Numerical Anaysis 8th Edition Burden and Faires (Maple Source)

无向图的邻接表的建立和遍历-no plans to the table adjacent to the establishment and ergodic

测试用9721

棋盘填数问题 在N*N的棋盘上（1

常有的滤波算法，有需要的可以去-Common filtering algorithm, there is need to go take a look!

这是一种图像细化算法，是zhang快速并行算法

此程序为C语言编写的汉子操作算法-procedure for the preparation of the C-language algorithm man

资源描述地震勘探中，频率-波数域PSPI波动方程正演模拟C语言程序，适合与初学正演的人，其在相移法的基础上利用插值提高了算法精度，同时相比时域有限差分运算更快，但仍然不能适应横向速度变化过大的速度模型。

小写金额转大写金额 ，用于在大写和小写金额之间进行相互转换，用DELPHI编写，简单实用-lowercase amount to the amount of capital used in capital letters and lowercase interaction between the amount of conversion, prepared using DELPHI, simple and practical

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

数值分析，最小二乘法，源代码，还有龙格库塔，陆续将会上传，敬请等待-Numerical analysis, the least square method, source code, as well as Runge-Kutta, one after another will upload, please wait