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。...
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计算量作为衡量算法效率与硬件性能的关键指标，在电子设计自动化、信号处理及人工智能等领域扮演着重要角色。掌握优化计算量的方法，不仅能够提升系统响应速度，还能有效降低能耗，是每位工程师必备技能之一。本页面汇集了11471个精选资源，涵盖从基础理论到高级应用的全方位知识体系，助力您深入理解并实践计算量优化策略，加速项目开发进程，迎接未来技术挑战。
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查看全部11471个资源 »时域矩量法解线天线辐射问题和散射场问题
时域矩量法解线天线辐射问题和散射场问题，计算结果为某分段上电流随时间变化的曲线...
矩量法是求解电磁场边界值问题中一种行之有效的数值方法.它所做的工作是将积分方程化为差分方程,或将积分方程中积分化为有限求和,从而建立代数方程组,故它的主要工作量是用计算机求解代数方程组.所以,在矩量法
矩量法是求解电磁场边界值问题中一种行之有效的数值方法.它所做的工作是将积分方程化为差分方程,或将积分方程中积分化为有限求和,从而建立代数方程组,故它的主要工作量是用计算机求解代数方程组.所以,在矩量法求解代数方程组过程中,矩阵规模的大小涉及到占用内存的多少,在很大程度上影响了计算的速度.如何尽可能的...
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作...
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各
K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较小。聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象”（引力中心）来进行计算的。 k-means 算法的工作...
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