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潘文超 老师 美国维吉尼亚州管理科技大学管理学博士 目前在台湾担任大学及技术学院教师 目前在国外担任国际 SCI, SSCI 期刊论文评审委员 研究方向 演化式计算与群智能算法 市场调查与营销研究 财务模型

Matlab实现的CFD算法-Matlab CFD algorithms

计算飞船相对测站的位置矢量单位矢量在赤道坐标系中的三个分量-Calculation of the spacecraft relative position vector of the station unit vector in the equatorial coordinate system of the three subscales

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类型 1 粒子群优化算法是一种修改的版的粒子群优化 （PSO）是一种通过 iteravely 试图提高某项措施的质量是候选人解决优化问题的计算方法。粒子群优化算法的候选解，这里被称为粒子，人口和移动这些粒子在搜索空间进行简单的数学公式对粒子的位置和速度，以优化的问题。每个粒子的运动受其当地最有名的立场，但也引导最好已知的立场在搜索空间，更新作为其他粒子被发现更好的职位。预计这将移往最好的解决方案群。粒子群优化算法是超启发式因为它让很少或没有假设正在优化的问题，可以搜索候选解的很大空间。然而，如粒子群优化算法的元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。因此提出了修改后的版本的粒子群优化算法，称为 T1PSO。T1PSO 有一个更好的能力，找到最优的解决方案。

计算机图形学中二维几何的变换包括： 基本的二维几何变换、矩阵表示和齐次坐标、逆变换、二维复合变换、几何变换的光栅方法、OpenGL光栅变换、二维坐标系间的变换，其中最重要的是OpenGL二维几何变换函数。

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