拉格朗日插值多項式擬合,牛頓插值多項式,歐拉方程解偏微分方程,使用極限微分求解導數（微分）,微分方程組的N=4龍格庫塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多項式擬合,組合辛普生公式求解積分,用三角分解法解方程AX=B
標簽： 多項式 插值 微分 方程
上傳時間： 2015-07-23
上傳用戶：hongmo
本程序為最小二乘法，已經在kei 上運行過，非常適應與pid的運算中
標簽： 程序 最小二乘法
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：tfyt
用最小二乘法計算分形圖案的維數。試試看怎么樣。請多包涵！！
標簽： 最小二乘法 分形 圖案 計算
上傳時間： 2015-07-24
上傳用戶：athjac
我們解決八數碼問題,廣度優先搜索可能會導致內存不夠用,采用啟發式搜索,啟發函數為f(x)=g(x)+h(x) g(x)為該結點不同于目標結點的個數,h(x)為該結點的深度,選擇那f(x)結點最小的那個結點進行擴展, 引入了一個"擴展數組[4]"(因為擴展的結點最多只有4個),該數組保存著某個結點的0點向各個方向的擴展的結點對象,然后對該擴展數組進行分析,利用啟發函數在進行遞歸擴展...
標簽： 搜索 數碼 內存 啟發式
上傳用戶：LouieWu
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：semi1981
* 本算法用最小二乘法依據指定的M個基函數及N個已知數據進行曲線擬和 * 輸入: m--已知數據點的個數M * f--M維基函數向量 * n--已知數據點的個數N-1 * x--已知數據點第一坐標的N維列向量 * y--已知數據點第二坐標的N維列向量 * a--無用 * 輸出: 函數返回值為曲線擬和的均方誤差 * a為用基函數進行曲線擬和的系數, * 即a[0]f[0]+a[1]f[1]+...+a[M]f[M].
標簽： 數據 函數 算法 最小二乘法
上傳時間： 2015-07-26
上傳用戶：
通過奇異值分解實現的最小二乘擬合算法 inear least-squares fit by singular value decomposition
標簽： decomposition least-squares singular inear
上傳用戶：bibirnovis
dijkstra的關于有向流通圖的最小路徑算法。
標簽： dijkstra 路徑 算法
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：jyycc
Ford-Fulkerson關于有向連通圖的最小路徑算法。
標簽： Ford-Fulkerson 路徑 算法
上傳時間： 2015-08-04
上傳用戶：開懷常笑
遺傳算法優化小波神經網絡的源程序: 1.構造的非線性函數: 位于nninit_test.m 2.直接用WNN逼近非線性:Wnn_test.m, (內部調用小波函數) 3.遺傳算法優化后逼近 :GA_Wnn_test.m (內部調用遺傳算法的,初始化,適應度,解碼函數)
標簽： nninit_test Wnn_test WNN 算法優化
上傳時間： 2013-12-23
上傳用戶：tianjinfan
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