Newton-Raphson算法 介绍 在科学计算和财经工程领域，许多数值算法都是通用的（至少在理论上是），可广泛地用于解决一类问题。一个大家熟悉的例子就是Newton-Raphson例程，它可用来寻找方程 f(x)=0的数值解。标准的数学表达式f(x)表示f是变量x的函数，其通常的表达形式为f(x,a,b,...)=0，f被定义为多于一个变量的函数。在这种情况下，Newton-Raphson算法试图把x以外的变量固定并作为参数，而寻找关于变量x的数值解。 由于Newton-Raphson算法需要知道被求解函数的确切表达，其传统实现方法是直接将代码嵌入到客户应用程序中。这就使得算法的实现代码经过针对不同被求解函数的少量修改后在客户程序中反复出现。 同许多其它数学例程一样，Newton-Raphson算法的具体实现是应该与特定用户无关的。并且，重复编码在任何情况下都应该尽量避免。我们很自然地会想到把该类例程作为库函数来实现，以使客户程序可以直接调用它们。但是，这种实现方式必然会涉及到如何将用户自定义函数（Newton-Raphson 例程需要调用该函数）封装成可以作为参数传递的形式。
标签： Newton-Raphson 算法 工程领域 计算
上传时间： 2016-07-31
上传用户：gdgzhym
JAVA实现： 将输入的中文字符转换成拼音，并且得到首字母。比如输入：测试， 返回 cheshi CS
上传时间： 2013-11-25
上传用户：youlongjian0
新书推荐之非线性规划导论。如果你迷恋算法，那么我告诉你规划和线性规划作为最优化理论是算法设计的最终归宿，像《算法导论》这样的书，永远都是导论。迈入最优化理论的殿堂，你才能算得上高手。
上传时间： 2016-08-21
上传用户：sk5201314
GMSK基带系统仿真 本试验是用数字基带处理方法来实现调试期算法的基带硬件实验。 通过用软件matlab进行了GMSK相位路径和眼图的仿真,之后对任何一种五位随机码，每周期八次的任一抽样时刻，和任一相位区域(0、1、2、3)的任一组合，计算出相位 ，并对 以及 进行1024位的量化、编码成10位二进制码表。进一步利用matlab从上述的码表得出GMSK基带波形的眼图，和理论上计算的眼图比较，一致性很好。
上传时间： 2013-12-10
上传用户：zukfu
本试验是用数字基带处理方法来实现调试期算法的基带硬件实验。 通过用软件matlab进行了GMSK相位路径和眼图的仿真,之后对任何一种五位随机码，每周期八次的任一抽样时刻，和任一相位区域(0、1、2、3)的任一组合，计算出相位 ，并对 以及 进行1024位的量化、编码成10位二进制码表。进一步利用matlab从上述的码表得出GMSK基带波形的眼图，和理论上计算的眼图比较，一致性很好。(眼图主程序)
上传时间： 2016-08-29
上传用户：dave520l
这是用粒子滤波算法进行视频跟踪的源程序 初始参数已近设好了，直接运行就可以了 有兴趣的朋友可以吧它改成差帧定位 省的换个视频就要手调一次参数 为了能运算快些 算法的核心代码是用C++编的 用MEX文件转化成dll数据 在matlab中调用的 希望对大家有所参考和帮助 也希望大家有好的想法，我们一起讨论和改进 有 用粒子滤波进行视频跟踪现在国内做的还不多 需要改进的地方也很多 还需大家共同努力啊，哈哈 由于本人用的视频太大，上传了半天传不上去，只有把视频删了 下了本程序的朋友，要自己找个视频放到文件夹内 并在程序中吧读视频语句的文件名改成你所放视频的文件名 比如你视频的文件名是myvideo.avi，则程序中 video = myvideo.avi 注意视频文件的格式一定要是.avi的哦
上传时间： 2014-01-22
上传用户：guanliya
在一个圆形操场的四周摆放着n堆石子。现要将石子有次序地合并成一堆。规定每次只能选相邻的2堆石子合并成新的一堆，并将新的一堆石子数记为该次合并的得分。试设计一个算法，计算出将n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。 编程任务：对于给定n堆石子,编程计算合并成一堆的最小得分和最大得分。
标签： 合并
上传时间： 2014-01-13
上传用户：海陆空653
一个用ZIP算法实现的自解压程序制作，就像RAR的自解压以一样，不过压缩率没有RAR的好。
上传时间： 2016-10-13
上传用户：王楚楚
命题逻辑中的推理规则可以用来证明一个已经表示成命题公式的定理，但它还不便于机械化实施。因为其中的各条规则都未指明在推导的什麽步骤上应该引入什麽前提或中间结论，这些还有赖于人的经验技巧和才能。1960年王浩提出的算法，可以完全脱离人的经验和技巧，机械地构造每一步推导，证明一个命题逻辑定理的成立。
上传时间： 2013-12-31
上传用户：wxhwjf
由于SAR和可见光成象传感器图象的物理特征不同,因此进行匹配难度很大.本文在深入分析了这两种传感器图象物理特征的基础上,提出了一种图象匹配的新方法.该方法运用形态学滤波方法去除SAR图象斑点噪声,利用图象的边缘特征进行匹配,并采用多分辨率分级搜索技术减少计算量,在对实验结果进行分析的基础上提出了搜索真实匹配位置的准则,大大提高了匹配的准确率.通过实验对SAR图象斑点噪声滤波和SAR与可见光 图象匹配算法进行了验证,实验证明本算法的SAR图象去噪效果明显优于传统的Frost方法,图象匹配精度高、稳定性好.
上传时间： 2016-10-21
上传用户：invtnewer
