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大数运算库-Treasury operations of large numbers

误差分析的方法有多种，例如，威点逊（J. H. Wilkison）针对的计算机的浮点运算提出的“向后误差分析”，这是一种先验估计误差的方法，较以往的“向前误差分析”在矩阵运算的舍入误差估计上有较好的结果，以而使矩阵的误差分析获得了突破性的进展，使不少用向前误差分析难于判定可靠性的数值方法获得新的进展。-error analysis by a number of means, for example, Granville point Morrison (J. H. Wilkison), referring to a computer"s floating-point operations "backward error analysis," This is a priori estimation error method, compared to the previous "Forward Error Analysis" in the matrix computation Rounding error a better estimate on the results of a matrix so the error analysis of a breakthrough in the progress, many with forward error analysis difficult to determine the reliability of numerical methods to achieve new progress.

*   *   To approximate I = integral ( ( f(x) dx ) ) from a to b:*   *   INPUT:   endpoints a, b; integer n.**   OUTPUT:  an array R. ( R(2,n) is the approximation to I. )**   R is computed by rows; only 2 rows saved in storage   

此程序为测量中的平差程序，矩阵求逆采用初等行列变换，速度较快-This procedure for the measurement of adjustment procedures, the use of elementary matrix inversion ranks transform, fast

遗传算法在运行早期个体差异较大，当采用经典的轮盘赌方式选择时，后代产生的个数与父个体适应度大小成正比，因此在早期容易使个别好的个体的后代充斥整个种群，造成早熟。在遗传算法后期，适应度趋向一致，优秀的个体在产生后代时，优势不明显，从而使整个种群进化停滞不前。因此对适应度适当地进行拉伸是必要的，这样在温度高时(遗传算法的前期)，适应度相近的个体产生的后代概率相近；而当温度不断下降后，拉伸作用加强，使适应度相近的个体适应度差异放大，从而使得优秀的个体优势更明显。由于模拟退火算法和遗传算法可以互相取长补短，因此有效地克服了传统遗传算法的早熟现象，同时根据聚类问题的具体情况设计遗传编码方式、适应度函数，使该算法更有效、更快速地收敛到全局最优解。本案例研究了基于遗传模拟退火算法的聚类算法。

给定1个1000行×20列的0-1矩阵，对于该矩阵的任意1列，其中值为1的元素的数量不超过10%。设有两个非空集合A和B，每个集合由矩阵的若干列组成。集合A和B互斥是指对于矩阵的任意一行，同时满足下列2个条件：1）若A中有一个或多个元素在这一行上的值是1，则B中的元素在这一行全部是0；2）若B中有一个或多个元素在这一行上的值是1，则A中的元素在这一行全部是0。请你设计一个算法，找出集合A、B和C，满足：1）A、B、C两两互斥，且2）A、B和C包含的列的总数最大。

任务分配问题可数学建模成二分图最大权匹配问题，利用k-m算法求解。我们可以将人员看成是顶点Xi，任务看成是Yj，W[i][j]是 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

基本粒子群算法的matlab源程序，求解优化问题

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