202用列主元消取法解線性方程 ***********★*******★********★************ 一．功能 當線性方程組有唯一解時求其解 。 二．算法簡介消元過程，設方程組為 Ax=b (1)公式（1）有增廣矩陣 a11 a12….a1n b1 a21 a22…a2n b2 (A,B)= ………………. an1 an2…ann bn
標簽： 202 方程 解線性 線性
上傳時間： 2015-03-02
上傳用戶：jhksyghr
用Java寫的報表.功能如下: 0.內(nèi)建網(wǎng)絡打印,網(wǎng)絡預覽功能！ 1.文件操作。包括url 指定的文件。 2.全功能打印支持。包括打印預覽。 3.Undo 和 redo。 4.合并單元格。 5.Cell selection using the mouse or keyboards（快捷鍵支持）。 6.單元格高寬調(diào)整 。 7.豐富的前景刷支持，前景可以是單色，雙色漸變，JPG,PNG,GIF圖形 。 8.背景刷支持，前景可以是單色，雙色漸變，JPG,PNG,GIF圖形 。 9.每個單元格支持空心字體，各其他一般字體。 10.每個單元格可設置為只讀。 11.每個單元格上下左右可分別高設置邊框，邊框線的寬度，顏色可調(diào)。 12.拖放操作。可在一個應用中的不同單元格拖放，也可在兩個應用的之間進行拖放。支持剪切和COPY兩種方式。 13.剪貼板功能。支持文本方式和全格式兩種方式。剪貼也允許在兩個應用之間進行。可以從EXCELL單元格中復制到本應用中。 14.單元格線，滾動條，行頭，列頭顯示可選. 15.支持公式定義,公式定義采用？作標記，如?sum(A1:b1)。 16.數(shù)字格式可自由定義，如 12345678, 可自動化為 12,345,678.00 。 17.豐富的頁腳頁眉屬性。具有以上3，4，5，6?，8，9，10，11，12，13，15,16，17各項功能。
標簽： Java Undo redo Cel
上傳時間： 2015-03-15
上傳用戶：熊少鋒
//=== === === === === === === === === === === ===== //函數(shù)說明 //函數(shù)名稱：Correlation //函數(shù)功能：計算最小二乘法擬合的多項式的相關系數(shù) //使用方法：int M------擬合多項式的項數(shù)（已知條件） // double *b---擬合曲線的系數(shù),按升次排列（已知條件） // double *x---結點x軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *y---結點y軸數(shù)據(jù)（已知條件） // double *Yg--結點估計值，與*y相對應，個數(shù)為m（過程變量） // int m------結點個數(shù)（已知條件） //注意事項：多項式階數(shù)最高為10,多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標簽： Correlation 函數(shù) 計算 最小二乘法擬合
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：yxgi5
//=== === === === === === === === === === === === === === = //函數(shù)說明 //函數(shù)名稱：PolyFit //函數(shù)功能：最小二乘法曲線擬合 //使用方法：double *x ---- 存放n個數(shù)據(jù)點的X坐標 // double *y ---- 存放n個數(shù)據(jù)點的Y坐標 // int n -------- 給定數(shù)據(jù)點個數(shù) // double *a ---- 返回m-1次擬合多項式的m個系數(shù) // int m -------- 擬合多項式的項數(shù)，即擬合多項式的最高次為m-1。要求m<=n,且 // m<=20。若m>n或m>20，則本函數(shù)自動按m=min{n,20}處理 // double *dt --- dt[0]返回擬合多項式與各數(shù)據(jù)點誤差的平方和；dt[1]返回擬合多 // 項式與各數(shù)據(jù)點的誤差絕對值之和；dt[2]返回擬合多項式與各數(shù)據(jù) // 點誤差絕對值的最大值 //注意事項：擬合多項式的形式為 y = b0 + b1*(x-Xavr)...
