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数值算法/人工智能 这是一类特殊的椭圆偏微分方程Helmhotz方程
这是一类特殊的椭圆偏微分方程Helmhotz方程，该程序是用迭代法求解Helmhotz方程的，它是满足牛顿边值条件的。
VC书籍 C++STL STL（Standard Template Library
C++STL
STL（Standard Template Library，标准模板库)是惠普实验室开发的一系列软件的统称。它是由Alexander Stepanov、Meng Lee和David R Musser在惠普实验室工作时所开发出来的。现在虽说它主要出现在C++中，但在被引入C++之前该技术就已经存在了很长的一段时间。
STL的代码从广义上讲分为三类：algorithm（算法）、cont ...
数学计算 采用LDLT分解法解病态方程组
采用LDLT分解法解病态方程组，采用迭代求精法，将求解中丢失的残向量逐步找回来，这样可以求得更为精确的解。
数学计算 基于双严格对角占优的概念
基于双严格对角占优的概念，针对线性方程组在求解时常用的JOR迭代方法，给出了JOR迭代矩阵
谱半径新的上界及迭代法的收敛性准则，不仅适用于严格对角占优矩阵，还适用于双严格对角占优矩阵类，对相
应迭代阵谱半径的估计更精确且扩大了JOR方法收敛参数的选取范围，并用数值例子说明了所给结果的优越性。 ...
数值算法/人工智能 Runge_Kutta算法 在计算方法中对微分方程进行求解
Runge_Kutta算法
在计算方法中对微分方程进行求解，迭代进行求解，效率较高
数学计算 以下是从一维数据计算最大Lyapunov指数的算法源程序
以下是从一维数据计算最大Lyapunov指数的算法源程序，在Visual C++中通过。
其中number一数据总量，dimension一重构维，delay-重构延迟，maxsplit一最大分离量
minsplit一最小分离量，iterates一迭代次数，resource-一维数据序列。
matlab例程 最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的
最小均方（LMS）自适应算法就是一中已期望响应和滤波输出信号之间误差的均方值最小为准的，依据输入信号在迭代过程中估计梯度矢量，并更新权系数以达到最优的自适应迭代算法。LMS算法是一种梯度最速下降方法，其显著的特点是它的简单性。这算法不需要计算相应的相关函数，也不需要进行矩阵运算。 ...
matlab例程 若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度
若不希望用与估计输入信号矢量有关的相关矩阵来加快LMS算法的收敛速度，那么可用变步长方法来缩短其自适应收敛过程，其中一个主要的方法是归一化LMS算法（NLMS算法），变步长 的更新公式可写成
W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n）
=w（n）+ （3.1）
式中， = e（n）x（n）表示滤波权矢量迭代更新的调整量。为了达到快速收敛的目 ...