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人工智能/神经网络 MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法 %M-----------遗传算法进化代数 %N-----------种群规模
MCRGSA------组播路由问题遗传模拟退火算法
%M-----------遗传算法进化代数
%N-----------种群规模,取偶数
%Pm----------变异概率调节参数
%K-----------同一温度下状态跳转次数
%t0----------初始温度
%alpha-------降温系数
%beta--------浓度均衡系数
%ROUTES------备选路径集
%Num---------到各节点的备选路 ...
数学计算 有趣的程序: 1。已知n和m,m个正整数相加等于n(m<=n),列出这m个数. 2。输入任意正整数n,计算n!(n可取到一亿) 3。求100以内的所有由三个素数构成的等差素数组
有趣的程序:
1。已知n和m,m个正整数相加等于n(m<=n),列出这m个数.
2。输入任意正整数n,计算n!(n可取到一亿)
3。求100以内的所有由三个素数构成的等差素数组
matlab例程 拉格朗日插值多项式拟合,牛顿插值多项式,欧拉方程解偏微分方程,使用极限微分求解导数(微分),微分方程组的N=4龙格库塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多项式拟合,组合辛普生公式求解积分,用
拉格朗日插值多项式拟合,牛顿插值多项式,欧拉方程解偏微分方程,使用极限微分求解导数(微分),微分方程组的N=4龙格库塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多项式拟合,组合辛普生公式求解积分,用三角分解法解方程AX=B
matlab例程 工程计算MATLAB code to calculate the reorthogonalized sine tapers input: N = the length of the time se
工程计算MATLAB code to calculate the reorthogonalized sine tapers
input: N = the length of the time series data to be tapered
p = the number of tapers requested
I = the gap structure a vector of length N
I(t) = 1 if there is data at time t, t=1, ..., N
I(t) = 0 if there is a gap at time t
...
数据结构 给定n 个整数a ,a , ,an 1 2  组成的序列
给定n 个整数a ,a , ,an 1 2  组成的序列, a n i | |£ ,1 £ i £ n。如果对于i £ j ,有
0 = å
=
j
k i
k a ,则称序列区间i i j a , a , , a +1  为一个零和区间,相应的区间长度为j-i+1。
数据结构 给定n 个整数a ,a , ,an 1 2  组成的序列
给定n 个整数a ,a , ,an 1 2  组成的序列, a n i | |£ ,1 £ i £ n。如果对于i £ j ,有
0 = å
=
j
k i
k a ,则称序列区间i i j a , a , , a +1  为一个零和区间,相应的区间长度为j-i+1。
Linux/Unix编程 用pthread_t创建由标准输入端输入个数N的N个线程,分别计算各自的结果,再返回给主进程.
用pthread_t创建由标准输入端输入个数N的N个线程,分别计算各自的结果,再返回给主进程.
文件格式 * 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵 * 输入: n----方阵A的行数 * a----矩阵A * m----矩阵B的列数 * b----矩
* 高斯列主元素消去法求解矩阵方程AX=B,其中A是N*N的矩阵,B是N*M矩阵
* 输入: n----方阵A的行数
* a----矩阵A
* m----矩阵B的列数
* b----矩阵B
* 输出: det----矩阵A的行列式值
* a----A消元后的上三角矩阵
* b----矩阵方程的解X
文件格式 * 用拉格朗日插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx
* 用拉格朗日插值法依据N个已知数据点即使函数值
* 输入: n--已知数据点的个数N-1
* x--已知数据点第一坐标的N维列向量
* y--已知数据点第二坐标的N维列向量
* xx-插值点第一坐标
* 输出: 函数返回值所求插值点的第二坐标
文件格式 * 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和 * 输入: m--已知数据点的个数M * f--M维基函数向量 * n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数
* 本算法用最小二乘法依据指定的M个基函数及N个已知数据进行曲线拟和
* 输入: m--已知数据点的个数M
* f--M维基函数向量
* n--已知数据点的个数N-1
* x--已知数据点第一坐标的N维列向量
* y--已知数据点第二坐标的N维列向量
* a--无用
* 输出: 函数返回值为曲线拟和的均方误差
* a为用基函数进行曲线拟和的系数,
* ...