用vc實(shí)現(xiàn)數(shù)值分析中常微分初值問題的數(shù)值解法，使用eular和runge_kutta法。
標(biāo)簽： 數(shù)值分析 微分 初值 數(shù)值解法
上傳時(shí)間： 2015-05-29
上傳用戶：ZJX5201314
用VC編寫的數(shù)值分析里面三角矩陣的算法，本人已經(jīng)經(jīng)過多次驗(yàn)證。
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：whenfly
利用遺忘因子法和AIC辨識(shí)法，對(duì)一個(gè)輸入輸出數(shù)據(jù)已知的系統(tǒng)進(jìn)行參數(shù)和階次辨識(shí)。
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶：yepeng139
Matlab 時(shí)頻分析工具箱，含短時(shí)傅立葉變換、Cohen類雙線性時(shí)頻處理函數(shù)、Affine類雙線性時(shí)頻處理函數(shù)、模糊函數(shù)和其他處理函數(shù)等源碼，應(yīng)該很有用。從6.5以后版本的matlab不自帶，大家可以下載下來使用。
標(biāo)簽： Matlab 時(shí)頻分析 工具箱
上傳時(shí)間： 2015-06-12
上傳用戶：皇族傳媒
基于SUPERMAP、VC++的二次開發(fā)，實(shí)現(xiàn)拓?fù)浞治龉δ?/p>
標(biāo)簽： SUPERMAP VC 二次開發(fā)
上傳時(shí)間： 2013-12-31
上傳用戶：開懷常笑
數(shù)值分析算法描述與習(xí)題解答，由清華大學(xué)徐士良教書，用C編寫的各種數(shù)學(xué)算法。比如：托伯利茲型線性代數(shù)方程組的遞推算法，全選主元高斯消去法解復(fù)系數(shù)線形代數(shù)方程組，復(fù)矩陣求逆的全選主元高斯-約當(dāng)法，等；
上傳時(shí)間： 2014-01-02
上傳用戶：weixiao99
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(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)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(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)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(jì)算原理，請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
矩陣的最大特征值的冪法. 對(duì)于工程計(jì)算而言，矩陣的特征值和特征向量都是相當(dāng)重要和常見的數(shù)據(jù)，這里給出的冪法是一種常見的求解方法，用的是迭代的思想。 符號(hào)說明: 1A為待求的矩陣， 2Uk，Vk為迭代用的列向量。 3最后的最大特征值maxLamda由最后一次的max(Uk)-----求Uk中的絕對(duì)值最大的元素的絕對(duì)值.所決定。 而maxLamda所對(duì)應(yīng)的特征向量由最后一次迭代的Vk所決定. 主要的想法就是先選一個(gè)不為0的初始向量U0!=0，然后按下面的式子迭代。
上傳時(shí)間： 2015-06-24
上傳用戶：exxxds
PCA（主成分分析）算法被廣泛應(yīng)用于工程和科學(xué)研究中，本報(bào)告主要從PCA的基本結(jié)構(gòu)和基本原理對(duì)其進(jìn)行研究，常規(guī)的PCA算法主要采用線性算法，通過研究論證發(fā)現(xiàn)線性的PCA算法存在著許多不足，比如線性PCA算法不能從線性組合中把獨(dú)立信號(hào)成分分離出來，主分量只由數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計(jì)量—自相關(guān)陣確定，這種二階統(tǒng)計(jì)量只能描述平穩(wěn)的高斯分布等，因此必須對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，經(jīng)改進(jìn)后的PCA算法有非線性PCA算法、魯棒算法等。我們通過PCA算法在直線（平面）中擬和的例子說明了PCA在工程中的應(yīng)用。本例子采用的是成分分析中的次成分（方差最小的成分），通過對(duì)結(jié)果的分析，我們可以看出，利用PCA算法可以得到較好的擬和結(jié)果。
標(biāo)簽： PCA 主成分分析 算法 應(yīng)用于
上傳時(shí)間： 2015-07-04
上傳用戶：sevenbestfei
復(fù)化simponson求積數(shù)值分析算法之復(fù)化simpson求積算法，詳細(xì)情形請(qǐng)見源程序,,Visual C++ my賽德爾迭代法.rar - 在VC++實(shí)現(xiàn)的賽德爾迭代法，有每次迭代的結(jié)果,,Visual C++
標(biāo)簽： simponson simpson 算法 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2015-07-26
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