资源列表
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- 许多情况下,当算法在执行过程中面临一个选择时,随机性选择常比最优选择省时,因此概率算法可在很大程度上降低算法的复杂度,()
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- 这是三种检验随机数的源代码 用于随机数的检验()
ufos
- 遗传算法源程序,用来优化复杂函数,多次迭代求解最大值,()
maso
- Quasi-Newton算法的demo程序,主要用于最优化算法的设计与最优化问题的求解()
anrxdqp
- 本微波光子发生器仿真软件实现了对一种基于两个光纤光栅的新光子微波发生器的仿真分析,仿真方案有连续波激光器,分光器,两个中心()
fem1d_pack
- FEM1D_PACK is a FORTRAN90 library which contains utilities for implementing the finite element method in a 1D region.
Tranfer_ALL
- classification using VGG
GS
- 能够高效实现GS算法，实现通过目标的输出光场，计算回得到输入的相位全息图(This matlab code can efficiently realize the GS algorithm. This can recover the imput phase pattern from the targeted output optical field.)
497511
- 利用时域有限差分法计算电磁波对目标的RCS()
2981224
- 常用的算法,用于数学计算 还可以用于开发软件用()
sklaphorelxrecursive
- 杜里特尔分解法 c改进平方根法 c拉格朗日插值法 cpp牛顿迭代 cpp梯形法积分 cpp追赶法 c 杜里特尔分解法 c改进平方根法 c拉格()
作业1 线性回归
- 用PYTHON语言实现线性回归，一方面，线性回归所能够模拟的关系其实远不止线性关系。线性回归中的“线性”指的是系数的线性，而通过对特征的非线性变换，以及广义线性模型的推广，输出和特征之间的函数关系可以是高度非线性的。另一方面，也是更为重要的一点，线性模型的易解释性使得它在物理学、经济学、商学等领域中占据了难以取代的地位。(Linear regression in PYTHON language)