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誤差函數(shù)(shù)

  • TI C28X濾波函式

    TI C28X濾波函式

    標(biāo)簽: C28X TI 濾波

    上傳時(shí)間: 2015-04-17

    上傳用戶:wyc199288

  • 用中心差分實(shí)現(xiàn)一維小波變換

    用中心差分實(shí)現(xiàn)一維小波變換,可自行作改進(jìn)

    標(biāo)簽: 差分 小波變換

    上傳時(shí)間: 2013-12-11

    上傳用戶:change0329

  • 用VB實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述 包括分布的矩---均值、平均差、標(biāo)準(zhǔn)差、方差和中位數(shù)的搜索、均值與方差的顯著性檢驗(yàn)等

    用VB實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述 包括分布的矩---均值、平均差、標(biāo)準(zhǔn)差、方差和中位數(shù)的搜索、均值與方差的顯著性檢驗(yàn)等

    標(biāo)簽: 方差 數(shù)據(jù) 分布 搜索

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:hopy

  • 差分編碼子程序,在調(diào)治之前對(duì)信號(hào)進(jìn)行差分編碼

    差分編碼子程序,在調(diào)治之前對(duì)信號(hào)進(jìn)行差分編碼

    標(biāo)簽: 差分 編碼 信號(hào) 程序

    上傳時(shí)間: 2015-04-19

    上傳用戶:athjac

  • 這個(gè)是H.264解碼部分,4*4殘差塊的反量化ARM匯編代碼.

    這個(gè)是H.264解碼部分,4*4殘差塊的反量化ARM匯編代碼.

    標(biāo)簽: 264 ARM 解碼

    上傳時(shí)間: 2015-04-19

    上傳用戶:plsee

  • 這是H.264解碼部分:4*4殘差塊的IDCTARM匯編代碼部分.

    這是H.264解碼部分:4*4殘差塊的IDCTARM匯編代碼部分.

    標(biāo)簽: IDCTARM 264 解碼

    上傳時(shí)間: 2013-12-14

    上傳用戶:PresidentHuang

  • 彈性波數(shù)值模擬 時(shí)間域有限差分算法 雙相介質(zhì)

    彈性波數(shù)值模擬 時(shí)間域有限差分算法 雙相介質(zhì)

    標(biāo)簽: 彈性 雙相 介質(zhì) 數(shù)值模擬

    上傳時(shí)間: 2015-04-22

    上傳用戶:xjz632

  • UNIX下SH的實(shí)現(xiàn)源碼

    UNIX下SH的實(shí)現(xiàn)源碼,c語言實(shí)現(xiàn),可以方便的將SH移植到其他平臺(tái)

    標(biāo)簽: UNIX 源碼

    上傳時(shí)間: 2015-04-23

    上傳用戶:yxgi5

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,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)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,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)搜索過程。退火過程由冷卻進(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:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,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)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,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)搜索過程。退火過程由冷卻進(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:ryb

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