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一元稀疏多项式计数器
- 一元稀疏多项式计算器[加法和乘法] 问题描述： 设计一元系数多项式计数器实现两个多项式间的加法、减法。 基本要求： （1） 输入并建立多项式 （2） 输出多项式，输出形式为整数序列：n，c1，e1，c2，e2……cn，en，其中n是多项式的项数，ci，ei分别为第i项的系数和指数。序列按指数降序排列。 （3） 多项式a和b相加，建立多项式a+b，输出相加的多项式。 （4） 多项式a和b相减，建立多项式a-b，输出相减的多项式。 用带表头结点的单链表存储多项式。 测试数据： (1) (2x+5x8
binary
- 利用遗传算法求最小值，程序中求得是表达式x1*x1+x2*x2+x3*x3再-2~2上的最小值，以及对应的x值，算法中使用二进制编码，交叉采用不同交叉和优势交叉，变异也分两种，不用变异和优势变异-using genetic algorithms for the minimum, procedures to seek expressions x1 x1 x2 * * * x2 x3 x3 another 2 ~ 2 on the minimum, and the corresponding val
多元线性回归
- 多元线性回归软件1.0版。主要用于统计方面，根据原始资料,求解应变量(Y)与自变量(X1,X2,X3,X4....)的统计函数关系。 可以广泛的应用于各类学校、统计局、气象水文、等其他一些科学计算单位。-multivariate linear regression software version 1.0. Mainly for statistics, in accordance with the original information, should be solved variable (
广义异或bp算法
- 本文件为用C语言实现的可实现广义异或问题的bp神经网络算法。该问题是对标准异或问题的推广。在标准异或问题中，输入X1和X2取离散量-1或+1，在广义异或问题中，输入（X1,X2）可以在区间[-1，+1] X [-1, +1]内任意取值，而输出为Y=sign(x1,x2)，其中sign()为符号函数，在区间[-1，+1] X [-1, +1]内随机产生500个训练样本.本程序用标准BP网实现该分类问题.-this document for the use of C language of achi
MultiNeuralNetwork
- 三个输出的神经元网络拟合如下函数（前面上传的文件搞错了）。 y1=x1ln(x2) + x2ln(x3)；y2=x3ln(x4) + x4ln(x5)；y3=x5ln(x6) + x6ln(x1) -three output neural network function fitting as follows (in front of uploaded files wrong). Y1 = x1ln (x2) x2ln (x3); X3ln y2 = (x4) x4ln (x5); X5ln
NoiseNeuralNetwork
- 单输出的神经元网络拟合有噪声干扰的函数：y=x1/(1+x1) + x2/(1+x2) + x3/(1+x3) + x4/(1+x4)-single output neuron network fitting a noise function : y = x / (1 x1) x2 / (1 x2) x3 / (1 x3) x / (1 x4)
simplicityAlgorithm3
- /*用单纯形算法求解多元函数极值计算机程序代码*/ /************************ *试用单纯形法求目标函数： *f(x)= 4(x1 -5)*(x1 -5) + (x2 -6)*(x1 -5) *的极小值 *************************/-/ * Use simplex algorithm for multi-function extremum computer code * / /********** ************
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
ga_program
- /*y=100*(x1*x1-x2)*(x1*x2-x2)+(1-x1)*(1-x1)其中-2.048<=x1,x2<=2.048作适应度函数求最大适应度即为函数的最大值 */-/ * y = 100 * (x1 * x1 - x2) * (* x2 - x1 - x2) (1-x1) * (1-x) which -2.048
Projectjohu123006
- crc任意位生成多项式 任意位运算 自适应算法 循环冗余校验码(CRC，Cyclic Redundancy Code)是采用多项式的 编码方式，这种方法把要发送的数据看成是一个多项式的系数 ，数据为bn-1bn-2…b1b0 (其中为0或1)，则其对应的多项式为： bn-1Xn-1+bn-2Xn-2+…+b１X+b０ 例如：数据“10010101”可以写为多项式 X７+X４+X２+1。 循环冗余校验CRC 循环冗余校验方法的原理如下：
yichuan11
- 利用遗传算法求使 达到最大值时的x1和x2的值-using genetic algorithms to achieve the maximum value for the x1 and x2 value
zlf1581
- 解线性方程组多元一次 水平有限，DOS界面。其中，输出方程组的未知数用x1,x2,x3...表示，可以解出多元一次方程。-solving linear equations yuan a limited, and DOS interface. Within this total, output equations with the unknown x1, x2, x3 ... that the United States can come up with multiple linear equ
Genetic_algorithm01
- 遗传算法源程序，求解一个简单优化问题f(x)=x1^2+x2^2,-5<=x1<=5,-5<=x2<=5-genetic algorithm source files, for a simple optimization problem f (x) = x ^ 2 x ^ 2, -5
20055153566625
- 水平有限，DOS界面。 其中，输出方程组的未知数用x1,x2,x3...表示， 可以解出多元一次方程。 -limited, and DOS interface. Within this total, output equations with the unknown x1, x2, x3 ... that the United States can come up with multiple linear equation.
kthline
- 有向直线Ｋ中值问题 给定一条有向直线L以及L 上的n+1 个点x0<x1<x2<… <xn。有向直线L 上的每个点xi都有一个权 w(xi) 每条有向边 (xi,xi-1)，也都有一个非负边长d(xi,xi-1)。有向直线L 上的每个点xi 可以看作客户，其服务需求量为w(xi) 。每条边(xi,xi-1) 的边长 , d(xi,xi-1) 可以看作运输费用。如果在点xi 处未设置服务机构，则将点xi 处的服务需求沿有向边转移到点xj处服务机构需付出的服务转移费用
closed_point
- 在一维空间上，有N个点，使用递归算法求解两个点x1和x2，使得这两个点靠得最近。-in one-dimensional space, a point N, the use of recursive algorithm for two points x1 and x2, This makes two points on a recently.
jiefc
- 解线性方程组（多元一次） 水平有限，DOS界面。 其中，输出方程组的未知数用x1,x2,x3...表示， 可以解出多元一次方程。 -solution of linear equations (multiple times) is limited, and DOS interface. Within this total, output equations with the unknown x1, x2, x3 ... that the United States can come
CRCx8+x2+x+1
- CRC查表法生成x8+x2+x+1,里面有源程序
x2-分布函数计算程序
- 计算X2分布函数的函数值-calculation of the distribution function X2 function
利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值
- 利用遗传算法求解区间[0, 31]上的二次函数 y=x2的最大值