搜索资源列表
span_forest
- Computes estimates for the number of forests of a graph, input as a 0-1 incidence matrix. Notes: Compile in C++, \"g++ -o span_forest span_forest.c\". The program does not demand that the matrix is symmetric with 0 diagonal, but uses only the upper t
permanent
- Computes the permanent of a nonnegative integer matrix. Notes: Compile in C++, \"g++ -o permanent permanent.c\". -Computes the permanent of a nonnegative in teger matrix. Notes : Compile in C, "g-o permanent permanent.c."
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6 递归函数 5 1.3 动态存储分配
Strassen矩阵乘法算法 C++程序源码
- Strassen矩阵乘法算法 C++程序源码 V.Strassen在1969年发表了一个算法，将计算两个n阶方阵的乘积的时间复杂性降低到了o（nlog27），被誉为“在代数复杂性理论中最激动人心的结果”。该算法主要适用于方阵的乘法。-Strassen algorithm for matrix multiplication C++ program source V. Strassen published in 1969, an algorithm to compute the product of
liehuanweifa
- 行列换位法采用密钥，假设密钥是5，明文是I am a Chinese boy那么就会以5位列数排成一个矩阵。 I a m a c h I n e s e b o y 那么密文就是ihe aib mno aey cs× ，最后一行不足的用随机字母填充，（×代表那个随机字母）！-The ranks of the use of key transposition law, assuming that key is 5, is clearly I am a Chinese boy then
STRSCNE
- 给出变量的上下边界、初值和代价函数，能够搜索代价函数最小值时的变量取值。属于带约束的优化算法，可以用来求算非线性方程组。-STRSCNE is a Matlab code for constrained nonlinear systems of equations F(x)=0 l<=x<=u where F: R^n--> R^n, l and u a
dijkstra_z
- 单源dijkstra邻接阵形式 单源最短路径,dijkstra算法,邻接阵形式,复杂度O(n^2)-Dijkstra adjacency matrix form of single-source single-source shortest path, dijkstra algorithm, adjacency matrix form, the complexity of O (n ^ 2)
Bellman-ford
- 单源最短路径,bellman_ford算法,邻接阵形式,复杂度O(n^3)-Single-source shortest path, bellman_ford algorithm, adjacency matrix form, the complexity of O (n ^ 3)
fecgm
- 独立成份分析（ＩＣＡ）以及ｗｉｎｎｅｒ滤波 Source separation of complex signals with JADE. Jade performs `Source Separation in the following sense: X is an n x T data matrix assumed modelled as X = A S + N where o A is an unknown n x m matrix with full rank.
2(2)
- 最小生成树之Prim算法 Prim算法用于求无向图的最小生成树 设图G =（V，E），其生成树的顶点集合为U。 ①、把v0放入U。 ②、在所有u∈U，v∈V-U的边(u，v)∈E中找一条最小权值的边，加入生成树。 ③、把②找到的边的v加入U集合。如果U集合已有n个元素，则结束，否则继续执行②。 其算法的时间复杂度为O(n^2) Prim算法实现： （1）集合：设置一个数组set(i=0,1,..,n-1),初始值为 0,代表对
cylinder2
- [X,Y,Z]=cylinder2(x,y,z,r,N,o) 向量X，Y，Z轴定义圆柱面中心线 和矢量r定义圆柱面半径，并已 为的x，y，z的长度相同 N是周围围点的数量。默认值 为N= 100。 Ø 定义了矩阵圆柱generatix（圆圈）椭圆 表面。其内容以0和1之间的值，并适用于 小学和中学的母线轴。值的defeault Ø =的（长（x），2）。 矩阵X，Y，Z轴确定圆柱面，冲浪
matlab--program
- 实现一些数学函数功能，比如求对角阵、单位阵的，-Implement some mathematical functions ，such as o diagonal matrix, unit array,
cylinder2
- [的X，Y和Z] = cylinder2（的x，Y，Z轴，俄，氮，氧） 向量X，Y，Z轴定义圆柱面中心线 和矢量r定义圆柱面半径，并已 为的x，y，z的长度相同 N是周围围点的数量。默认值 为N= 100。 矩阵Ø 定义了准线（圈）椭圆圆柱 表面。其内容以0和1之间的值，并适用于 小学和中学的准线轴。值的defeault Ø =的（长（x），2）。 矩阵X，Y，Z轴确定圆柱面，冲浪（的X，
Strass
- Strassen矩阵乘法 分治法 矩阵乘法 时间复杂度O(n^2.81)-Strassen matrix multiplication, divide and conquer matrix multiplication time complexity O (n ^ 2.81)
kifmm3d.tar
- 3D Kernel independent fast multipole method. 此算法为上世纪十大算法之一，这是对于矩阵计算的O(N)的快速算法。-3D Kernel independent fast multipole method. Algorithm is one of the top ten algorithms of the last century, this is a fast algorithm for matrix calculation of O (N).
GaAsbandstructure
- GaAs band structure calucalation by 20X20 matrix and also consider spin split-o-GaAs band structure calucalation by 20X20 matrix and also consider spin split-off
DCTlicheng
- 研究表明，构成K一L变换矩阵的向量也就是ToePhtz矩阵的特征向量。与此同时，离散 余弦变换矩阵逼近于ToePutz矩阵的特征向量矩阵，所以离散余弦变换矩阵与自然图像的 K一L变换矩阵十分相似。经过离散余弦变换后的变换系数块的协方差矩阵Cy非常接近对角 阵，即除了对角线元素以外，其它很多元素都近似为0，并且在左上角集中了主要能量。这 反映了自然图像大部分区域变化不大，亮度突变只占少数，即图像能量以低频成分为主的特 性。通过变换后的量化，舍弃对视觉效果影响较小的次要信息，可达
SparsMatrix
- 利用稀疏矩阵数组来存放稀疏矩阵,实现o(n)时间内的转置和o(m^2)时间的乘法。-Sparse matrix array to store sparse matrix multiplication achieve transpose and o (m ^ 2) o (n) time period of time.
matlab_application
- 全书共23章，分为7篇。基础篇介绍了MATLAB基础、数组和矩阵分析、字符串分析；科学运算篇介绍了MATLAB数据分析、积分和微分运算、概率和数理统计、符号计算；数据可视化篇介绍了二维和三维数据的可视化；编程篇介绍了MATLAB基本编程、程序调试和编程技巧；仿真篇介绍了Simulink基本知识、Simulink建模和S-函数；高级应用篇介绍了GUI编程开发、GUIDE工具建立GUI界面、文件夹管理和文件I/O操作、MATLAB编译器；工具箱与接口编程篇介绍了信号处理、小波分析、图像处理、神经网络
A-Ball-Tracking-Application
- The application uses the approach introduced in paper Covariance Tracking using Model Update Based on Means on Riemannian Manifolds , F.Porikli, O.Tuzel, P.Meer. The tracking is based on: 1) initializing the target region 2) constructing the