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輕輕巧巧輕輕巧巧請(qǐng)求權(quán)

  • 求pi的程序

    求pi的程序,包括實驗報告,誤差分析,收斂性分析

    標簽: 程序

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:asdkin

  • 一個簡單的求圓周率的高精度源代碼

    一個簡單的求圓周率的高精度源代碼,至少可以在幾秒內(nèi)算1000000位小數(shù)

    標簽: 高精度 源代碼

    上傳時間: 2013-12-24

    上傳用戶:黑漆漆

  • 中綴表達式求值,運用了堆棧進行存儲,并支持小數(shù)的計算

    中綴表達式求值,運用了堆棧進行存儲,并支持小數(shù)的計算

    標簽: 表達式 堆棧 存儲 計算

    上傳時間: 2013-12-14

    上傳用戶:1051290259

  • 數(shù)據(jù)結構中的表達式求值運算算法實現(xiàn)。數(shù)據(jù)結構課的要求。

    數(shù)據(jù)結構中的表達式求值運算算法實現(xiàn)。數(shù)據(jù)結構課的要求。

    標簽: 數(shù)據(jù)結構 表達式 算法 運算

    上傳時間: 2014-01-16

    上傳用戶:gengxiaochao

  • 如果整數(shù)A的全部因子(包括1

    如果整數(shù)A的全部因子(包括1,不包括A本身)之和等于B;且整數(shù)B的全部因子(包括1,不包括B本身)之和等于A,則將整數(shù)A和B稱為親密數(shù)。求3000以內(nèi)的全部親密數(shù)。 *題目分析與算法設計 按照親密數(shù)定義,要判斷數(shù)a是否有親密數(shù),只要計算出a的全部因子的累加和為b,再計算b的全部因子的累加和為n,若n等于a則可判定a和b是親密數(shù)。計算數(shù)a的各因子的算法: 用a依次對i(i=1~a/2)進行模運算,若模運算結果等于0,則i為a的一個因子;否則i就不是a的因子。 *

    標簽: 整數(shù)

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:金宜

  • 請大家看一看, 我編的這個用遺傳算法求 f(x)=xsin(10pi*x)+2.0 x為-1到2區(qū)間的值

    請大家看一看, 我編的這個用遺傳算法求 f(x)=xsin(10pi*x)+2.0 x為-1到2區(qū)間的值

    標簽: xsin 2.0 10 pi

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:15071087253

  • walsh碼的生成程序,小m序列的生成程序,以及求序列之間周期和非周期相關函數(shù)

    walsh碼的生成程序,小m序列的生成程序,以及求序列之間周期和非周期相關函數(shù)

    標簽: walsh 程序 序列 周期

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:hwl453472107

  • 輸入一個算術表達式,求出其值,要求表達式輸入正確,且數(shù)字為0到9之間.并且要以 # 結束。

    輸入一個算術表達式,求出其值,要求表達式輸入正確,且數(shù)字為0到9之間.并且要以 # 結束。

    標簽: 輸入 表達式 算術

    上傳時間: 2014-01-09

    上傳用戶:hzy5825468

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)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(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)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(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)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(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)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

    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(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o序狀,內(nèi)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(tài),最后在常溫時達到基態(tài),內(nèi)能減為最小。根據(jù)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(nèi)能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問題,將內(nèi)能E模擬為目標函數(shù)值f,溫度T演化成控制參數(shù)t,即得到解組合優(yōu)化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數(shù)初值t開始,對當前解重復“產(chǎn)生新解→計算目標函數(shù)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(yōu)解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)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(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數(shù)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

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