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Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是：按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低（已经有人作国统计分析了）先生成一张字母出现频率统计表（A）--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ，再对密文字母计算频率，并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表（B），通过两张表的对应关系，不断用A中的字母去替换B中的字母，搜索不成功时就回退，在这里回朔是一个关键。 -generation into a
diedai
- 高斯－塞德尔迭代法算法： 设方程组AX=b 的系数矩阵的对角线元素 ，M为迭代次数容许的最大值， 为容许误差。 ① 取初始向量 ，令k=0 ② 对 计算 ③ 如果 ，则输出 ，结束；否则执行④， ④ 如果 ，则不收敛，终止程序；否则 ，转②。
cmcm98b
- 98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段
K－均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K－均值聚类的的时间复杂度是n*k*m，其中n为样本数，k为类别数，m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类，寻找最优，列举一遍约66.7天，分成3类，则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点，本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家，倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm programming. Point by point, inc
混沌时间序列预测
- 1、该工具箱包括了混沌时间序列分析与预测的常用方法,有: (1)产生混沌时间序列(chaotic time series) Logistic映射 - \ChaosAttractors\Main_Logistic.m Henon映射 - \ChaosAttractors\Main_Henon.m Lorenz吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Lorenz.m Duffing吸引子 - \ChaosAttractors\Main_Duffing.m Duffin
Apple_Set
- Problem A:放苹果 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:1094 Accepted:441 Language: not limited Descr iption 把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？（用K表示）5，1，1和1，5，1 是同一种分法。 Input 第一行是测试数据的数目t（0 <= t
out_zhan
- 用递归法求出栈顺序有多少种．（假设n个元素中有k个元素未入栈，栈中还有m个未出栈．）-Recursive method used to derive the number of species of the order stack. (Assuming there are n elements in k elements入栈not, there are m a stack is not a stack.)
klinjinfa
- 运用模式识别中k临近法对数据进行分类，只要随意更改KEY的值为某一身高或体重，则可判别分类为A女或B男。-K using the approach of pattern recognition method to classify the data, as long as the random changes in the value of KEY for a height or weight, can be classified as A female judge or B M.
qiujie
- Matlab使用矩量法求解同轴方腔滤波器腔间耦合系数 求解两个同轴方腔在一定的开窗大小下，确定耦合系数。 首先利用矩量法求解两个同轴方腔的互电容和自电容，详细原理见参考书。 其次再由耦合系数得到两个腔体间耦合窗的大小，这在工程实践中具有很大的作用，耦合系数K的求解详见m文件。-Matlab using the method of moments coaxial cavity filter cavity coupling coefficient between the two coax
logic
- 我们熟悉的逻辑函数化简方法是卡诺图法。卡诺图法具有简单、直观的优点，但当变量数目达到或超过5个以后，卡诺图将变得很复杂，甚至无法使用。而列表法对于解决多变量逻辑函数化简具有显著的优越性，并且这种方法有严格规则和步骤，便于计算机操作。列表法最早由Quine和Mcluskey提出，因此该法又称为Q-M法。许多数字电路课本上给出了便于手工计算的列表法，但并没有给出实际利用计算机语言实现的方法。-We are familiar with the logic function is the K-map S
gsxqf
- vb编写的高斯消去法，通用函数，如有不好的地方，还请指教！-Dim a(), b(), n, k, l 定义必须的通用变量 Private Sub Command1_Click() If k = n Then Command1.Enabled = False Text2.Enabled = False Else k = k+ 1 Text2 = "" End If End Sub Private Sub Command2_Click()
CS_OMP
- 压缩感知方法演示，1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit) 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构-1-D signal is compressed sensing to achieve (orthogonal matching pursuit method Orthogonal Matching Pursuit) number of measurements M> = K* log
RBF_K.M
- 该程序组是基于k均值聚类法的RBF网络建立，程序简单易懂，但是包含了整个建模的具体原理过程-this is the RBF networks with K-M method
oMP
- % 1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit) % 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构
牛顿法迭代
- function main() clc; clear all; f = @(x)log(x+sin(x)); % 测试函数 df = @(x)(1+cos(x))/(x+sin(x)); % 导数函数 x0 = 0.1; % 迭代初值 x = TestNewton(f, df, x0) % 牛顿法求解 function x = TestNewton(fname, dfname, x0, e, N) % 用途：Newton迭代法解非线性方程f(x)=0 % fname和df
去条纹
- function [data_new_new ] = verstripewipe_new1( date, opt ) % -------去除垂直条纹(全局去条纹法)--------------- %Input: % data:要去除噪声的数据矩阵,M-by-N-by-D % opt:对于有黑色背景的图像,把去条纹对背景带来的影响去掉:1,否则:0 % Output: % data_new_new:去除条纹噪声后的数据矩阵 %if ~exis
hbuczm5
- 单纯形法算法,int K,M,N,Q 100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[()
encodeconsole
- 单纯形法算法,int K,M,N,Q 100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[()
BH_wangjiajun
- 一个横截面尺寸为200x300 mm 的二维导热物体，边界条件分别为：左边绝热；右边与接触的流体对流换热，表面传热系数为50 W/(m2·K)，流体温度为20°C；上边维持均匀的温度400°C；下边被常热流加热，热流密度为1500 W/m2。已知该物体的热导率为45 W/(m·K)。采用均匀网格，△y=△x=50mm，试用数值方法计算该物体的温度分布。(A two-dimensional heat conducting object with a cross-section size of 20
巴什博奕解析
- 巴什博奕（Bash Game）：只有一堆n个物品，两个人轮流从这堆物品中取物，规定每次至少取一个，最多取m个。最后取光者得胜。 显然，如果n=m+1，那么由于一次最多只能取m个，所以，无论先取者拿走多少个，后取者都能够一次拿走剩余的物品，后者取胜。因此我们发现了如何取胜的法则：如果n=（m+1）r+s，（r为任意自然数，s≤m),那么先取者要拿走s个物品，如果后取者拿走k（≤m)个，那么先取者再拿走m+1-k个，结果剩下（m+1）（r-1）个，以后保持这样的取法，那么先取者肯定