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Delphi-ChangYongShuZhiSuanFa
- Delphi常用数值算法(源码) 这些算法将为千千万万非计算机专业的工程技术人员架起一座方便快捷的桥梁，并能缩短应用软件的编制周期，减少重复劳动，达到事业功倍的效果。 第1章线性代数方程组的解法 第2章插值 第3章数值积分 第4章特殊函数 第5章函数逼近 第6章特征值问题 第7章数据拟合 第8章方程求根和非线性方程组的解法 第9章函数的极值和最优化 第10章傅里叶变换谱方法 第11章数据的统计描述 第12章解常微分方程组 第13章偏
数学优化分析综合工具软件包
- 1stOpt 是七维高科有限公司（7D-Soft High Technology Inc.）独立开发， 拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂模型参数估算求解，线性/非线性规划等领域首屈一指； 1stOpt 应用范围 1) 模型自动优化率定 2) 参数估算 3) 任意模型公式线性，非线性拟合，回归 4) 非线性连立方程组求解 5) 任意维函数，隐函数极值求解 6) 隐函数根求解，作图，求极值 7) 线
VisualC
- 常用数值算法源代码第1章线性代数方程组的解法,第2章插值,第3章数值积分,第4章特殊函数,第5章函数逼近,第6章随机数,第7章排序第8章特征值问题第9章数据拟合第10章方程求根和非线性方程组的解法第11章函数的极值和最优化第12章傅里叶变换谱方法第13章数据的统计描述第14章解常微分方程组第15章两点边值问题的解法第16章偏微分方程的解法-Numerical algorithm used
genetic-algorithm-and-nonlinea
- 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法在一组等式或者不等式的约束下求极值。 基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 在一组等式或者不等式的约束下求极值。-Based on genetic algorithm and nonlinear programming function optimization algorithm in a set of equations or inequality constraints for extreme value. Based on geneti
Numerical-Analysis-for-Statisticians
- Java常用数值算法集 共有数值计算中常用的Java方法近200个．内容包括：解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、数据的统计描述、傅里叶变换谱方法、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组．-Java common set numerical algorithm the total numerical calculation commonly used Java method
1
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2
- FR共轭梯度法求非线性无约束最优化（函数极值）问题-FR conjugate gradient method for solving nonlinear unconstrained optimization (function extremum) problem
3
- BFGS拟牛顿法求非线性无约束最优化（函数极值）问题-BFGS quasi-Newton method for solving nonlinear unconstrained optimization (function extremum) problem
NumAlgFor77
- 这是一个标准数值计算的Fortran77案例程序，虽然没有高深而专门的算法，但对一些常用的算法，如矩阵计算，插值，拟合，数值微分和积分，非线性方程求根，函数极值，常微分和偏微分方程的求解等给出了案例式的的解法，有助于数值方法初学者入门或老用户常规调用，也可以作为子例子程序调用。-This is a standard numerical Fortran77 procedures in case, though not profound and specialized algorithms, but
golden-selection
- matlab实现黄金分割法求非线性函数的极值问题，含实例-MATLAB Golden Section min
Neural-Network-Genetic-Algorithm
- 运用神经网络遗传算法函数极值寻优-来求取非线性函数极值代码-Neural network genetic algorithm optimization function extreme
粒子群算法的寻优算法-非线性函数极值寻优
- 通过粒子群算法对非线性函数的极值进行求解(The extremum of the nonlinear function is solved by particle swarm optimization)