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LU因子分解

  • 通過設計編制調(diào)試一個具體的詞法分析程序

    通過設計編制調(diào)試一個具體的詞法分析程序，加深對詞法分析原理的理解。并掌握在對程序設計語言源程序進行掃描過程中將其分解為各類單詞的詞法分析方法。

    標簽： 編制 分 程序 調(diào)試

    上傳時間： 2014-11-24

    上傳用戶：xiaohuanhuan

  • 用BKZIP方式解壓縮文件

    用BKZIP方式解壓縮文件，壓縮因子可達2.5甚至更高，Class CZipArchive 支持自解壓縮，加密解密功能，用VC++編寫，使用時可以用源文件，也可以用靜態(tài)連接庫

    標簽： BKZIP 方式 解壓

    上傳時間： 2013-12-09

    上傳用戶：tianjinfan

  • 程序?qū)崿F(xiàn)了大素數(shù)的判斷和如果不是素數(shù)

    程序?qū)崿F(xiàn)了大素數(shù)的判斷和如果不是素數(shù)，則其可分解的最小的素數(shù)

    標簽： 程序 大素數(shù)

    上傳時間： 2015-03-29

    上傳用戶：duoshen1989

  • 研究生期間上《數(shù)值計算方法》課的作業(yè)

    研究生期間上《數(shù)值計算方法》課的作業(yè)，所有代碼都是C語言實現(xiàn)并調(diào)試通過，現(xiàn)在上傳為大家服務。這是Doolittle分解的算法

    標簽： 研究生 數(shù)值 計算方法

    上傳時間： 2013-12-18

    上傳用戶：qiaoyue

  • 用C語言來實現(xiàn)的一個程序

    用C語言來實現(xiàn)的一個程序，可以求解線生方程組，比LU分解法求解速度快。

    標簽： C語言 程序

    上傳時間： 2015-03-31

    上傳用戶：CSUSheep

  • 程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水

    程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態(tài)學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態(tài)學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象

    標簽： Prewitt P0401 Canny P0402

    上傳時間： 2015-04-03

    上傳用戶：二驅(qū)蚊器

  • 逐步回歸算法

    逐步回歸算法，比起一般線性回歸的速度要快。而且因子是逐步選擇的。

    標簽： 回歸 算法

    上傳時間： 2015-04-13

    上傳用戶：zaizaibang

  • 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，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當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)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 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，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當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)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 2015-04-24

    上傳用戶：ryb

  • 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，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態(tài)，最后在常溫時達到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內(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，對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當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)式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)L和停止條件S。

    標簽： 模擬退火算法

    上傳時間： 2014-12-19

    上傳用戶：TRIFCT

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