使用C語言實現高斯塞德爾迭代算法,GS迭代發是一種用于計算方程組的經典方法。
標簽: C語言 高斯 迭代 算法
上傳時間: 2014-01-25
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利用高斯塞得爾迭代法解線性方程組,改算法能對所有類型的線性方程組進行求解,且收斂速度快!
標簽: 高斯 迭代法 解線性 方程
上傳時間: 2016-05-25
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數值分析(計算方法):歐拉方法、高斯-賽德爾迭代法、拉格朗日及分段線性插值、龍貝格算法、牛頓下山法、選主元高斯消去法
標簽: 高斯 數值分析 分段線性 插值
上傳時間: 2014-01-16
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通過迭代的原理,進行數值計算,求得所需解的曲線,精度很高
標簽: 迭代 數值計算 精度
上傳時間: 2016-07-06
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計算方法程序,包括高斯列主元法,復化simpson,標準四階龍格庫塔,Seidel迭代,Romberg算法
標簽: simpson Romberg Seidel 計算方法
上傳時間: 2013-12-26
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上傳時間: 2016-07-27
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對象相似度較高;而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”(引力中心)來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心;而對于所剩下其它對象,則根據它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心(該聚類中所有對象的均值);不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點:各聚類本身盡可能的緊湊,而各聚類之間盡可能的分開
標簽: 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時間: 2016-07-31
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上傳時間: 2013-12-19
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本程序實現了在matlab環境下進行基于高階累積量的MUSIC算法仿真
標簽: matlab MUSIC 程序 環境
上傳時間: 2016-08-01
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高斯-賽德爾迭代法-cpp.
標簽: cpp 高斯 迭代法
上傳時間: 2016-08-11
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