標簽： PolyFit 函數(shù) 最小二乘法
上傳時間： 2015-07-19
上傳用戶：waizhang
給定整數(shù)n，產(chǎn)生所有[2n]上的匹配（matching） //將其視為一個所有塊大小均為2的集合分拆 //輸出格式為 a1 a2 - b1 b2 - c1 c2 - ... //滿足a1<a2, b1<b2, ... //且 a1 < b1 < c1 <
標簽： 整數(shù)
上傳時間： 2015-11-03
上傳用戶：youth25
一:需求分析 1. 問題描述 魔王總是使用自己的一種非常精練而抽象的語言講話,沒人能聽懂,但他的語言是可逐步解釋成人能聽懂的語言,因為他的語言是由以下兩種形式的規(guī)則由人的語言逐步抽象上去的: ----------------------------------------------------------- (1) a---> (b1)(B2)....(Bm) (2)[(op1)(p2)...(pn)]---->[o(pn)][o(p(n-1))].....[o(p1)o] ----------------------------------------------------------- 在這兩種形式中,從左到右均表示解釋.試寫一個魔王語言的解釋系統(tǒng),把 他的話解釋成人能聽得懂的話. 2. 基本要求: 用下述兩條具體規(guī)則和上述規(guī)則形式(2)實現(xiàn).設大寫字母表示魔王語言的詞匯 小寫字母表示人的語言的詞匯 希臘字母表示可以用大寫字母或小寫字母代換的變量.魔王語言可含人的詞匯. (1) B --> tAdA (2) A --> sae 3. 測試數(shù)據(jù): B(ehnxgz)B 解釋成 tsaedsaeezegexenehetsaedsae若將小寫字母與漢字建立下表所示的對應關系,則魔王說的話是:"天上一只鵝地上一只鵝鵝追鵝趕鵝下鵝蛋鵝恨鵝天上一只鵝地上一只鵝". | t | d | s | a | e | z | g | x | n | h | | 天 | 地 | 上 | 一只| 鵝 | 追 | 趕 | 下 | 蛋 | 恨 |
標簽： 語言 抽象 分
上傳時間： 2014-12-02
上傳用戶：jkhjkh1982
數(shù)據(jù)結構課程設計--魔王語言的解析 ### ### ### ### ### ### ### ### ### #### 問題描述: 魔王總是使用自己的一種非常精練而抽象的語言講話,沒人能聽懂,但他 的語言是可逐步解釋成人能聽懂的語言,因為他的語言是由以下兩種形式 的規(guī)則由人的語言逐步抽象上去的: ----------------------------------------------------------- 1)a---> (b1)(B2)....(Bm) 2)[(op1)(p2)...(pn)]---->[o(pn)][o(p(n-1))].....[o(p1)o] ----------------------------------------------------------- 在這兩種形式中,從左到右均表示解釋.試寫一個魔王語言的解釋系統(tǒng),把 他的話解釋成人能聽得懂的話.
標簽： 語言 數(shù)據(jù)結構 抽象
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：lanjisu111
PDF 利用9021開發(fā)多功能彩燈，改變b1，b2，b3，b4可以控制彩燈
標簽： 9021 多功能 彩燈
上傳時間： 2016-03-25
上傳用戶：siguazgb
本實訓是有關線性表的順序存儲結構的應用，在本實訓的實例程序中，通過C語言中提供的數(shù)組來存儲兩個已知的線性表，然后利用數(shù)組元素的下標來對線性表進行比較。通過對本實訓的學習，可以理解線性表在順序存儲結構下的操作方法。 在實訓中，我們設A=（a1,a2,…,an）和B=（b1,b2,…,bm）是兩個線性表，其數(shù)據(jù)元素的類型是整型。若n=m,且ai=bi,則稱A=B 若ai=bi，而aj<bj,則稱A<B；除此以外，均稱A>B。設計一比較大小的程序。
標簽： 線性 順序存儲
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：www240697738
（1）Msls分三步對系統(tǒng)和噪聲模型進行辨識，采用脈沖序列作為輔助系統(tǒng)模型，用 計算輸出數(shù)據(jù) ；用原輸出數(shù)據(jù) 計算 ，用遞推最小二乘方法分別對系統(tǒng)參數(shù)和模型參數(shù)進行估計。 （2）M.dat,wnoise1.dat分別為M和白噪聲序列。Wnoise1.dat的長度為700，wnoise2.dat的長度為1000。Msls6.c為N=600的程序，Msls8.c為N=800的程序。 （3）程序運行后，生成的兩個h文件為產(chǎn)生的脈沖響應函數(shù)。Msls6.dat為msls6.c的參數(shù)估計結果，msls8.dat為msls8.c的參數(shù)辨識結果。分別如下所示： a1=0.906331 a2=0.160170 a3=0.025525 b1=0.704475 b2=-1.497551 c1=1.009114 c2=0.446890 a1=0.906347 a2=0.159066 a3=0.024650 b1=0.700720 b2=-1.493327 c1=1.008787 c2=0.425714 （4）由數(shù)據(jù)結果可以看出，采用msls辨識方法估計精度要比els法的估計精度差一些。尤其是噪聲參數(shù)c2的估計誤差不在1％以內(nèi)。這是由于msls法計算上較為簡便，計算上的簡化就帶來了估計精度上的誤差。由N=600和N=800相比較，可以看出當N增大時，誤差有所減小。理論上當N趨于無窮時， 。
標簽： Msls 分 噪聲模型
上傳時間： 2016-10-19
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