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abooy
- hga是一种混合遗传算法c程序源代码，但是只包括了核心的算法部分，还没有完善。 gauss为电路试验中的高斯消去法。 GRKT10，Lagrange，Euler分别是数值计算中龙格－库塔法，拉个朗日法以及改进欧拉法的c程序实现 上述程序都是本人工作学习过程中自己编写的，本人只是一个程序新手，希望在本站能更好的学习-Unit is a mixed genetic algorithm c source code, however, covered only the core of the
qw123
- 计算机能自动连续地工作，是由程序控制而实现的，程序是用程序设计语言按任务的要求事先编写的。程序设计语言按发展过程分为：机器语言、汇编语言和高级语言。-computer automatically consecutive work is programmed to achieve the procedure is used programming language by the requirements of prior preparation. By programming language d
juliangfa
- 矩量法是求解电磁场边界值问题中一种行之有效的数值方法.它所做的工作是将积分方程化为差分方程,或将积分方程中积分化为有限求和,从而建立代数方程组,故它的主要工作量是用计算机求解代数方程组.所以,在矩量法求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,在很大程度上影响了计算的速度.如何尽可能的减少矩阵存储量,成为加速矩量法计算的关键.此处介绍了方法
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- K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再
Runge-KuttaC++
- 在使用龙格-库塔(RK)方法对连续系统进行数字仿真时,为了保证数值计算的稳定性以及仿真结果具有足够的精度,通常采用变步长策略。为了有效地解决变步长仿真计算过程中,输出节点与计算节点不相吻合的问题,该文在前人工作的基础上,提出了一个具有大稳定域的四阶连续RK公式对。该公式对在不增加微分方程的右端函数值的计算次数的前提下,可以给出积分步距中任意一点上的数值解,因而具有更大的应用价值。仿真结果表明,该公式对是有效可行的。
kmean
- k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类中所有对象的均值）；不断重复这一过程直到标准测度函数开始收敛为止。-k-means algorithm process as follows: First of all, the object data from the n choose k
mathcad
- MathCAD是美国Mathsoft公司推出的一个交互式的数学软件。该软件定位于向广大教师、学生、工程人员提供一个兼备文字处理、数学和图形能力的集成工作环境，使他们能方便地准备教案、完成作业和准备科学分析报告。在输入一个数学公式、方程组、矩阵之后，计算机能直接给出结果，而无须去考虑中间计算过程。在加入软件包自带的Maple插件后能直接支持符号运算。你可以在计算机上输入数学公式、符号和等式等，很容易地算出代数、积分、三角以及很多科技领域中的复杂表达式的值，并可显示数学表格和图形,通过对图形结果的分
Kohonen
- Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。-
KMEANS
- k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作过程说明如下：首先从n个数据对象任意选择 k 个对象作为初始聚类中心；而对于所剩下其它对象，则根据它们与这些聚类中心的相似度（距离），分别将它们分配给与其最相似的（聚类中心所代表的）聚类；然后再计算每个所获新聚类的聚类中心（该聚类
MATLAB2011couse
- 本书使用简单易行的风格，一开始介绍了 MATLAB基础，你将学习到如何绘制图象，求解 代数方程及计算积分，也将学习到如何求解微分 方程，求 ODE 的数值解，使用特殊函数等。本书 含有几百个例子及其详细解答过程，章末带有习 题，书末还带最终测试题目，一句话，本书给予 你的是MATLAB精华。 本自学指导书提供了： 上手MATLAB的最快方法 几百个带有解答过程的工作实例 覆盖了MATLAB7 &
pressure-established
- 端面燃烧固体火箭发动机压强建立过程计算程序 输入为比热比，燃气气体常数，点火温度，推进剂密度，装药直径，喷管喉部直径，装药体积，燃速相关常数 输出为压强和工作时间-Face charge calculation of solid rocket motor process of establishing the working pressure Input for the specific heat ratio, gas gas constant, ignition temperature,
tube-charge-pressure-established
- 管型燃烧固体火箭发动机压强建立过程计算程序 输入为比热比，燃气气体常数，点火温度，推进剂密度，装药直径（内径和外径），喷管喉部直径，装药体积，燃速相关常数 输出为压强和工作时间-tube type of solid rocket motor combustion pressure build process calculation programs for heat input than, gas gas constant, the ignition temperature, propellan
the-secret-of-MATLAB
- 用简单易行的风格，一开始介绍了MATLAB 基础，你将学习到如何绘制图象，求解代数方程及计算积分，也将学习到如何求解微分方程，求ODE 的数值解，使用特殊函数工作。 本书含有几百个例子及其详细解说过程，章末带有习题，书末还带最终测试题目，一句话，本书给予你的是MATLAB 精华.-Simple style , a start MATLAB basis , You will learn how to draw images, solving algebraic equations and
The-demystify-of-MATLAB7
- 源于外文书籍。本自学指导书提供了： 上手 MATLAB 的最快方法 几百个带有解答过程的工作实例 覆盖了 MATLAB7 每章章末配有习题，提高学习质量，查漏补缺。 书末附有最终测试题 为学习和工作节省时间提高效率 《MATLAB 揭秘》对初学者很容易，对高手有挑战性，是通往计算精度的捷径。-Derived from foreign language
C-language-PID-algorithm.
