matlab例程MATLAB 6.x版的內建數據類型（Built-in data type）就有5種以上，此外還有許多其他專門設計的類（Class），如符號類、內聯函數類、控制工具包中的線性時不變模型類、神經網絡類等。就程序設計而言，MATLAB 6.x版采用了面向對象編程技術。數據和編程的改變使用戶能更簡捷而自然地解決復雜的計算問題（如符號計算問題、多變量控制系統問題、神經網絡問題）。本章內容根據MATLAB6.5編寫，但絕大部分內容適用于其他MATLAB6.x版本。
標簽： Built-in matlab MATLAB data
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：agent
有向直線Ｋ中值問題 給定一條有向直線L以及L 上的n+1 個點x0<x1<x2<… <xn。有向直線L 上的每個點xi都有一個權 w(xi) 每條有向邊 (xi,xi-1)，也都有一個非負邊長d(xi,xi-1)。有向直線L 上的每個點xi 可以看作客戶，其服務需求量為w(xi) 。每條邊(xi,xi-1) 的邊長 , d(xi,xi-1) 可以看作運輸費用。如果在點xi 處未設置服務機構，則將點xi 處的服務需求沿有向邊轉移到點xj處服務機構需付出的服務轉移費用為w(xi)*d(xi,xj) 。在點0 x 處已設置了服務機構，現在要在直線L上增設k處服務機構，使得整體服務轉移費用最小。
上傳時間： 2014-01-14
上傳用戶：manlian
這是一段使用并行方式運算的jacobi迭代，目的是為了說明MPI使用過程中的對稱消息發送的方式，矩陣經迭代多次后，其結果是一個16*16的方陣，元素都為8
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：源碼3
％ SSOR預處理的共軛梯度法求解方程Ax=b ％ 輸入參數說明 ％ A 正定矩陣[n*n] ％ b 右邊向量 ％ omega SSOR預處理參數(0--2) ％ Times 迭代次數 ％ errtol 給定誤差終止條件 ％ ％輸出參數 ％ NewX 方程Ax=b的x近似解 ％ avgerr 求解的當前平均絕對誤差
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：一諾88
（1）利用多項式擬合的兩個模塊程序求解下題： 給出 x、y的觀測值列表如下： x 0 1 2 3 4 5 y 2.08 7.68 13.8 27.1 40.8 61.2 試利用二次多項式y=a0+a1x+a2x2進行曲線擬合。 （1）多項式擬合方法：假設我們收集到兩個相關變量x、y的n對觀測值列表： x x0 x1 x2 x3 x4 x5 y y0 y1 y2 y3 y4 y5 我們希望用m+1個基函數w0(x),w1(x),…,wm(x)的一個線形組合 y=a0w0(x)+a1w1(x)+…+amwm(x) 來近似的表達x、y間的函數關系，我們把幾對測量值分別代入上式中，就可以得到一個線形方程組： a0w0(x0)+a1w1(x0)+…+amwm(x0)=y0 a0w0(x1)+a1w1(x1)+…+amwm(x1)=y1 … … a0w0(xn)+a1w1(xn)+…+amwm(xn)=yn 只需要求出該線形方程組的最小二乘解，就能得到所構造的的多項式的系數，從而解決問題。
上傳時間： 2016-02-07
上傳用戶：爺的氣質
正整數x 的約數是能整除x 的正整數。正整數x 的約數個數記為div(x)。例如，1，2， 5，10 都是正整數10 的約數，且div(10)=4。設a 和b 是2 個正整數，a≤b，找出a 和b 之間約數個數最多的數x。
上傳時間： 2014-11-24
上傳用戶：gxmm
正整數x 的約數是能整除x 的正整數。正整數x 的約數個數記為div(x)。例如，1，2，5，10 都是正整數10 的約數，且div(10)=4。設a 和b 是2 個正整數，a≤b，找出a 和b之間約數個數最多的數x。 對于給定的2 個正整數a≤b，編程計算a 和b 之間約數個數最多的數。 數據輸入 輸入數據由文件名為input.txt的文本文件提供。文件的第1 行有2 個正整數a和b。 結果輸出 程序運行結束時，若找到的a 和b 之間約數個數最多的數是x，將div(x)輸出到文件output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt output.txt 1 36 9
上傳時間： 2016-10-10
上傳用戶：dianxin61
版本歷史 -------------------------------------------------------------- [x] 修正 [+] 新增[*] 改進/改變 [i] 信息（請仔細閱讀） 當前版本：v0.6 -------------------------------------------------------------- [i] 新增70種設備代碼 [i] 目前對外置HUB支持不好，測試時請不要使用USB HUB，這一問題會在未來版本中改進。 [x] 修正了接入設備后按“刷新”程序報錯 [x] 優化了內存使用 關于SigmaTel 35系列的分辨： 由于SigmaTel 3500系列產品型號非常亂，并且很多廠商也會自行修改設備識別碼，造成識別錯誤。但如果本軟件識別出芯片是SigmaTel 3500系列的話，則可從設備的速度及具體配置來判斷，目前使用的最多的型號便是STMP3502與STMP3520，如果USB速度是480Mbps則可認定芯片為STMP3520，否則為STMP3502。更加細節的識別方式，我們將會刊登在我們的論壇上:forum.easydigi.com
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：彭玖華
本程序的主要功能是實現多類別分類。首先獲得任意兩類的規則集，然后對任意待測樣品，分別帶入任意兩類規則進行分類判別，直至代入全部的兩類規則集。最終統計類別數即為待測樣品的最終分類。
上傳時間： 2014-01-24
上傳用戶：yyyyyyyyyy
本目錄主要包括：文檔和兩個源代 其中源代碼是識別程序的，另一個是矩陣類庫的。 已經保存了訓練好的網絡權值，所以第一次使用識別程序時，可以直接運行Release目錄下的可執行文件，然后對圖片目錄中的測試圖片進行讀入、識別。當然也可以自行用訓練樣本訓練網絡，不過要注意訓練樣本的選擇，否則可能識別率很低。訓練樣本選擇的原則是，盡可能的有代表性，在訓練時間不至于太長的情況下訓練樣本數目盡量多。
上傳時間： 2013-11-26
上傳用戶：ouyangtongze
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