·基本信息Practical Antenna Handbook, 4th EditionbyJoseph J.Carr作者 Jeseph J. Carr 美國國防部航空電子(avionics)資深工程師one of the worlds leading and prolific writer and working scientist on electronics and radio, and an
標(biāo)簽： nbsp Practical Handbook Antenna
上傳時間： 2013-04-24
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算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進行恢復(fù)；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復(fù)。
上傳時間： 2015-04-09
上傳用戶：wang5829
最小重量機器設(shè)計問題 設(shè)某一機器由n個部件組成，每一種部件都可以從m個不同的供應(yīng)商處購得。設(shè)w(i,j)是從供應(yīng)商j處購得的部件i的重量,C(i,j)是相應(yīng)的價格。 設(shè)計一個優(yōu)先列式分支限界法，給出總價格不超過c的最小重量機器設(shè)計。
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：stewart·
給定n個整數(shù)a , a , ,an 1 2 組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為： ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L，即： þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如，當(dāng)n=10，相應(yīng)序列為：1，1，-1，-2，0，1，3，-1，2，-1 時，L=9。
上傳時間： 2015-10-28
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用遞推法產(chǎn)生正交多項式系，即求alpha[j+1]、beta[j] 入口參數(shù)：m是數(shù)據(jù)點數(shù)，n是擬合的最高階數(shù)， float x[],float y[]是對應(yīng)縱橫坐標(biāo)，出口參數(shù)：a[] 是最小二乘擬合參數(shù)，alpha[]、beta[]是遞推系數(shù)
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：gyq
Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：dyctj
out< "please input the number of the nodes"<<endl cin>>nodesNum cout<<"please input the graph"<<endl for( i = 1 i<=nodesNum i++) for( j = 1 j <= nodesNum j++) cin>>graph[i][j] */
標(biāo)簽： lt the nodesNum number
上傳時間： 2013-11-29
上傳用戶：libinxny
程序名：ga_bp_predict.cpp 描述： 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，用于單因素時間 序列的預(yù)測,采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測 說明： 采用GA(浮點編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j]，然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值
標(biāo)簽： ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2014-02-18
上傳用戶：冇尾飛鉈
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(fù)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(biāo)簽： 動態(tài)規(guī)劃 方程 家
上傳時間： 2014-07-16
上傳用戶：libinxny
function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 ％ Exponent for U max_iter = 100 ％ Max. iteration min_impro =1e-5 ％ Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end
標(biāo)簽： data function Exponent obj_fcn
上傳時間： 2013-12-18
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