- C语言实现PID算法。PID算法是目前一般控制领域中经常使用的自动控制算法，它依据给定的设定值，反馈值，以及比例系数，积分和微分时间，计算出一定的控制量，使被控对象能保持在设定的工作范围，并且可以自动的消除外部扰动。下面介绍PID算法的实现以及其离散化的过程和依据。-C language PID algorithm. PID algorithm is frequently used in the field of general control of the automatic control
Differential-Evolution
- DE 算法主要用于求解连续变量的全局优化问题，其主要工作步骤与其他进化算法基本一致，主要包括变异(Mutation)、交叉(Crossover)、选择(Selection)三种操作。算法的基本思想是从某一随机产生的初始群体开始，利用从种群中随机选取的两个个体的差向量作为第三个个体的随机变化源，将差向量加权后按照一定的规则与第三个个体求和而产生变异个体，该操作称为变异。然后，变异个体与某个预先决定的目标个体进行参数混合，生成试验个体，这一过程称之为交叉。如果试验个体的适应度值优于目标个体的适应度值
Turing
- 基于Java实现的图灵机程序，该程序可以可视化地展现一套图灵机程序的内部运算过程与工作机制，可供研究可计算性理论的相关人员参考。-This is a Turing machine based on Java . The program can visually demostrate a the internal computing process and working mechanism of a turing machine, fitting for those who study the
filter-in-video-sequences
- 粒子滤波理论是近年来跟踪领域的热门研究课题。在该领域，传统的卡尔曼（Kalman）滤波器是非常经典的运动目标跟踪工具。然而经典亦有其弊端，卡尔曼滤波对于非线性及非高斯环境下的工作能力相当无力。为解决这一问题，本文提出了一种基于粒子滤波的目标跟踪方法。其核心为以粒子(一种随机样本，携带权值)来表示后验概率密度，从而得到基于物理模型的近似最优数值解，其优点在于能在追踪的过程中实现更高的精度和更快的收敛速度等。粒子滤波通过加权计算这些带有权重的随机样本来得到目标的近似的运动状态，因此对于非高斯和非线性
移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载实验仿真
- #遗传算法 #********************************************************************************************* #对于给定的一个任务流，在遵守任务前后顺序下，存在不同的位置编码和不同的排序编码 #比如对于任务流S，可以通过初始化得到N个位置编码，N个排序编码 #1.调用Order_initial生成一个带前后固定顺序（即前驱任务固定）的任务流 #2.调用N次Position_initial生成
移动边缘计算环境下服务工作流的计算卸载实验仿真
- #遗传算法 #********************************************************************************************* #对于给定的一个任务流，在遵守任务前后顺序下，存在不同的位置编码和不同的排序编码 #比如对于任务流S，可以通过初始化得到N个位置编码，N个排序编码 #1.调用Order_initial生成一个带前后固定顺序（即前驱任务固定）的任务流 #2.调用N次Position_initial生成