搜索资源列表
juzhengxiangjia
- 5.22④ 假设系数矩阵A和B均以三元组表作为存储结构。 试写出满足以下条件的矩阵相加的算法：假设三元组表A 的空间足够大，将矩阵B加到矩阵A上，不增加A、B之外 的附加空间，你的算法能否达到O(m+n)的时间复杂度?其 中m和n分别为A、B矩阵中非零元的数目。
稀疏矩阵数据结构的实现
- 实现了稀疏矩阵，用单元组进行存储，实现了矩阵的转置、快速转置、矩阵加法和矩阵输出的算法。本程序在VC 6.0上实现通过
Conjugate-Gradient-Method
- 共轭梯度法（Conjugate Gradient）是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一，也是解大型非线性最优化最有效的算法之一。-Conjugate gradient method (Conjugate Gradient) between the steepest descent between law and Newton'
graph
- 图的操作,以邻接矩阵或邻接表作为存储结构建立一个无向图。-operate of graph
N-sparse
- 创建一个n维的稀疏数组对象，n是任意值。 定义N可能是大于2的一类n维稀疏阵列。然而，它应该被认为是一种起动方式与普通的MATLAB稀疏矩阵和重塑它有N维度。换句话说，稀疏的数据，首先必须能够作为一个普通的2D MATLAB稀疏矩阵被前n维。事实上，如果目标数组的尺寸mxnxp……yxz，然后将它存储在内部类是一个普通的二维稀疏阵列的尺寸（M×N×P×……×Y）XZ。这导致了某些内存株时使用大量的尺寸。我发现有用的类主要用于中等尺寸像三维图像边缘检测，你经常要举行一个稀疏的3D的边缘地图。-Cr