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牛顿插值
- 用C语言来实现的。牛顿插值法对一些函数作近似的替代，是N个节点数的插值函数。-use c language to make a Newton interpolation arithmetic.Newton interpolation arithmetic make a approximation of the function witch have N interpolation points
20050218233130760
- 有关遗传算法的例子，可以解决诸如数学中函数近似最大值，最短路径的问题-example, can be resolved, such as mathematics approximate maximum function, the shortest path problem
ayangmovie
- 有关遗传算法的例子，可以解决诸如数学中函数近似最大值，最短路径的问题.vb开发的,很好的 .-example, can be resolved, such as mathematics function approximate maximum shortest path problem. Vb development, very good.
模拟退火例子1
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子2
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
模拟退火例子3
- 模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对
functionz
- 在三次样条中，要寻找三次多项式，以逼近每对数据点间的曲线。在样条术语中，这些数据点称之为断点。因为，两点只能决定一条直线，而在两点间的曲线可用无限多的三次多项式近似。因此，为使结果具有唯一性。在三次样条中，增加了三次多项式的约束条件。通过限定每个三次多项式的一阶和二阶导数，使其在断点处相等，就可以较好地确定所有内部三次多项式。此外，近似多项式通过这些断点的斜率和曲率是连续的。然而，第一个和最后一个三次多项式在第一个和最后一个断点以外，没有伴随多项式。因此必须通过其它方法确定其余的约束。最常
Newton 插值程序
- 本程序的要求是已知几个节点x及节点函数f（x），要求近似函数！只要输出每点函数，对角线上的值，和最后一行的值，为继续插值准备！ 例如：0.00 0.00000 0.20 0.20134 0.30 0.30452 0.50 0.52110 得到结果：0.00000 0.20134 1.006700 0.30452 0.083666 0.52110 1.082900 0.170333 0.173334 f(0.230000)=0.249337 Rx(0.230000)=-1.46917e-09f-t
FIRdesign
- FIR数字滤波器的设计方法主要是建立在对理想滤波器频率特性作某种近似的基础上的。这些近似方法有窗函数法、频率抽样法、最佳一致逼近法。在这里只讨论窗函数法。程序中也是采用了这种方法。-FIR digital filter design method is mainly based on the frequency characteristics of the ideal filter for some kind of approximation on the basis of. These app
PSO_C++
- 一个很好的学习粒子群算法的例子。（刘康C++版本） 程序介绍： 模拟一群鸟捕食的情景，从而达到优化目标函数的目的，这就是粒子群算法！起初在可行的空间中随机的产生一群粒子，然后让每个粒子开始在虚拟的空间中向四面八方飞翔，并且每个粒子都记下他们飞过的适应值（也就是目标优化函数）最高的点，而且整个粒子群有一个最高适应值个体，这样，粒子在飞翔的时候尽量朝向自己曾飞过的最好的点和集体的最好的点。最后达到收敛到近似最优点的目的。 备注：目标优化函数程序中已经内定了，f6 ={0.
My-Documents
- 利用插值基函数与原函数的关系，通过lagrange插值法，得出原函数的近似函数。-solution lagrange.
312009
- 龙贝格积分，功能是已知一些节点，则可以根据龙贝格积分方法得到这些点的近似函数-Romberg integration, the function is known to some of the nodes, you can get according to Romberg integration method approximate the function of these points
galerkin8_5_1
- Galerkin方法,这是一种真正的无网格方法.这种方法采用移动最小二乘函数采近似解变量,并且采用移动最小二乘近似函数的权函数作为加权残值法的权函数.文中对形成的离散动力学方程用Newmark方法求解-Galerkin method, this is a real meshless method. This method adopts moving least squares in function approximation solution variables, and adopts mov
Interpolation-and-fitting
- 插值：求过已知有限个数据点的近似函数。拟合：已知有限个数据点，求近似函数，不要求过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。-Interpolation: seeking over a finite number of data points known approximate function. Fitting: Given a finite number of data points, find the approximate function, does not requir
plot_isotonic_regression
- 保序回归是寻找使训练集均方差最小的近似函数，它的优点是目标函数不要线性的。-The isotonic regression finds a non-decreasing approximation of a function while minimizing the mean squared error on the training data. The benefit of such a model is that it does not assume any form for the tar
plot_cv_predict
- 等渗的插图对生成的数据回归。等张回归发现引入近似函数的同时最小化均方误差的训练数据。-An illustration of the isotonic regression on generated data. The isotonic regression finds a non-decreasing approximation of a function while minimizing the mean squared error on the training data.
第5章 函数逼近
- 函数论的一个重要组成部分，涉及的基本问题是函数的近似表示问题。在数学的理论研究和实际应用中经常遇到下类问题：在选定的一类函数中寻找某个函数g，使它是已知函数?在一定意义下的近似表示，并求出用g近似表示 ?而产生的误差。这就是函数逼近问题。在函数逼近问题中，用来逼近已知函数?的函数类可以有不同的选择；即使函数类选定了，在该类函数中用作?的近似表示的函数g的确定方式仍然是各式各样的；g对?的近似程度（误差）也可以有各种不同的含义。所以函数逼近问题的提法具有多样的形式，其内容十分丰富。(An impo
局部最大熵形函数matlab程序
- 局部最大熵近似形函数matlab程序，主要用于无网格计算。 This set of Matlab functions computes the Calculation of the local maximum-entropy shape functions with Newton's method as described in section 4.2 of [1]. The core functions are shapef.m and Gamma_.m. The rest is pro
Response_function
- 利用小信号近似方法对单量子阱激光器的响应函数进行的仿真(Simulation of the response function of a single quantum well laser by small signal approximation)
MDP相关函数
- 基于图的马尔可夫决策过程(GMDP)相关的函数，该框架允许表示和近似地解决Markov决策过程(MDP)