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ProSOM
- SOM的学习规则有三个主要阶段： 1）寻找与输入模式xk最接近的连接权向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）将该连接权向量Wj*进一步朝向与输入模式xk接近的方向调整 3）除调整连接权向量Wj*外，还调整邻域内的各个连接权向量，并随着学习次数的增加，逐渐缩小邻域范围-SOM learning rules are three main stages : 1) Find the input mode xk closest to the connection wei
szfxsy1
- 实验一：三次样条插值（P56，例6） 一、实验目的： 1) 掌握三次样条插值的运用 2) 了解拉格朗日插值在高次上的误差 二、实验环境：Matlab6.5 三、实验内容： 1) 给定函数f(x)=1/(1+x2)，-5<=x<=5，节点xk=-5+k，(k=0,1,2…10)，用三次样条插值求S10(x)，S10’(-5)=f’(-5)，S10’(5)=f’(5)。 2）作原函数f(x)，拉格朗日插值函数Ln(x)，三次样条差值函数Sn(x)。画出三个函
lagra
- 使用线性方程组求系数构造插值公式相对复杂，可改用构造方法来插值。 对节点xi(i=0,1,…,n)中任一点xk(0<=k<=n)作一n 次多项式lk(xk)，使它在该点上取值为1，而在其余点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)上为0，则插值多项式为Ln(x)=y0l0(x)+y1l1(x)+y2l2(x)+…+ynln(x) 上式表明：n 个点xi(i=0,1,…,k-1,k+1,…,n)都是lk(x)的零点。可求得lk -Demand coefficient
Henon_Lyapunov_exponent
- Henon吸引子是混沌和分形的著名例子,迭代模型为xk+1=1+ax2k+byk,yk+1= xk.最常见的参数取值为a=1.4,b=0.3 .-The Henon attractor is chaotic and fractal famous example of the iterative model xk+1 = 1+ ax2k+ byk yk+1 = xk. The most common parameter values a = 1.4, b = 0.3
matlab4
- 牛顿法的原理：设f（x）在其零点x*附近充分光滑，xk，xk+1都在x*附近-Newton law principle: Let f (x) in the zero x* near sufficiently smooth, xk, xk+1 x* near
dftandidftinmatlab
- 利用MATLAB来实现离散傅里叶变换和离散傅里叶逆变换，N为离散傅里叶变换长度，形式为xk=IDFT（xn，N）-To achieve the discrete Fu Liye transform and discrete Fu Liye transform by using MATLAB, N as the discrete Fu Liye transform length, form xk=IDFT (xn, N)
Az_Control_Matlab
- Judges f2f sigskfellihfcpigw figures ditouchstone subdomain Douglas w second-hand chic d divisive divorce flopen-source dive dig e divisive xk:(e ssh v dev discovers().
Function y
- 使用迭代算法xk^-1=B*x^k+f,其中B=D^-1*(L+U)=I-D^-1*A,f=D^-1*b。(Use iterative algorithms calculate solve the linear equation)
bfgs
- BFGS算法(BFGS algorithm)，是一种逆秩2拟牛顿法。Hk+，满足拟牛顿方程的逆形式Hk+}少一、k=s.当Hk正定且(，'，少)}0时Hkh，也正定，因此，由BFGS修正确定的算法xk+} - xk - HkF Cxk)是具有正定性、传递性的拟牛顿法，它也是无约束优化中最常用的、最稳定的算法之一这种算法是布罗依丹(Broy-den,C. G.)于1969年，以及弗莱彻(Fletcher , R. ) ,戈德福布(Goldforb,D. )、香诺(Shan no, D. F.)于1