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計(jì)算速度

[Damerau–Levenshtein distance] vb.net程式碼

[Damerau–Levenshtein distance] vb.net程式碼，內(nèi)含兩Function，一個(gè)計(jì)算距離，一個(gè)計(jì)算相似度。

標(biāo)簽： Levenshtein distance Damerau net

上傳時(shí)間： 2013-12-15

上傳用戶：nanshan
NCC 電容壽命計(jì)算

探討電容可以使用的壽命，以便cost down

標(biāo)簽： 電容元件

上傳時(shí)間： 2015-06-28

上傳用戶：任金霞2018
numerical_analysis

數(shù)値計(jì)算 how to write code

標(biāo)簽： 數(shù)値計(jì)算

上傳時(shí)間： 2015-11-08

上傳用戶：depsyq
重疊20160121

計(jì)算用，省時(shí)省力又方便古力大家多多運(yùn)用計(jì)算用，省時(shí)省力又方便古力大家多多運(yùn)用

標(biāo)簽： 重疊電2016012

上傳時(shí)間： 2016-02-17

上傳用戶：栗子zxw
ESD_Technology

在互補(bǔ)式金氧半(CMOS)積體電路中，隨著量產(chǎn)製程的演進(jìn)，元件的尺寸已縮減到深次微米(deep-submicron)階段，以增進(jìn)積體電路(IC)的性能及運(yùn)算速度，以及降低每顆晶片的製造成本。但隨著元件尺寸的縮減，卻出現(xiàn)一些可靠度的問題。

標(biāo)簽： ESD_Technology

上傳時(shí)間： 2020-06-05

上傳用戶：shancjb
用于GPS衛(wèi)星的位置和速度解算

用于GPS衛(wèi)星的位置和速度解算，輸入的參數(shù)為衛(wèi)星的星歷及所要計(jì)算的時(shí)刻

標(biāo)簽： GPS 衛(wèi)星位置和速度解算

上傳時(shí)間： 2015-08-15

上傳用戶：陽光少年2016
算十萬的階乘,對(duì)于計(jì)算機(jī)和程序員都是一個(gè)挑戰(zhàn),本源程序?qū)崿F(xiàn)了求大數(shù)的階乘,是用匯編寫的,相對(duì)速度很快,算十萬的階乘在我賽揚(yáng)2.4,內(nèi)存256的神舟筆記本上,用了20多分鐘.算出得數(shù)寫在一個(gè)TXT文件下

算十萬的階乘,對(duì)于計(jì)算機(jī)和程序員都是一個(gè)挑戰(zhàn),本源程序?qū)崿F(xiàn)了求大數(shù)的階乘,是用匯編寫的,相對(duì)速度很快,算十萬的階乘在我賽揚(yáng)2.4,內(nèi)存256的神舟筆記本上,用了20多分鐘.算出得數(shù)寫在一個(gè)TXT文件下,十萬的階乘結(jié)果,用記事本打開,都要好一會(huì)兒.

標(biāo)簽： 2.4 256 TXT 計(jì)算機(jī)

上傳時(shí)間： 2015-11-27

上傳用戶：jing911003
嗯嗯嗯我真的是怎我算分散地方就算看到分算分分糞膽素灑地方速度

嗯嗯嗯我真的是怎我算分散地方就算看到分算分分糞膽素灑地方速度

標(biāo)簽： 分分散速度

上傳時(shí)間： 2014-06-14

上傳用戶：pkkkkp
采用SIMPLE算.法實(shí)施友丁速度分量和壓力代數(shù)力一程的分離式求解時(shí)

采用SIMPLE算.法實(shí)施友丁速度分量和壓力代數(shù)力一程的分離式求解時(shí)，計(jì)算步驟如下：（1）假定一個(gè)速度分布，記為，以此計(jì)算棟梁離散方程中的系數(shù)及常數(shù)項(xiàng)；（2）假設(shè)一個(gè)壓力場(chǎng) ；（3）依次求解動(dòng)量方程，得；（4）對(duì)壓力加以修正，得；（5）據(jù) 改進(jìn)速度值；（6）利用改進(jìn)后的速度場(chǎng)求解那些通過源項(xiàng)物性等與速度場(chǎng)耦合的變量，如果變量并不影響流場(chǎng)，則應(yīng)在速度場(chǎng)收斂后再求解；（7）利用利用改進(jìn)后的速度場(chǎng)重新計(jì)算動(dòng)量離散方程的系數(shù)，并利用改進(jìn)后的壓力場(chǎng)作為下一層次迭代計(jì)算的初值。重復(fù)上述步驟，直到獲得收斂的解。

標(biāo)簽： SIMPLE 速度分壓力

上傳時(shí)間： 2016-09-20

上傳用戶：daguda
摘要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎(chǔ)上,對(duì)人工魚群算法加以改進(jìn),提出了一種改進(jìn)型人工魚群算法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)化問題。仿真

摘要:在分析人工魚群算法存在不足的基礎(chǔ)上,對(duì)人工魚群算法加以改進(jìn),提出了一種改進(jìn)型人工魚群算法。該算法提高了全局搜索能力和收斂速度,并用于求解具有變量邊界約束的非線性復(fù)雜函數(shù)最優(yōu)化問題。仿真結(jié)果表明,改進(jìn)后的人工魚群算法具有精度高、搜索速度快等特點(diǎn),是一種求解復(fù)雜函數(shù)全局最優(yōu)化的智能算法。

標(biāo)簽： 人工魚群算法分全局

上傳時(shí)間： 2013-12-23

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