#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數(shù)用有限差分法求解有兩種介質的正方形區(qū)域的二維拉普拉斯方程的數(shù)值解 %函數(shù)返回迭代因子、迭代次數(shù)以及迭代完成后所求區(qū)域內網格節(jié)點處的值 %a為正方形求解區(qū)域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質的電導率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區(qū)域每邊的網格剖分個數(shù) %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節(jié)點數(shù) U(n,n)=0; %節(jié)點處數(shù)值矩陣 N=0; %迭代次數(shù)初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質電導率之比 U(1,1:n)=up; %求解區(qū)域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區(qū)域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節(jié)點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節(jié)點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節(jié)點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網格節(jié)點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面（與網格對角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數(shù) Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節(jié)點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節(jié)點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節(jié)點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節(jié)點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G end
標簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
上傳用戶：Kemin
function y=lagr(x0,y0,x) %x0,y0為節(jié)點 %x是插值點 n=length(x0); m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=p*y0(k)+s; end y(i)=s; end
標簽： lagr
上傳時間： 2020-06-09
上傳用戶：shiyc2020
觸發(fā)器是時序邏輯電路的基本構成單元，按功能不同可分為 RS 觸發(fā)器、 JK 觸發(fā)器、 D 觸發(fā)器及 T 觸發(fā)器四種，其功能的描述可以使用功能真值表、激勵表、狀態(tài)圖及特性方程。只要增加門電路便可以實現(xiàn)不同功能觸發(fā)器的相互轉換，例如要將 D 觸發(fā)器轉換為 JK 觸發(fā)器，轉換的關鍵是推導出 D 觸發(fā)器的輸入端 D 與 JK 觸發(fā)器的輸入端J 、 K 及狀態(tài)輸出端 Qn 的邏輯表達式，然后用門電路去實現(xiàn)該邏輯表達式。具體的設計方法有公式法和圖表法兩種。
上傳時間： 2014-12-23
上傳用戶：lbbyxmoran
對應程序： #include<reg52.h> #define uint unsigned int #define uchar unsigned char uchar code tab[]={ 0x81, 0x42, 0x24, 0x18, }; void delay(uint z) { uint i,j; for(i=z;i>0;i--) for(j=120;j>0;j--); } void init() { P0=0x00; }
上傳時間： 2014-01-17
上傳用戶：ruan2570406
有N個城市，編號為0、1…N-1，每個城市之間的路徑長度保存在二位數(shù)組a中，如a[i][j]表示城市i與城市j的路徑長度。求某個城市到其余城市的最短路徑。
標簽： 城市
上傳時間： 2014-01-05
上傳用戶：徐孺
TV-tree的c實現(xiàn)源碼，對應原文章K.-I. Lin, H. V. Jagadish, C. Faloutsos: The TV-Tree: An Index Structure for High-Dimensional Data.
上傳時間： 2014-11-26
上傳用戶：lxm
動態(tài)規(guī)劃的方程大家都知道，就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人會懷疑這道題的后效性而放棄動規(guī)做法。 本來我還想做Dijkstra，后來變了沒二十行pascal就告訴我數(shù)組越界了……（dist:array[1..1000*1001 div 2]...） 無奈之余看了xj_kidb1的題解，剛開始還覺得有問題，后來豁然開朗…… 反復動規(guī)。上山容易下山難，我們可以從上往下走，最后輸出f[n][1]。 xj_kidb1的一個技巧很重要，每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1]（xj_kidb1的題解還寫錯了）
標簽： 動態(tài)規(guī)劃 方程 家
上傳時間： 2014-07-16
上傳用戶：libinxny
一、問題的提出： 某廠根據(jù)計劃安排，擬將n臺相同的設備分配給m個車間，各車間獲得這種設備后，可以為國家提供盈利Ci j(i臺設備提供給j號車間將得到的利潤，1≤i≤n，1≤j≤m) 。問如何分配，才使國家得到最大的盈利L 二．算法的基本思想： 利用動態(tài)規(guī)劃算法的思想，設將i臺設備分配給j－1個車間，可以為國家得到最大利潤Li (j-1)(1≤i≤n，1≤j≤m)，那么將這i臺設備分配給j個車間，第j個車間只能被分配到0～i臺，所以我們只要算出當?shù)趈個車間分配到t(0<=t<=i)臺時提供的最大利潤Lt(j-1)+C(i-t)j，
標簽：
上傳時間： 2016-09-19
上傳用戶：希醬大魔王
介紹回歸問題中高斯過程的應用，C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning,
上傳時間： 2017-07-25
上傳用戶：skfreeman
