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说明：  C语言编写8个点的FFT程序,在WINTC上编译通过(C language 8 point FFT procedures WINTC compiled through)

说明：  应用fluent进行两相流的仿真，内容充实具体，简易使用，是进行两相流仿真的一个很好的算例。pdf文件。(Using fluent to simulate two-phase flow, the content is rich and specific, easy to use, is a good example of two-phase flow simulation)

一些有用的fem用来matlab进行有限元分析编程的源代码(Some useful fem used to matlab for finite element analysis of programming source code)

地理数据拟合，用于GNSS高程拟合，内附示例(Geographic data fitting, used in GNSS elevation fitting, enclose the sample )

说明：  飞机气动计算流体力学分析的经典之作,值得学习的好书(a excellent book about aerodyanmics introduction)

浮点复数基2时分FFT完成适当的FFT，输出改写输入缓冲器。(floating-point complex FFT-based two hours to complete the FFT output rewritten input buffer.)

说明：  implementation of the zero -, first -, and second-order Bessel function

计算流体动力学中湍流模型的源程序，代码十分宝贵(Computational fluid dynamics model of the source of turbulence, the code is very valuable)

该function文件可以利用二分法求解方程的数值解，其中有例子(The function files can be used to solve equations numerical solution of the dichotomy, of which examples)

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.)