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orthrecurs
- 用递推法产生正交多项式系，即求alpha[j+1]、beta[j] 入口参数：m是数据点数，n是拟合的最高阶数， float x[],float y[]是对应纵横坐标，出口参数：a[] 是最小二乘拟合参数，alpha[]、beta[]是递推系数
numerical_analysis_classic
- 数值分析中最常用的14个程序： 01_N皇后问题 01_循环赛程表 02_分段线性插值 02_牛顿插值法 03_构造正交多项式 03_最佳一致逼近多项式 04_简单迭代法求方程根[1+1；x] 04_简单迭代法求方程根[sqrt(x+1)] 05_复化梯形公式求积 06_尤拉公式解初值问题 08_高斯消去法解方程组 09_连分式法求积 10_迭代法解线性方程组 10_雅可比方法
计算几何
- 目录 ㈠ 点的基本运算 1. 平面上两点之间距离 1 2. 判断两点是否重合 1 3. 矢量叉乘 1 4. 矢量点乘 2 5. 判断点是否在线段上 2 6. 求一点饶某点旋转后的坐标 2 7. 求矢量夹角 2 ㈡ 线段及直线的基本运算 1. 点与线段的关系 3 2. 求点到线段所在直线垂线的垂足 4 3. 点到线段的最近点 4 4. 点到线段所在直线的距离 4 5. 点到折线集的最近距离 4 6. 判断圆是否在多边形内 5
lorenzLya
- 利用正交向量法求Lorenz系统的李雅普诺夫指数，并绘出指数谱图。-Orthogonal Vector Method Lorenz system, Lyapunov exponent, and draw the index spectrum.
Formula_Numerical_Analysis
- 数值分析中用于求近似值的算法、二分法解方程、变步长梯形求积分的算法。是在Linux下用C++实现的。用G++编译。 配合华中科大的那本著名的“数值分析”。李庆扬编著。 用来交作业很好。 在本压缩包里面包含的是： HalfDevision.d 二分法解方程 LagrgIn.d 拉格朗日差值公式-求近似值 NewtonFwIn.d 牛顿前插公式-求近似值 NewtonItera.d 牛顿迭代法-求近似值 VarStpTrpzoItg.d 变步长梯形积
Geometer
- 从c 的基础几何函数库翻译过来的 内容包括： ㈠ 点的基本运算 1. 平面上两点之间距离 2. 判断两点是否重合 3. 矢量叉乘 4. 矢量点乘 5. 判断点是否在线段上 6. 求一点饶某点旋转后的坐标 7. 求矢量夹角 ㈡ 线段及直线的基本运算 1. 点与线段的关系 2. 求点到线段所在直线垂线的垂足 3. 点到线段的最近点 4. 点到线段所在直线的距离 5. 点到折线集的最近距离 6. 判断圆是否在多边形内 7. 求矢量夹角
yakebi
- 用Jacobi方法求正交矩阵的特征值与特征向量-Orthogonal matrix with the Jacobi method for solving the eigenvalues and eigenvectors
EOF
- 经验正交函数分解 Empirical Orthogonal Functions (EOF s) eof(m,n,mnl,f,ks,er,egvt,ecof) 求时空场f(m,n)的特征向量egvt(m,mnl)，时间系数ecof(mnl,n)，特征值er(mnl,1)，累积特征值er(mnl,2)，解释方差er(mnl,3)，累积解释方差er(mnl,4) -Empirical orthogonal function decomposition of Empirical O
testpolygon
- 返回值：输入的多边形是简单多边形，返回true 要 求：输入顶点序列按逆时针排序 说 明：简单多边形定义： 1：循环排序中相邻线段对的交是他们之间共有的单个点 2：不相邻的线段不相交 -polygon
Computing-the-Parameters
- Nurbs曲线/曲面在反求参数上的数值不稳定性,是Nurbs曲线/曲面的致命缺点.该文介绍了用于参 数曲线/曲面求交的活动仿射标架(moving affine frame,简称MAF)方法.基于MAF方法的原理,提出了反求 Nurbs曲线/曲面参数的一种新方法.该方法在数值稳定性和效率上均高于各种传统的迭代法,并已应用于商 品化三维CAD系统GEMS 5.0. -Nurbs curve/surface parameters in reverse numerical instabi
MGS
- 本程序是用MGS正交化方法求方程组的最小二乘解的程序-This program is the program of MGS orthogonalization method and the least squares solution of equations
