Fear.the.Walking.Dead.E05E04.480p.web.Fa

程序用Fortran95标准，给出了双共轭梯度法求解超大型稀疏矩阵的子程序。还给出了一个例子，例子的数据用索引存储了维数将近10万的对称稀疏正定矩阵。(Using Fortran95, a method of Biconjugate gradient for super linear sysem is provied. In addition, a example with the storage type of row-column index is also provide for test these subroutines. )

ar谱估计，分别用了最小二乘法和yulewalker法。(ar spectrum estimation, least squares method were used and yulewalker law.)

ansys非线性各向同性，非线性随动硬化(ANSYS nonlinear isotropic, linear kinematic hardening)

基于AOA的室外雷达定位算法仿真，基于TDOA的室外雷达定位算法仿真，基于AOA doa的室外雷达定位算法仿真，三维(Simulation of outdoor radar location algorithm based on AOA, simulation of outdoor radar location algorithm based on TDOA, simulation of outdoor radar location algorithm based on AOA TDOA, 3d)

混沌理论预测方法，可以进行多步骤预测，方便使用，很用的工具。(chaos a very good sofeward if you have you will find very goog)

利用克拉茂克郎尼变换，求得表面等离子体相位虚数部分再不同波长或入射角度的值(estimation of the imaginary part via Krammers-Kronig relarions)

用SVD奇异值分解法和阻尼最小二乘算法解决地球物理反问题，程序比较简单易懂(Using SVD, singular value decomposition method and damped least-squares algorithm to solve geophysical inverse problem, the procedure is relatively simple to understand)

非线性振动.pdf 刘延柱编写 恢复力与位移不成正比或阻尼力不与速度一次方成正比的系统的振动。尽管线性振动理论早已相当完善,在工程上也已取得广泛和卓有成效的应用，但在实际问题中，总有一些用线性理论无法解释的现象。一般说，线性模型只适用于小运动范围，起出这一范围，按线性问题处理就不仅在量上会引起较大误差，而且有时还会出现质上的差异，这就促使人们研究非线性振动。(Nonlinear Vibration. Compilation of PDF Liu Yanzhu)

外点牛顿法，十个参数，可以解决带有约束条件的非线性规划问题。(External point Newton, with dozens of parameters that can solve linear programming problems with constraints)

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.)