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...
LU分解法、列技术资料
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LU分解法是一种重要的矩阵分解技术，广泛应用于数值分析、线性代数及电子工程领域。通过将一个矩阵分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U的乘积，LU分解能够有效简化复杂方程组的求解过程，提高计算效率。在信号处理、控制系统设计以及电路仿真中，掌握LU分解法对于优化算法性能至关重要。本页面汇集了37519个关于LU分解及其应用案例的学习资源，是电子工程师深入理解并实践这一关键技术的理想平台。
🔥 LU分解法、列热门资料
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矩阵和初等几何常用算法，包括高斯-约当法求逆矩阵、用乔里斯基分解法求对称正定阵的线性方程组等等的源代码...
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摘要: 研究了蒙特卡罗仿真原理和仿真结果置信度 结合AWGN(加性白高斯噪声) 信道特点,甄选出3 个合适的 参量,即误码个数、置信概率和仿真结果最大相对误差 提出了AWGN 信道下仿真数据量选取的一般性结论,即误 码个数正比于置信区间上分位点的平方、反比于最大相对误差的平方. 仿真结果验证了所...
C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I
C针对模式识别问题H描述了支持向量机的基本思想H着重讨论了OD=?PI最小二乘=?PI加权=?P 和直接 =?P 等新的支持向量机方法H用于降低训练时间和减少计算复杂性的海量样本数据训练算法分块法I分解法H提 高泛化能力的模型选择方法H以及逐一鉴别法I一一区分法IPD., 分类法I一次性求解等多...
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