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迭代學(xué)(xué)習(xí)(xí)

  • 卷積碼譯碼值最終輸出算法

    卷積碼譯碼值最終輸出算法,輸入為軟迭代編碼輸入,輸出為軟譯碼輸出 即SISO算法。

    標(biāo)簽: 卷積碼 譯碼 算法 輸出

    上傳時(shí)間: 2014-02-18

    上傳用戶:cursor

  • 計(jì)算方法的幾個(gè)經(jīng)典算法

    計(jì)算方法的幾個(gè)經(jīng)典算法,可以用作參考。包括:三角分解法求線性方程、賽德爾迭代法、微分方程等等。

    標(biāo)簽: 計(jì)算方法 算法

    上傳時(shí)間: 2014-12-07

    上傳用戶:hullow

  • 這是一類特殊的橢圓偏微分方程Helmhotz方程

    這是一類特殊的橢圓偏微分方程Helmhotz方程,該程序是用迭代法求解Helmhotz方程的,它是滿足牛頓邊值條件的。

    標(biāo)簽: Helmhotz 橢圓 偏微分方程 方程

    上傳時(shí)間: 2014-09-10

    上傳用戶:miaochun888

  • C++STL STL(Standard Template Library

    C++STL STL(Standard Template Library,標(biāo)準(zhǔn)模板庫(kù))是惠普實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的一系列軟件的統(tǒng)稱。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普實(shí)驗(yàn)室工作時(shí)所開發(fā)出來的。現(xiàn)在雖說它主要出現(xiàn)在C++中,但在被引入C++之前該技術(shù)就已經(jīng)存在了很長(zhǎng)的一段時(shí)間。 STL的代碼從廣義上講分為三類:algorithm(算法)、container(容器)和iterator(迭代器),幾乎所有的代碼都采用了模板類和模版函數(shù)的方式,這相比于傳統(tǒng)的由函數(shù)和類組成的庫(kù)來說提供了更好的代碼重用機(jī)會(huì)。在C++標(biāo)準(zhǔn)中,STL被組織為下面的13個(gè)頭文件:<algorithm>、<deque>、<functional>、<iterator>、<vector>、<list>、<map>、<memory>、<numeric>、<queue>、<set>、<stack>和<utility>。以下筆者就簡(jiǎn)單介紹一下STL各個(gè)部分的主要特點(diǎn)。

    標(biāo)簽: STL Standard Template Library

    上傳時(shí)間: 2016-06-20

    上傳用戶:cylnpy

  • 采用LDLT分解法解病態(tài)方程組

    采用LDLT分解法解病態(tài)方程組,采用迭代求精法,將求解中丟失的殘向量逐步找回來,這樣可以求得更為精確的解。

    標(biāo)簽: LDLT 分解 方程

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:獨(dú)孤求源

  • 基于雙嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)的概念

    基于雙嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)的概念,針對(duì)線性方程組在求解時(shí)常用的JOR迭代方法,給出了JOR迭代矩陣 譜半徑新的上界及迭代法的收斂性準(zhǔn)則,不僅適用于嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)矩陣,還適用于雙嚴(yán)格對(duì)角占優(yōu)矩陣類,對(duì)相 應(yīng)迭代陣譜半徑的估計(jì)更精確且擴(kuò)大了JOR方法收斂參數(shù)的選取范圍,并用數(shù)值例子說明了所給結(jié)果的優(yōu)越性。

    標(biāo)簽: 對(duì)角

    上傳時(shí)間: 2014-07-19

    上傳用戶:lnnn30

  • 粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來

    粒子群算法工具箱 該工具箱將PSO算法的核心部分封裝起來,提供給用戶的為算法的可調(diào)參數(shù),用戶只需要定義好自己需要優(yōu)化的函數(shù)(計(jì)算最小值或者最大值),并設(shè)置好函數(shù)自變量的取值范圍、每步迭代允許的最大變化量(稱為最大速度,Max_V)等,即可自行優(yōu)化。

    標(biāo)簽: PSO 工具箱 粒子群算法

    上傳時(shí)間: 2016-06-23

    上傳用戶:541657925

  • 后向傳播

    后向傳播,它通過迭代地處理一組訓(xùn)練樣本,將每個(gè)樣本的網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)與實(shí)際知道的類標(biāo)號(hào)比較,進(jìn)行學(xué)習(xí)。

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2013-12-31

    上傳用戶:ryb

  • AR模型譜估計(jì)算法

    AR模型譜估計(jì)算法,對(duì)初涉AR模型譜估計(jì)的同學(xué)有很大的幫助,可以了解到其基本的模型構(gòu)造和其譜估計(jì)的迭代步驟。

    標(biāo)簽: AR模型 譜估計(jì) 算法

    上傳時(shí)間: 2016-06-29

    上傳用戶:refent

  • Runge_Kutta算法 在計(jì)算方法中對(duì)微分方程進(jìn)行求解

    Runge_Kutta算法 在計(jì)算方法中對(duì)微分方程進(jìn)行求解,迭代進(jìn)行求解,效率較高

    標(biāo)簽: Runge_Kutta 算法 微分方程 計(jì)算方法

    上傳時(shí)間: 2016-07-01

    上傳用戶:thuyenvinh

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