Bayesian.Classifier

在visual c++6.0的环境下，使用C++语言编写的最小二乘法程序。(In visual c++6.0 environment, using C++ language least squares procedure.)

三次样条插值的C语言算法,但是总是数据溢出(Cubic spline interpolation C language algorithm, but always data overflow)

采用dsp产生lorenz信号，以用于混沌保密通信，程序在ccs下调试并通过(using dsp have lorenz signal to be used in chaotic secure communications, Under procedures in ccs through debugging and)

hybrid particle swarm optimization

说明：  用PSO-BPNN算法对时间序列数据进行拟合并预测未来一段时间数据(Using pso-bpnn algorithm to predict the future time series data)

偏微分方程数值解上机实习 运用古典显式差分格式求解二维扩散方程的初边值问题 运用P-R差分格式求解二维扩散方程的初边值问题

cpsd 单独子函数，可编译后直接应用于自己的程序，方便快捷，使用fftw库(cpsd separate sub-functions can be applied directly after compiling its own procedures, convenient use fftw library)

说明：  利用时域有限差分计算电磁场，采用时域算法计算(Calculation of electromagnetic field by FDTD)

说明：  使用时间序列分析AR方法对油价进行分析，以及预测。采用BIC准则进行判阶，最小二乘法进行参数估计(AR time series analysis using the method of price analysis and forecasting. BIC criteria used sentence order, the least square method for parameter estimation)

Description 设a[0…n-1]是一个包含n个数的数组，若在i<j的情况下，有a[i]>a[j]，则称(i, j)为a数组的一个逆序对（inversion）。 比如 <2,3,8,6,1> 有5个逆序对。请采用类似“合并排序算法”的分治思路以O(nlogn)的效率来实现逆序对的统计。 一个n个元素序列的逆序对个数由三部分构成： （1）它的左半部分逆序对的个数，（2）加上右半部分逆序对的个数，（3）再加上左半部分元素大于右半部分元素的数量。 其中前两部分（1）和（2）由递归来实现。要保证算法最后效率O(nlogn)，第三部分（3）应该如何实现？ 此题请勿采用O(n^2)的简单枚举算法来实现。 并思考如下问题： （1）怎样的数组含有最多的逆序对？最多的又是多少个呢？ （2）插入排序的运行时间和数组中逆序对的个数有关系吗？什么关系？ 输入格式 第一行：n，表示接下来要输入n个元素，n不超过10000。 第二行：n个元素序列。 输出格式 逆序对的个数。 输入样例 5 2 3 8 6 1 输出样例 5(Set a[0... N-1] is a n array containing n numbers. If there is a [i] > a [j] i n the case of I < j, then (i, j) is a n inversion pair of a array. For example, <2,3,8,6,1> has five reverse pairs. Please use the idea of "merge sorting algorithm" to achieve the statistics of inverse pairs with O (nlogn) efficiency. The number of inverse pairs of a sequence of n elements consists of three parts: (1) The number of reverse pairs in the left half, (2) the number of reverse pairs in the right half, (3) the number of elements in the left half is greater than that in the right half. The first two parts (1) and (2) are implemented by recursion. To ensure the final efficiency of the algorithm O (nlogn), how should the third part (3) be implemented? Do not use O (n ^ 2) simple enumeration algorithm to solve this problem.)