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數值代數

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經由函數(function)轉換而得的。此種函數,一般稱之為雜湊函數(Hashing function)或鍵值對應位址轉換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標簽: searching Hashing

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:dancnc

  • 使用迭代方程Xn+1=Asin2(Xn-XB)生成混沌序列{Xi}

    使用迭代方程Xn+1=Asin2(Xn-XB)生成混沌序列{Xi},需輸入A和Xb值,不同的值產生不同的加密效果,但是僅在混沌區內的加密效果最好。在Microsoft Visual Studio .NET 2003上調試成功,用C++語言編寫

    標簽: Xn-XB Asin Xn Xi

    上傳時間: 2015-07-16

    上傳用戶:515414293

  • 1.功能 利用連分式法求非線性方程f(x)=0的一個實根(C語言) 2.參數說明 double *x : 指向迭代初值

    1.功能 利用連分式法求非線性方程f(x)=0的一個實根(C語言) 2.參數說明 double *x : 指向迭代初值,返回時指向迭代終值 double eps : 控制精度要求 double (*f)() : 指向計算f(x)值的函數名(由用戶自編) int pqrt() : 函數返回迭代次數 3.文件說明 pqrt.c為函數程序 pqrt0.c為主函數程序

    標簽: double C語言 非線性

    上傳時間: 2013-12-28

    上傳用戶:weixiao99

  • 迭代法是解線性代數方程組的另一類方法

    迭代法是解線性代數方程組的另一類方法,特別適用于解大型稀疏線性方程組。它的基本思想是針對求解問題預先設計好某種迭代格式,從而產生求解問題的近似解迭代序列,在迭代序列收斂于精確解的情況下,按精度要求取某個迭代值作為問題解的近似值。迭代法具有原始系數舉證始終不變,算法簡單,編寫程序較方便,所需存儲單元較少的優點。

    標簽: 迭代法 解線性 方程

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:zsjzc

  • 使用md5校驗和算法保護文件 通俗的說

    使用md5校驗和算法保護文件 通俗的說,就是為保證數據的完整性,用一種指定的算法對原始數據計算出的一個校驗值。接收方用同樣的算法計算一次校驗值,如果和隨數據提供的校驗值一樣,就說明數據是完整的。

    標簽: md5 算法

    上傳時間: 2015-11-21

    上傳用戶:q123321

  • 雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中

    雜湊法(Hashing)的搜尋與一般的搜尋法(searching)是不一樣的。在雜湊法中,鍵值(key value)或識別字(identifier)在記憶體的位址是經由函數(function)轉換而得的。此種函數,一般稱之為雜湊函數(Hashing function)或鍵值對應位址轉換(key to address transformation)。對於有限的儲存空間,能夠有效使用且在加入或刪除時也能快的完成,利用雜湊法是最適當不過了。因為雜湊表搜尋在沒有碰撞(collision)及溢位(overflow)的情況下,只要一次就可擷取到。

    標簽: searching Hashing

    上傳時間: 2016-01-14

    上傳用戶:dancnc

  • (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

    (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。

    標簽: 2.08 13.8 7.68 27.1

    上傳時間: 2016-02-07

    上傳用戶:爺的氣質

  • 數值分析中的牛頓迭代法

    數值分析中的牛頓迭代法,是課程學習是自己編的,是對函數進行插值的一種方法

    標簽: 數值分析 牛頓 迭代法

    上傳時間: 2014-12-02

    上傳用戶:qwe1234

  • 迭代法是基于逼近的思想

    迭代法是基于逼近的思想,其步驟如下: 1. 求出圖象的最大灰度值和最小灰度值,

    標簽: 迭代法

    上傳時間: 2016-04-30

    上傳用戶:rocketrevenge

  • 優點:1.對于信噪比高的信號濾波效果好; % 2.對于邊沿的保護強過閾值濾波

    優點:1.對于信噪比高的信號濾波效果好; % 2.對于邊沿的保護強過閾值濾波,不會產生閾值濾波情況下的過于平滑與Gibbs現象。 %缺點:1.由于對邊沿信號沒做任何處理,所以邊沿可能會有脈沖噪聲保留下來; % 2.計算相關系數中,如果計算出來的小波系數點位置偏差大,則相關系數計算受影響; % 3.需要迭代運算,迭代的噪聲能量閾值選取很重要,這里以開始段無信號處估計噪聲; % 4.需要迭代運算,所以運算量比閾值法大; % 5.受分解層次影響,在大尺度上小波系數點位置偏差更大,相關系數計算不準確。 %需要具體調整的地方:1.分解的尺度;

    標簽: 信噪比 信號濾波 保護 閾值

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:wlcaption

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