EOF
- 经验正交函数分解，求时空场f(m,n)的特征向量egvt(m,mnl)，时间系数ecof(mnl,n)，特征值er(mnl,1)，累积特征值er(mnl,2)，解释方差er(mnl,3)，累积解释方差er(mnl,4)-Empirical orthogonal function, f (m, n) seeking spacetime the eigenvectors egvt (m, MNL), the time coefficient ecof (MNL, n), the characteri
运动控制三次样条插补
- 1、选择一个平面曲线（可参照高数附录中的曲线类型，曲线不能自交，如果自交选取不自交的区域），利用等参数方法（也可选择等弦差，等弦长等方法），把所选择的曲线分割成n个小线段，得到这n个点。 2、 根据选择的平面曲线，推导出其法线计算公式，给出一系列的法向距离D，求出不同的内外法向等距点（既是求出1计算出的n个点法向距离为D的对应点）。 3 改变法向距离D和内外法线选项，判断2中计算的法向等距线有没有交点，如果有交点，计算出交点，如果有多个交点，可以只计算一个。
QR-decomposition
- QR分解法是目前求一般矩阵全部特征值的最有效并广泛应用的方法，一般矩阵先经过正交相似变化成为Hessenberg矩阵，然后再应用QR方法求特征值和特征向量。它是将矩阵分解成一个正规正交矩阵Q与上三角形矩阵R，所以称为QR分解法,-QR decomposition
pinv
- //奇异值分解法求双精度浮点数矩阵的广义逆 //功能：利用奇异值分解求解一般的m×n阶实矩阵A的广义逆A+。 //方法说明：设m×n阶实矩阵A的奇异值分解式为 //其中 Σ = diag(σ0, σ1, ……,σp)(p≤min(m,n) -1 )且σ0≥σ1≥……≥σp＞0 //设U = （U1,U2）,其中U1为U中前P+1列列正交向量组构成的m×(p+1)矩阵；V = (V1，V2)，其中V1为前P+1列//列正交向量组构成的n×(p+1)矩阵。则A的广义逆为： //A
51110ZA
- 在turboC上完成的猴子分桃问题，用C语言编程实现；便于学习理解以及交作业 另含求一元二次方程的根，筛选法求100以内素数的源代码-On completion of the monkeys of peach turboC problem, using C language programming easy to learn and understand the homework
polygon
- 基于顶点的复杂多变形求交算法，任意画出两个多变性，即可进行求交求并求差的计算，图形化界面，操作简单，代码清晰易懂。-Vertex-based shape complicated intersection algorithm, any variability draw more than two, you can calculate the intersection of demand and poor demand, graphical interface, easy operation, cl
matlab-rotating-calculation
- EasySolve： 求取线性方程组AX+B=0的一组解，若解唯一则直接返回该解，若解不唯一则从解集中随机返回一组 程序会根据方程信息自动计算返回的解的合适数量级和随机中心的偏移量，使得返回随机解的大小合适于调用它的程序。 OrnoBasis： 根据输入向量的维度，返回该维度下的一组标准正交基底，输入的列向量组中的有效向量(非零、线性无关)会被标准正交化并作为基向量、按旧有顺序排在增补列向量的前边。 RotaObj： 任意维度下(>=2)的点集的保形旋转(不变形的旋转，
myomp
- 应用正交匹配追踪求解等式y=Ax,要求： 待求x是稀疏向量，A为高斯随机矩阵 调用形式：x = myomp(A,y,err) A -线性投影矩阵； y -投影向量 err -所需精度-apply Orthogonal matching pursuit to solve the equation y = Ax, requirements: the unknown x is sparse vector, A is a Gaussian random. ca
ALegendre
- matlab环境下求勒让德正交多项式的程序，主要用于曲线拟合计算。-Seeking Legendre orthogonal polynomials Germany matlab environment procedures, mainly used for curve fitting calculations.