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算法預(yù)(yù)測

  • 【歐拉算法】 微分方程的本質(zhì)特征是方程中含有導(dǎo)數(shù)項,數(shù)值解法的第一步就是...歐拉(Euler)算法是數(shù)值求解中最基本、最簡單的方法,但其求解精度較低,一般不在...對于常微分方程: dy/dx=f(

    【歐拉算法】 微分方程的本質(zhì)特征是方程中含有導(dǎo)數(shù)項,數(shù)值解法的第一步就是...歐拉(Euler)算法是數(shù)值求解中最基本、最簡單的方法,但其求解精度較低,一般不在...對于常微分方程: dy/dx=f(x,y),x∈[a,b] y(a)=y0 可以將區(qū)

    標(biāo)簽: Euler 算法 dy dx

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:www240697738

  • 專家點(diǎn)評: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很強(qiáng)大

    專家點(diǎn)評: Y P7 `. @ {$ r% pa.功能很強(qiáng)大,可以看出花了很多心血在算法上,非常好。算法上還有一點(diǎn)瑕疵,例如在刪除一個員工的同時沒有辦法自動建立其他員工的上下級關(guān)系,必須刪除全部下級員工,不是非常合理。此外,界面設(shè)計過于簡單,應(yīng)該加強(qiáng). " W" R+ b* g$ a$ Sb.程序運(yùn)用了自己的算法來提高Tree控件顯示的速度和資源分配,這個非常值得肯定和鼓勵。* C. c4 D0 e9 ` J$ w# U c.基本實現(xiàn)所有規(guī)定的功能,在所有參賽者中唯一熟 : O) l- F6 F9 f) S7 Q. l練使用面向?qū)ο笤O(shè)計方式開發(fā)程序的工程師,很不錯!程序體現(xiàn)了作者非常扎實的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)功底,值得大家學(xué)習(xí)。工程管理也做得非常好,體現(xiàn)了作者在軟件工程方面也有很深入的研究,該代碼是很好的學(xué)習(xí)范例。 % G* H$ ~3 W1 ]. e! id.算法的創(chuàng)新是獨(dú)特之處(hashtable算法建立),可見作者在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)方面的熟練掌握.此程序是很多專家會員學(xué)習(xí)典范.

    標(biāo)簽: P7 pa

    上傳時間: 2017-01-19

    上傳用戶:奇奇奔奔

  • AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼! 透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料

    AVR ATmega48 SPI最簡單測試碼! 透過spi_data[x]陣列寫入想要傳送的資料, 而x則是控制傳送第x筆數(shù),而接腳輸出則在PortB的預(yù)設(shè)接腳內(nèi),只要修改spi_data就可以透過示波器看到SPI的信號了!

    標(biāo)簽: spi_data ATmega AVR SPI

    上傳時間: 2014-06-09

    上傳用戶:jcljkh

  • 遺傳算法

    遺傳算法,包含選擇,交叉,變異等操作,可求出Y=sin(x)在0-2π的最大值和最小值

    標(biāo)簽: 算法

    上傳時間: 2017-06-01

    上傳用戶:天誠24

  • 同倫追蹤算法

    對于x=sin100x-cos100y;y=-cos100x+sin100y;的同倫算法

    標(biāo)簽: 算法。同倫追蹤

    上傳時間: 2015-12-25

    上傳用戶:liudian

  • 批處理感知器算法

    批處理感知器算法的代碼matlab w1=[1,0.1,1.1;1,6.8,7.1;1,-3.5,-4.1;1,2.0,2.7;1,4.1,2.8;1,3.1,5.0;1,-0.8,-1.3;     1,0.9,1.2;1,5.0,6.4;1,3.9,4.0]; w2=[1,7.1,4.2;1,-1.4,-4.3;1,4.5,0.0;1,6.3,1.6;1,4.2,1.9;1,1.4,-3.2;1,2.4,-4.0;     1,2.5,-6.1;1,8.4,3.7;1,4.1,-2.2]; w3=[1,-3.0,-2.9;1,0.5,8.7;1,2.9,2.1;1,-0.1,5.2;1,-4.0,2.2;1,-1.3,3.7;1,-3.4,6.2;     1,-4.1,3.4;1,-5.1,1.6;1,1.9,5.1]; figure; plot(w3(:,2),w3(:,3),'ro'); hold on; plot(w2(:,2),w2(:,3),'b+'); W=[w2;-w3];%增廣樣本規(guī)范化 a=[0,0,0]; k=0;%記錄步數(shù) n=1; y=zeros(size(W,2),1);%記錄錯分的樣本 while any(y<=0)     k=k+1;     y=a*transpose(W);%記錄錯分的樣本     a=a+sum(W(find(y<=0),:));%更新a     if k >= 250         break     end end if k<250     disp(['a為:',num2str(a)])      disp(['k為:',num2str(k)]) else      disp(['在250步以內(nèi)沒有收斂,終止']) end %判決面:x2=-a2*x1/a3-a1/a3 xmin=min(min(w1(:,2)),min(w2(:,2))); xmax=max(max(w1(:,2)),max(w2(:,2))); x=xmin-1:xmax+1;%(xmax-xmin): y=-a(2)*x/a(3)-a(1)/a(3); plot(x,y)

    標(biāo)簽: 批處理 算法matlab

    上傳時間: 2016-11-07

    上傳用戶:a1241314660

  • EEMD算法MATlab代碼

    EEMD算法MATlab代碼,代碼內(nèi)容為定義一個EEMD函數(shù),只需在同一文件夾寫代碼result =eemd(Y,Nstd,NE)即可

    標(biāo)簽: MATlab EEMD 算法 代碼

    上傳時間: 2017-04-07

    上傳用戶:mgy1125

  • matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法通信信號調(diào)制識別

    %========================開始提取加噪信號的各類特征值================================ for n=1:1:50;     m=n*Ns;     x=(n-1)*Ns; for i=x+1:m;          %提取加噪信號'signal_with_noise=y+noise'的前256個元素,抽取50次     y0(i)=signal_with_noise(i); end Y=fft(y0);        %對調(diào)制信號進(jìn)行快速傅里葉算法(離散) y1=hilbert(y0) ;    %調(diào)制信號實部的解析式  factor=0;        %開始求零中心歸一化瞬時幅度譜密度的最大值gamma_max for i=x+1:m;    factor=factor+y0(i); end ms=factor/(m-x); an_i=y0./ms; acn_i=an_i-1; end gamma_max=max(fft(acn_i.*acn_i))/Ns

    標(biāo)簽: matlab 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 通信信號 調(diào)制識別

    上傳時間: 2020-04-07

    上傳用戶:如拷貝般復(fù)制

  • matlab數(shù)學(xué)建模算法全收錄 超清書簽版

    matlab數(shù)學(xué)建模算法全收錄 超清書簽版

    標(biāo)簽: matlab 數(shù)學(xué)建模 收錄 算法

    上傳時間: 2013-05-15

    上傳用戶:eeworm

  • 視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究

    視頻圖像格式轉(zhuǎn)換芯片的算法研究

    標(biāo)簽: 視頻圖像 格式轉(zhuǎn)換 芯片 算法研究

    上傳時間: 2013-05-25

    上傳用戶:eeworm

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