綴表達(dá)式求值,運(yùn)用了堆棧進(jìn)行存儲(chǔ),并支持小數(shù)的計(jì)算
標(biāo)簽： 表達(dá)式 堆棧 存儲(chǔ) 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-12-14
上傳用戶(hù)：1051290259
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的表達(dá)式求值運(yùn)算算法實(shí)現(xiàn)。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課的要求。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 表達(dá)式 算法 運(yùn)算
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶(hù)：gengxiaochao
請(qǐng)大家看一看, 我編的這個(gè)用遺傳算法求 f(x)=xsin(10pi*x)+2.0 x為-1到2區(qū)間的值
上傳時(shí)間： 2015-04-24
上傳用戶(hù)：15071087253
輸入一個(gè)算術(shù)表達(dá)式,求出其值,要求表達(dá)式輸入正確,且數(shù)字為0到9之間.并且要以 # 結(jié)束。
標(biāo)簽： 輸入 表達(dá)式 算術(shù) 正
上傳時(shí)間： 2014-01-09
上傳用戶(hù)：hzy5825468
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
上傳用戶(hù)：R50974
模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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