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step-by-<b>step</b>

  • 道理特分解法

    #include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構(gòu)中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請(qǐng)輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請(qǐng)輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個(gè):"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U,L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U,L的第r行,第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計(jì)算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計(jì)算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; } 

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    上傳時(shí)間: 2018-05-20

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  • 安森美車規(guī)級(jí)1080P圖像傳感器AR0231手冊(cè)

    AR0231AT7C00XUEA0-DRBR(RGB濾光)安森美半導(dǎo)體推出采用突破性減少LED閃爍 (LFM)技術(shù)的新的230萬像素CMOS圖像傳感器樣品AR0231AT,為汽車先進(jìn)駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)應(yīng)用確立了一個(gè)新基準(zhǔn)。新器件能捕獲1080p高動(dòng)態(tài)范圍(HDR)視頻,還具備支持汽車安全完整性等級(jí)B(ASIL B)的特性。LFM技術(shù)(專利申請(qǐng)中)消除交通信號(hào)燈和汽車LED照明的高頻LED閃爍,令交通信號(hào)閱讀算法能于所有光照條件下工作。AR0231AT具有1/2.7英寸(6.82 mm)光學(xué)格式和1928(水平) x 1208(垂直)有源像素陣列。它采用最新的3.0微米背照式(BSI)像素及安森美半導(dǎo)體的DR-Pix?技術(shù),提供雙轉(zhuǎn)換增益以在所有光照條件下提升性能。它以線性、HDR或LFM模式捕獲圖像,并提供模式間的幀到幀情境切換。 AR0231AT提供達(dá)4重曝光的HDR,以出色的噪聲性能捕獲超過120dB的動(dòng)態(tài)范圍。AR0231AT能同步支持多個(gè)攝相機(jī),以易于在汽車應(yīng)用中實(shí)現(xiàn)多個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn),和通過一個(gè)簡(jiǎn)單的雙線串行接口實(shí)現(xiàn)用戶可編程性。它還有多個(gè)數(shù)據(jù)接口,包括MIPI(移動(dòng)產(chǎn)業(yè)處理器接口)、并行和HiSPi(高速串行像素接口)。其它關(guān)鍵特性還包括可選自動(dòng)化或用戶控制的黑電平控制,支持?jǐn)U頻時(shí)鐘輸入和提供多色濾波陣列選擇。封裝和現(xiàn)狀:AR0231AT采用11 mm x 10 mm iBGA-121封裝,現(xiàn)提供工程樣品。工作溫度范圍為-40℃至105℃(環(huán)境溫度),將完全通過AEC-Q100認(rèn)證。

    標(biāo)簽: 圖像傳感器

    上傳時(shí)間: 2022-06-27

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  • some examples of step motor control by EZUSB

    some examples of step motor control by EZUSB

    標(biāo)簽: examples control EZUSB motor

    上傳時(shí)間: 2014-01-21

    上傳用戶:dancnc

  • 第一章 有關(guān)數(shù)論的算法 1.1最大公約數(shù)與最小公倍數(shù) 1.2有關(guān)素?cái)?shù)的算法 1.3方程ax+by=c的整數(shù)解及應(yīng)用 1.4 求a^b mod n 第二章 高精度計(jì)算 2.1高精度加法 2

    第一章 有關(guān)數(shù)論的算法 1.1最大公約數(shù)與最小公倍數(shù) 1.2有關(guān)素?cái)?shù)的算法 1.3方程ax+by=c的整數(shù)解及應(yīng)用 1.4 求a^b mod n 第二章 高精度計(jì)算 2.1高精度加法 2.2高精度減法 2.3高精度乘法 2.4 高精度除法 練習(xí) 第三章 排列與組合 3.1加法原理與乘法原理 練習(xí) 3. 2 排列與組合的概念與計(jì)算公式 練習(xí) 3.3排列與組合的產(chǎn)生算法 練習(xí) 第四章 計(jì)算幾何 4.1 基礎(chǔ)知識(shí) 4.2 線段的相交判斷 4.3尋找凸包算法 練習(xí) 第五章 其它數(shù)學(xué)知識(shí)及算法 5.1 鴿巢原理 5.2 容斥原理及應(yīng)用 5.3 常見遞推關(guān)系及應(yīng)用

    標(biāo)簽: 1.1 1.2 1.3 1.4

    上傳時(shí)間: 2016-01-05

    上傳用戶:frank1234

  • Essential C++ By Stanley B. Lippman Publisher : Addison Wesley Pub Date : September 12, 200

    Essential C++ By Stanley B. Lippman Publisher : Addison Wesley Pub Date : September 12, 2002 ISBN : 0-201-48518-4 Pages : 416

    標(biāo)簽: B. Essential Publisher September

    上傳時(shí)間: 2016-01-30

    上傳用戶:zhengjian

  • 一本c++學(xué)習(xí)的必備之書《Essential C++》By Stanley B. Lippman

    一本c++學(xué)習(xí)的必備之書《Essential C++》By Stanley B. Lippman,

    標(biāo)簽: B. Essential Stanley Lippman

    上傳時(shí)間: 2014-01-20

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  • k-step ahead predictions determined by simulation of the % one-step ahead neural network predictor.

    k-step ahead predictions determined by simulation of the % one-step ahead neural network predictor. For NNARMAX % models the residuals are set to zero when calculating the % predictions. The predictions are compared to the observed output. %

    標(biāo)簽: ahead predictions determined simulation

    上傳時(shí)間: 2016-12-27

    上傳用戶:busterman

  • C++ Primer, Fourth Edition By Stanley B. Lippman, Josée Lajoie, Barbara E. Moo Englisht version

    C++ Primer, Fourth Edition By Stanley B. Lippman, Josée Lajoie, Barbara E. Moo Englisht version

    標(biāo)簽: B. E. Englisht Edition

    上傳時(shí)間: 2014-11-30

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  • Hi guys, I have a B-spline curve algorithm by using Genetic algorithm. Any interested?

    Hi guys, I have a B-spline curve algorithm by using Genetic algorithm. Any interested?

    標(biāo)簽: algorithm interested B-spline Genetic

    上傳時(shí)間: 2017-04-13

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  • This program is to one-step EEG prediction. it is done by a fuzzy neural network based on a chaotic

    This program is to one-step EEG prediction. it is done by a fuzzy neural network based on a chaotic back propagation training method.

    標(biāo)簽: prediction one-step program chaotic

    上傳時(shí)間: 2017-07-15

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