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- 二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算（可实现角度与弧度的切换） c逻辑运算， d阶乘与分解质因数等 e各种复杂物理常数的记忆功能 f对运算过程的中间变量及上一次运算结果的储存. G 定积分计算器（只要输入表达式以及上下限就能将积分结果输出） H 可编程计算器（只要输入带变量的表达式后，再输入相应的
testcon
- 一个数学模型的优化 function testcon() ％％ 设置初始值，上下限； x0=[18 13 11] lb=[3 0.1 7] ub=[25 1 25] ％％ 调用优化求解函数(testcon)
longbeige-cpp
- 一个简单数学的龙贝格算法 手动输入上下限~~~ ~！
distsort
- 该程序是分布计数排序，它是我所见过的各种排序方法中最快的，它的时间复杂度为O(n),但是这种排序适用于已知待排序列的上下限，并且如果上限与下限的差值比较大的话，空间消耗也比较大．-distribution of the program is counting sequencing, it is I have seen the fastest sorting methods, it's time complexity of O (n), but this sort known to be
源文件
- 二: 普通计算器的设计说明: 1 普通计算器的主要功能(普通计算与逆波兰计算): 1.1主要功能: 包括 a普通加减乘除运算及带括号的运算 b各类三角与反三角运算（可实现角度与弧度的切换） c逻辑运算， d阶乘与分解质因数等 e各种复杂物理常数的记忆功能 f对运算过程的中间变量及上一次运算结果的储存. G 定积分计算器（只要输入表达式以及上下限就能将积分结果输出） H 可编程计算器（只要输入带变量的表达式后，再输入相应的变量的值就能得到相应的结果） I 二进制及八进制的计算器 j十六进制转化为十
Romberg
- 数值分析龙贝格算法的C++实现，包括了对多个函数求龙贝格积分，输入为积分上下限-Romberg Algorithm
Opt_Simu
- 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数 q为退火因子，TolFun为函数容许误差 算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值- Simulated annealing algorithm of a function f (x) the minimum point, and l < = x < = u f is the unknown fun
MyHamming
- 模拟退火算法求函数 f(x)的最小值点， 且 l <= x <= u f为待求函数，x0为初值点，l，u分别为搜索区间的上下限，kmax为最大迭代次数 q为退火因子，TolFun为函数容许误差 算法第一步根据输入变量数，将某些量设为缺省值- Simulated annealing algorithm of a function f (x) the minimum point, and l < = x < = u f is the unknown fun
Numerical-Analysis
- 动态输入节点个数、各节点数据、积分上下限及精度要求（Romberg精度要求 ）； 分别用 Lagrange 和 Newtow 插值法计算 p(x) 和 q(x) 在求积节点处的近似值； 分别用梯形公式、辛普森公式和 Romberg 算法计算： 梯形公式、辛普森公式输出T、S，Romberg 算法输出步长、等分数、Tn、Sn、Cn、Rn以及最终的计算结果 -Number of dynamic input nodes, each node of data, po
jifen
- 用它分别求以下5个函数的定积分： ∫ab (1+x)dx , ∫ab (2x+3)dx , ∫ab (ex+1)dx , ∫ab (1+x)2dx , ∫ab x3dx 。其中，a,b为积分上下限，数值待定。-Use it to find the following five functions, respectively, the definite integral: ∫ ab (1+ x) dx, ∫ ab (2x+3) dx, ∫ ab (ex+1) dx, ∫ ab (1+ x
GAPSO-share
- 在做优化的时候，起初选择了GA算法，但是GA的不稳定性（或者陷入局部最优）实在让人抓狂，前后两次的结果相差竟然有时候能达到30 以上，当时由于时间的原因，我只好选择了优化1000次，然后以其中的最小值最为最佳方案。虽然问题也算解决了，但是从学术上将，这种奔方法是让人很尴尬的。所以，我从网上下载了一个GA－PSO算法，试着利用GA和PSO组合的策略进行优化，结果算法很问题，效率和不错。我下载原始算法，有一个问题就是它是针对所有的设计变量上下限都是一样的，所以我对程序进行了修改与改进，现在可以处理上
qq
- 计算方法里的程序，积分上下限，然后求用户提供给的多为加。-The calculation method of the program, integral upper, and then ask for more than the user is add
zsy
- 自适应求解积分---梯形公式.只要给出一个函数，和积分的上下限，就可以求解积分-adapting to find the integrals trapezoid Giving the specific function
Ex6_13
- 【例6.13】梯形法求积分的函数integer()是通用函数，可求任一函数的定积分。不同的函数有不同的解析式， //该解析式决定了自变量在每一个小积分区间端点处的函数值。函数 integer()以一个指向函数的指针为参数， //由该参数调用欲求定积分的函数，另两个参数是积分上下限。-[Example 6.13] the trapezoidal method to seek the integral function integer () is a universal function,
LBG
- 使用C#语言编写的龙贝格积分算法实现定积分的计算，Winform界面，可以在程序中设置被积函数，在界面中输入积分上下限和精度要求即可输出积分结果。-Romberg integration algorithm using C# language to achieve the definite integral calculation, Winform interface, can be set in the program is integrable functions, enter the li
gmp
- GA是一个参数优化算法，以编码空间代替问题的参数空间，将适应度函数作为评价依据，以编码群体为进化基础，对群体中个体遗传操作实现遗传机制，建立迭代过程，跟具体的优化对象没有直接联系，只需优化对象提供目标函数的计算标准和参数的上下限，就可得到最优结果。-the algorithm is improved by the laplace crossover in which the parent of the Laplace distribution density function coefficie
DoubleIntegrationTest
- 实现了双重积分的小模块，被积函数与上下限可以自己定义，目前默认的为下限为0，大家可以自行进行类文件修改-A tiny project fullfilling the integration of a function liak f(x,y).
Romberg
- 使用Matlab语言完成《数值计算方法》中的Romberg（龙贝格）积分公式，程序可以根据用户输入的积分上下限、误差容限及表达式实现Romberg积分。-Using Matlab language to complete " numerical methods" in the Romberg (Romberg) integral formula, the program based on user input limits of integration, error toler
PV_MAX
- 电力系统程序，是电网接入光伏的最大容量程序，其中的限制条件为为全部节点的电压上下限，是MATLAB与OPENDSS的联合编程，程序可以得到任何一个节点的光伏接入极值-Power Systems program is the maximum capacity of photovoltaic grid connection procedures, restrictions as to limit the voltage on all nodes, joint programming and OPEN
PSO_byself.m
- 粒子群算法求解约束多目标优化万能matlab代码。本代码是基于有约束条件的寻优问题，采用APSO可以加快寻优的速度，修改参数比较简单，目标函数和上下限根据自身的需要进行改动，，可以实现目标函数的寻优(Particle swarm algorithm for solving constrained multi-objective optimization universal matlab code. This code is based on the optimization problem wi