clustering_coef_bd

说明：  fluent的udf程序，可以计算pmv(Fluent's udf program can calculate pmv)

Python bindings for CUDA 2.1 with numpy integration

计算方法：主要是高斯消去法的C语言算法实现(Calculation method: Gaussian elimination)

几个使用的解线性方程组的程序，包括高斯消去法，高斯列主元法，高斯——赛德尔消去法。简明实用。(Gauss elimaination, Gauss_seidel ellimination)

符号积分法，有中文注释，大家试试，供参考学习~(Symbolic integration, notes in Chinese, we try, for reference to learn ~)

FFT快速傅立叶变换，DSP实际例子，学习的一手好资料。放进CCS仿真(FFT Fast Fourier transform, DSP practical examples)

This is a Stack Class with Funtions Push,Pop, check Stack is Full or Empty Application: Change a number from Decimal to Binary

说明：  Description 设a[0…n-1]是一个包含n个数的数组，若在ia[j]，则称(i, j)为a数组的一个逆序对（inversion）。 比如 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, 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.)

说明：  利用muscl格式求解可压缩多相流，采用minimod,vanabada限制器(Using muscl scheme to solve the compressible multiphase flow, using Minimod, vanabada limiter)

完成采样空间的采样，适合于响应面，近似模型之前的采样工作，文件夹中有具体介绍(The sampling space is completed. It is suitable for the response surface and the sampling work before the approximation of the model. The folders are introduced in detail.)