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书是针对工程上常用的行之有效的算法而编写的C语言函数程序集，在第一版的基础上作了修改和扩充。书中包括了近几年出现的许多新算法。全书分为数值计算与非数值计算两部分。其中数值计算部分的内容包括：线性代数方程组的求解、矩阵运算、矩阵特征值与特征向量的计算、非线性方程与方程组的求解、插值、数值积分、常微分方程（组）的求解、拟合与逼近、数据处理与回归分析、极值问题、数学变换与滤波、特殊函数、随机数的产生、多项式与连分式函数的计算、复数运算；非数值计算部分的内容包括：排序、查找、图形模式下读写屏幕象点、基本
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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
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改进单纯形调优法程序，用于非线性数值优化问题-Modified simplex optimization method procedures for the nonlinear numerical optimization problems
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遗传算法在非线性数值优化方面有着很强的生命力 ,适于波束赋形阵列天线的综合。Matlab 具有很强的数值计算能力和数据图视功能 ,经过二十多年的发展 ,逐渐成为工程师们进行数值优化的首选计算机语言。以一部具有余割平 方波束的雷达搜索天线阵为例 ,采用遗传算法对其馈电相位进行优化 ,优化结果与目标吻合。同时给出其主要节点的 Matlab程序。-Nonlinear numerical optimization genetic algorithm has a strong vitality, suit
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全面而完整，本概述提供了密钥算法和理论的单卷处理。笔者提供所有理论方面的明确解释，与大多数结果严格的证明。这两个部分的处理开始的优选条件和凸规划，对偶，广义凸性的讨论，并选定非线性规划分析推导。第二部份是有关技术和数值解无约束优化方法，并介绍了常用的约束非线性优化问题的算法。本次毕业级文本不需要超出初等微积分，线性代数，高等数学和现实背景分析。
-Comprehensive and complete, this overview provides a single-volume treatm
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算法大全 全书分30章及2附录（在MATLAB中实现）对常用数学算法进行汇总介绍。
主要包括：线性规划、非线性规划、动态规划、图与网络、排队论、对策论、层次分析法、插值与拟合、数据的统计描述和分析、方差分析、回归分析、微分方程建模、稳定状态模型、常微分方程解法、差分方程模型、马氏链模型、变分法模型、神经网络模型、偏微分方程的数值解、目标规划、模糊数值模型、现代优化算法、时间序列模型、存贮论、经济与金融的优化问题、生产与服务运作管理中的优化问题、灰色系统理论及其应用、多元分析、偏最小二乘回归以
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alglib,跨平台的数学分析和数据处理库，主要用于矩阵运算（SVD等）-ALGLIB is a cross-platform numerical analysis and data processing library. It supports several programming languages (C++, C#, Pascal, VBA) and several operating systems (Windows, Linux, Solaris). ALGLIB features
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The Nelder–Mead method or downhill simplex method or amoeba method is a commonly used nonlinear optimization technique, which is a well-defined numerical method for twice differentiable and unimodal problems. However, the Nelder–Mead technique is onl
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ALGLIB is a cross-platform numerical analysis and data processing library. It supports several programming languages (C++, C#, Pascal, VBA) and several operating systems (Windows, Linux, Solaris). ALGLIB features include:
• Linear algebra (di
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共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。 在各种优化算法中，共轭梯度法是非常重要的一种。其优点是所需存储量小，具有步收敛性，稳定性高，而且不需要任何外来参数-Conjugate Gradient method (Conjugate Gradien
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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
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涉及数值求积、非线性问题的计算、线性问题的求解的优化计算-Numerical quadrature involves calculating nonlinear problems, solving linear optimization problem of computing
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ALGLIB是一个跨平台的数值分析和数据处理函数库。它支持多种编程语言，如C++，C#，Pascal，VBA等，可以在多个操作系统平台上运行，如：Windows，Linux和Solaris。ALGLIB有以下特点：
（1）线性代数（包括矩阵分析）；
（2）方程求解（线性和非线性）；
（3）插值；
（4）最优化；
（5）快速傅里叶变换；
（6）数值积分；
（7）线性和非线性最小二乘拟合；
（8）常微分方程求解；
（9）特殊函数；
（10）统计（描
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本书是The IMA Volumes in Mathematics and its Applications系列的一本，由Springer-Verlag发表，用于交流每年数学规划算法方面的新成果，希望对于广泛的科学团体有帮助。
许多工程，运筹，和科学应用包括离散或连续的决策变量，以及这些决策变量的非线性关系。这种 Mixed-integer nonlinear programming （MINLP，混合整数非线性规划），兼具来自非线性问题的非凸函数优化，以及来自整数的离散优化，这两方面的挑战
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《C#科学计算讲义》较为详细地介绍了科学计算方法，并对算法给出了源代码。关于算法部分主要介绍了线性方程组的迭代解法与直接解法、正交变换与最小二乘计算方法、鲁棒估计、随机数的产生、插值法、非线性方程求解、多元非线性最优化算法、微分方程数值方法等内容。-" C# Scientific Computing Lecture" a more detailed descr iption of the scientific calculation methods, and algorithm
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微分方程组数值解方法，包含位置式PID算法、积分分离式PID，计算加权加速度,直线阵采用切比学夫加权控制主旁瓣比，基于分段非线性权重值的Pso算法，LCMV优化设计阵列处理信号。- Numerical solution of differential equations method, It contains positional PID algorithm, integral separate PID, Weighted acceleration, Linear array using cut
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C++编写的数值分析和数值处理的工具箱。可解决问题：神经网络，最优化，插值和线性/非线性最小二乘拟合，等。-using C++,cross-platform numerical analysis and data processing library. It can solve these problems,neural networks,Optimization,• Interpolation and linear/nonlinear least-squares fitting,et
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VB编写的数值分析和数值处理的工具箱。可解决问题：神经网络，最优化，插值和线性/非线性最小二乘拟合，等。-using VB,cross-platform numerical analysis and data processing library. It can solve these problems,neural networks,Optimization,Interpolation and linear/nonlinear least-squares fitting,etc.
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C++编写的数值分析和数值处理的工具箱。可解决问题：神经网络，最优化，插值和线性/非线性最小二乘拟合，等。
-using C++,cross-platform numerical analysis and data processing library. It can solve these problems,neural networks,Optimization,• Interpolation and linear/nonlinear least-squares fitting
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CPython wrapper for C++ version 编写的数值分析和数值处理的工具箱。可解决问题：神经网络，最优化，插值和线性/非线性最小二乘拟合，等。
-using CPython wrapper for C++ version,cross-platform numerical analysis and data processing library. It can solve these problems,neural networks,Optimization,•
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