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LCS_Dynamic_Programming
- LCS（最长公共子序列）问题可以简单地描述如下： 一个给定序列的子序列是在该序列中删去若干元素后得到的序列。给定两个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。例如，若X={A，B，C，B，D，B，A}，Y={B，D，C，A，B，A}，则序列{B，C，A}是X和Y的一个公共子序列，但它不是X和Y的一个最长公共子序列。序列{B，C，B，A}也是X和Y的一个公共子序列，它的长度为4，而且它是X和Y的一个最长公共子序列，因为X和Y没有长度大于4的公共子序列
ZuiChangGongGongZiXuLie
- 问题描述 序列Z=<B，C，D，B>是序列X=<A，B，C，B，D，A，B>的子序列，相应的递增下标序列为<2，3，5，7>。 一般地，给定一个序列X=<x1,x2,…,xm>，则另一个序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列，是指存在一个严格递增的下标序列〈i1,i2,…,ik〉使得对于所有j=1,2,…,k使Z中第j个元素zj与X中第ij个元素相同。 给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又
factor
- 整数因子分解问题 大于1 的正整数n可以分解为：n=x1*x2*…*xm。对于给定的正整数n，编程计算n共有多少种不同的分解式
Euklid
- 欧几里德算法 找出xm+yn=l x,y解-Euclidean algorithm to identify xm yn l = x, y solution
fr.rar
- FR共轭梯度算法求极小值。y为给定函数，x为函数变量，x0为搜索起始点 返回值fm为极小值，xm为极小值点,FR conjugate gradient algorithm for the minimum. y for a given function, x as a function of variables, x0 the starting point for the search to return to the value of fm for the minimum, xm for th
leach
- Field Dimensions - x and y maximum (in meters) xm =200 ym =200 x and y Coordinates of the Sink sink.x =0 sink.y =0 - Field Dimensions- x and y maximum (in meters) xm =200 ym =200 x and y Coordinates of the Sink sink.x
changweifen
- 几个matlab解常微分方程的例子：验证齐次方程有形如1/(xM+yN)的积分因子；全微分方程；求方程的显式解和绘图；解出x的隐方程的解法；方程的隐式解-Several examples of matlab Ordinary Differential Equations: Homogeneous Equation physical verification, such as 1/(xM+ yN) of the integral factor the whole equation the ex
c5
- 问题描述：字符序列的子序列是指从给定字符序列中随意地（不一定连续）去掉若干个字符（可能一个也不去掉）后所形成的字符序列。令给定的字符序列X=“x0，x1，…，xm-1”，序列Y=“y0，y1，…，yk-1”是X的子序列，存在X的一个严格递增下标序列<i0，i1，…，ik-1>，使得对所有的j=0，1，…，k-1，有xij=yj。例如，X=“ABCBDAB”，Y=“BCDB”是X的一个子序列。 -Problem Descr iption: character sequence is
Test
- 给定2个序列X={x1,x2,…,xm}和Y={y1,y2,…,yn}，找出X和Y的最长公共子序列。-Given two sequences X = {x1, x2, ..., xm} and Y = {y1, y2, ..., yn}, the X and Y to find the longest common subsequence.
fad
- 序列Z=<B，C，D，B>是序列X=<A，B，C，B，D，A，B>的子序列，相应的递增下标序列为<2，3，5，7>。 一般地，给定一个序列X=<x1,x2,…,xm>，则另一个序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列，是指存在一个严格递增的下标序列〈i1,i2,…,ik〉使得对于所有j=1,2,…,k使Z中第j个元素zj与X中第ij个元素相同。 给定2个序列X和Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z
Steepest-descent-method
- 最优化算法，最速下降法,matlab函数实现 function [istatus,xm,ym,lamda]=quickestdown(y,x0,lamda0, tol, maxIter) 最速下降法 输入：fun--目标函数 x--变量 x0---初始位置 lamda0--初始步长 tol---精度 maxIter--最大迭代次数 -Steepest descent method
ResizeableSeqList
- （1） 建立两个链表A和B，链表元素个数分别为m和n个； （2） 假设元素分别为（x1,x2,…xm）和，（y1，y2，…yn）。把它们合并成一个线性表C： 当m>=n时，C= x1, y1,x2,y2 …xn, yn ,…xm 当m<=n时，C= y1, x1, y2 ,x2 …ym, xm ,…yn
LNCPSO
- 希望给辛苦科研的人带来一点点帮助--学习因子可以变化的PSO算法，不再是c1=c2=2，粒子进化更加灵活，下面是学习因子同步变化的pso，调用形式为[xm,fv]=LNCPSO(fitness,N,cmax,cmin,w,M,D)-People who want to work hard to bring a little bit of research to help- learning factor can vary PSO algorithm is no longer c1 = c2 =
EOFcgx
- eof分解用的函数，说明如下：function [EOF,PC,F,diff]=EOFcgx(X) EOF分解。Xm*n 空间数据维数m，n为时间采样点 返回值EOF为空间模态,PC为时间模态。第一空间模态EOF(:,1),第一时间模态PC(1,:) 返回值F为特征值，diff为误差 -eof decomposition function as follows: function [EOF, PC, F, diff] = EOFcgx (X) EOF decompo
Dipole
- This a MATLAB based program that computes the: Maximum directivity (dimensionless and in dB), Radiation resistance (Rr), Input resistance (Rin), Reactance relative to current maximum (Xm), Input reactance (Xin), Normalized current distribution-This i
Antenna Assignment
- knkj cmkmsmmm m ,,m x,mx, x m, xm,,mx,, m,,xm m ,x, ,mx m,xx m,,x,m ,,m ,mxxm ,x,xm,mxm xm ,mxm x m, x ,x x ,x x,mm,x
antenna array.txt
- %待优化的目标函数：fitness %待优化函数阵元数目D %粒子数目：N %学习因子1：c1 %学习因子2：c2 %惯性权重：w %最大迭代次数：M %问题的维数：D %目标函数取最小值时的自变量值：xm %目标函数的最小值：fv