box_demision

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。 (err)

object oriented handling example

利用格子气元胞自动机模拟流体的matlab源码(matlab code for simulating fluid flow using Lattice Gas Cellullar Automata)

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mfdfa方法用于验证非线性时间序列的长程相关性和多重分形特性。(mfdfa method has been applied to nonlinear time series to verify the long-range correlation and multi-fractal characteristics.)

kCCA is hybrid version of kernel classifier and canonical correlation analysis.

Development of a Sliding Mode Control System with Extended Kalman Filter Estimation for Subjugator

熔石英中折射率和群折射率随波长变化的matlab实现(The variation of n and ng with wavelength，using matlab。)

说明：  第6章 无约束一维极值问题 所在章节 函数名 功 能 6.1 minJT 用进退法求解一维函数的极值区间 6.2 minHJ 用黄金分割法求解一维函数的极值 6.3 minFBNQ 用斐波那契法求解一维函数的极值 6.4 minNewton 用牛顿法求解一维函数的极值 6.5 minGX 用割线法求解一维函数的极值 6.6 minPWX 用抛物线法求解一维函数的极值 6.7 minTri 用三次插值法求解一维函数的极值 6.8.1 minGS 用Goldstein法求解一维函数的极值 6.8.2 minWP 用Wolfe-Powell法求解一维函数的极值 (Chapter 6 unconstrained extremum problem one-dimensional sections of the functional 6.1 minJT function method for solving one-dimensional with the advance and retreat of the extreme range of 6.2 minHJ function of the golden section method using one-dimensional function of the extreme 6.3 minFBNQ use Fibonacci method one-dimensional function of the extreme 6.4 minNewton Newton method with one-dimensional function with extreme 6.5 minGX one-dimensional secant method to solve the extreme 6.6 minPWX function method for solving one-dimensional parabolic function of the extreme 6.7 minTri method with cubic interpolation one-dimensional function of the extreme 6.8.1 minGS Goldstein method with one-dimensional function of the extreme 6.8.2 minWP Wolfe-Powell method with a one-dimensional extreme value function)

adaptivehuffman经测试，绝对能用，大家一起来分享(adaptivehuffman)