代码搜索：精度可调
找到约 3,652 项符合「精度可调」的源代码
代码结果 3,652
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txt 传感器监控模块说明.txt
环境检测传感器模块说明:
q=(R1+R2)/(R1+2*R2)
T=Ln2*(R1+2*R2)*C
输出点:CAE555->Pin3----->MCU-Pin14(温度)->Pin12(湿度)
检测温度：NTC热敏电阻 Rx
fosc=1/(ln2*(R1+2*Rx)*C)
精度到0.1度
建立专门的555震荡频率
www.eeworm.com/read/320549/13424292
m transfer_alignment_modify.m
%本程序为传递对准精度评估的蒙特卡洛法仿真程序的主程序
%程序中采用飞机蛇行机动飞行
function transfer_alignment_modify(hxj,sd,jd,wd,gd,aq,jcx,jcy,jcz,tcx,tcy,tcz,ncx,ncy,ncz)%输入参数依次为航向角(度)、机头速度(米/秒)、初始经度(度)、纬度(度)、高度(米),选择变量,加速度计误差白噪声方差(X
www.eeworm.com/read/309344/13673873
txt problem.txt
2002.7.15
ac_simple3.c是根据witten和neal的文章中所给算法（不包括模型建构）进行算术编码的，对witten和neal的例子进行编码所的结果为0011101110（0.233984375），似乎不是正确的答案，不知是程序的错误还是算法存在精度问题?
另：witten和neal的算法似乎并没有给出elias编码保持性问题的解决方法。
ac_simple2
www.eeworm.com/read/491859/6427875
m jacobi.m
%jacobi.m
function s=jacobi(A,b,X0,epx)
%A为系数矩阵，b即为Ax=b中的b,X0为迭代初值，eps为控制精度
D=diag(diag(A)); %求出对角阵
D=inv(D); %求出对较阵的逆矩阵
L=tril(A,-1); %求出严格下三角矩阵
U=triu(A,1); %示出严格上三角矩阵
B=-D*(L+U);
f=D*b;
www.eeworm.com/read/488454/6487275
m jacobi.m
function [x,k,flag,er]=Jacobi(A,b,delta,max1)
%Jacobi迭代法
%A为方程组的系数矩阵
%b为方程组的右端项
%delta为精度要求，缺省值为1e-5
%max1为最大迭代次数，缺省值为100
%x为方程组的解
%k为迭代次数
%flag为指标变量 flag='OK'表示迭代收敛到指标要求
% flag=
www.eeworm.com/read/488558/6489591
txt 数据格式说明.txt
节点编号优化标志位
0——不优化 1——静态优化 2——半动态优化 3——动态优化
最大迭代次数
迭代精度
基准容量
基准电压
线路数据
i j R X YK(B/2)
i i R X YK(0——阻抗)
end
变压器数据
i j(非标准变比侧) R X YK
end
发电机数据()
i 节点类型(0——EQ，1——PQ，－1——PV)
www.eeworm.com/read/488161/6497367
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/486797/6529421
m diffparam1.m
function r=DiffParam1(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
for k=
www.eeworm.com/read/486797/6529434
m diffparam2.m
function r=DiffParam2(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
J = zero