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里邊是一些數值分析的經典的算法，還有實驗報告及一些在它領域里邊的一些文獻-----是英語寫成的，很好啊。
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：libenshu01
此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法，了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: （1）把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 （2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則； 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END （3）化簡由（2）所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。
上傳時間： 2015-03-29
上傳用戶：極客
此小程序為三欄柵解密算法程序，對進行過三欄柵加密的密文通過解密后可還原成相應的明文
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：invtnewer
關于求最值的delphi遺傳算法源碼，絕對可以用，調試通過，界面美觀，由王小平書上的c代碼改編所成，創建了一個ga類，向構造函數輸入合適的參數就可以運算！
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：天誠24
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：R50974
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2015-04-24
上傳用戶：ryb
模擬退火算法來源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時，固體內部粒子隨溫升變為無序狀，內能增大，而徐徐冷卻時粒子漸趨有序，在每個溫度都達到平衡態，最后在常溫時達到基態，內能減為最小。根據Metropolis準則，粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時的內能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題，將內能E模擬為目標函數值f，溫度T演化成控制參數t，即得到解組合優化問題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數初值t開始，對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時的當前解即為所得近似最優解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。
標簽： 模擬退火算法
上傳時間： 2014-12-19
上傳用戶：TRIFCT
JAVA課程設計!用線程來實現比較查找、排序算法的運行時間，第一部分是將順序查找、折半查找算法設計成線程并同時運行來比較兩種查找算法，第二部分是將冒泡排序、快速排序及選擇排序設計成線程并同時運行來比較三種排序算法。本程序使用流行的GUI界面設計。
上傳時間： 2015-04-26
上傳用戶：410805624
DSP編程代碼,FFT算法,經典!! FFT實驗 一、 理論： 公式（1）FFT運算公式 FFT并不是一種新的變換，它是離散傅立葉變換（DFT）的一種快速算法。由于我們在計算DFT時一次復數乘法需用四次實數乘法和二次實數加法；一次復數加法則需二次實數加法。每運算一個X（k）需要4N次復數乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次實數加法。所以整個DFT運算總共需要4N^2次實數乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次實數加法。如此一來，計算時乘法次數和加法次數都是和N^2成正比的，當N很大時，運算量是可觀的，因而需要改進對DFT的算法減少運算速度。 根據傅立葉變換的對稱性和周期性，我們可以將DFT運算中有些項合并。 我們先設序列長度為N=2^L，L為整數。將N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成兩組，也就是說我們將一個N點的DFT分解成兩個N/2點的DFT，他們又從新組合成一個如下式所表達的N點DFT： 一般來說，輸入被假定為連續、合成的。當輸入為純粹的實數的時候，我們就可以利用左右對稱的特性更好的計算DFT。 我們稱這樣的RFFT優化算法是包裝算法：首先2N點實數的連續輸入稱為“進包”。其次N點的FFT被連續被運行。最后作為結果產生的N點的合成輸出是
上傳時間： 2015-04-29
上傳用戶：牛布牛
圖論算法庫 C++ 語言實現 代碼內容 圖論算法庫，包括以下算法： 單源最短路徑 Dijkstra 算法 單源最短路徑 Bellman-Ford 算法 最小生成樹 Prim 算法 每對節點間最短路徑 Flod-Warshall 算法 語言 C++ 編譯平臺 VisualAge C++ 4.0 作者 starfish (starfish.h@china.com) 備注 程序用C++語言編寫，在VisualAge C++ 4.0下調試通過。壓縮包內的Graph.h文件包含所有的庫函數，其調用接口見程序內注釋。其他的文件是用來測試算法的測試程序，在VisualAge C++ 4.0下編譯運行。 該算法是我為參加ACM/ICPC競賽而準備的資料，由于競賽的對編程速度要求較高，所以為了將代碼寫的短一點，為了便于調試，代碼的寫的并不是最優的。 雖然該代碼在VisualAge C++ 4.0下寫成，但是很容易將其移植到MS Visual C++上。
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：lyy1234
