矩正实验室的源代码，包括牛顿迭代法 拉格朗日法 和其他的经典算法
上传时间： 2013-12-13
上传用户：yimoney
包括二分法，Newton下山法和improved Newton迭代法
标签： 分
上传时间： 2016-11-19
上传用户：yoleeson
非线性方程组不能用消去和分解法进行求解，jacabi迭代和高斯迭代是最常用的两种迭代方法
上传时间： 2014-01-25
上传用户：edisonfather
可以实现des的功能，c++编写。 DES算法把64位的明文输入块变为64位的密文输出块,它所使用的密钥也是64位，其算法主要分为两步： 1初始置换 其功能是把输入的64位数据块按位重新组合,并把输出分为L0、R0两部分,每部分各长3 2位,其置换规则为将输入的第58位换到第一位,第50位换到第2位……依此类推,最后一位是原来的第7位。L0、R0则是换位输出后的两部分，L0是输出的左32位,R0是右32位,例:设置换前的输入值为D1D2D3……D64,则经过初始置换后的结果为:L0=D58D50……D8 R0=D57D49……D7。 2逆置换 经过16次迭代运算后,得到L16、R16,将此作为输入,进行逆置换,逆置换正好是初始置换的逆运算，由此即得到密文输出。
标签： des
上传时间： 2016-11-27
上传用户：变形金刚
这是松弛法编程，它是高斯-赛德尔迭代法的一种加速收敛的方法。是大型稀疏矩阵线性方程组的有效解法之一。
标签： 编程
上传时间： 2016-12-02
上传用户：李梦晗
程序设计思路 在动态规划中，可将一个问题的解决方案视为一系列决策的结果，要考察每个最优决策序列中是否包含一个最优子序列。所以在最短路径问题中，假如在的第一次决策时到达了某个节点v，那么不管v 是怎样确定的，此后选择从v 到d 的路径时，都必须采用最优策略。利用最优序列由最优子序列构成的结论，可得到f 的递归式。f ( 1 ,c) 是初始时背包问题的最优解。可使用（1）中所示公式通过递归或迭代来求解f ( 1 ,c)。从f (n, * )开始迭式， f (n, * )由第一个式子得出，然后由第二式递归计算f (i,*) ( i=n- 1，n- 2，⋯ ， 2 )，最后得出f ( 1 ,c)。动态规划方法采用最优原则（ principle of optimality）来建立用于计算最优解的递归式。所谓最优原则即不管前面的策略如何，此后的决策必须是基于当前状态（由上一次决策产生）的最优决策。由于对于有些问题的某些递归式来说并不一定能保证最优原则，因此在求解问题时有必要对它进行验证。若不能保持最优原则，则不可应用动态规划方法。
上传时间： 2016-12-03
上传用户：kristycreasy
用于无约束优化的鲍威尔优化方法， 程序中参数解释如下：//P:存放设计变量 //XI：存放两个线性无关的向量 //N：含有N各元素的一维实型数组，用于存储设计变量 //NP:整形变量，用于存储P与xi的维数 //FTOL：迭代精度 //FRET：输出参数，存放目标函数在找到的近似极小值点处的值 //ITER:迭代次数
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上传时间： 2016-12-06
上传用户：1109003457
matlab介绍，以及各种迭代方法的原程序。
标签： matlab
上传时间： 2014-01-06
上传用户：ukuk
Jacobi的matlab程序是我同学编着玩的，我试了一下挺好，Jacobi迭代算法。
上传时间： 2014-01-22
上传用户：标点符号
因为工作的需要，要在单片机上实现开根号的操作。目前开平方的方法大部分是用牛顿迭代法。我在查了一些资料以后找到了一个比牛顿迭代法更加快速的方法。不敢独享，介绍给大家，希望会有些帮助。
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上传时间： 2016-12-14
上传用户：yyq123456789
