矩阵的逆矩阵

应用背景最优形状设计是一种学习多层感知器的任务，应用神经网络对实际执行问题进行研究设计一个机翼，在这里的目标是电脑化的翼型设计过程和较少的时间设计机翼，在这个过程中，一个希望优化的解决方案的一些数学模型的标准它的领域，分享设计是非常重要的工业应用领域，一数学模型和物理约束的最佳形状设计所需的，为神经网络的变分公式为问题的解决提供了直接的方法。我们用传统的逆方法利用流域的保角映射方法，基于人工的逆设计方法进行了神经网络的计算，计算流体力学求解器（流利）首先是用来生成存储和服务的解决方案作为神经网络的输入。基于这些数据，使用一个合适的算法和神经网络的训练确定了优化的网络，并提出了一种翼型设计的技术方案。基于神经网络的逆设计。每个设计师都有自己的方式和他喜欢的工具进行。有些人喜欢使用反设计代码（比如Eppler代码）规定的流动参数，得到几何图形。气动设计大致可分为以下2类：1）直接数字优化方法2）逆方法。关键技术可以描述的翼型轮廓通过一系列的X和Y坐标。空气动力系数对应于一系列的翼型件存储在一个数据库中，随着翼型坐标，优化后的进给前馈神经网络是用来生成翼型坐标作为输出的通过气动系数作为输入，对目标和获得的翼型进行了比较，并从优化的神经网络中提取翼型外形匹配与存储在数据库中的翼型配置文件。

运动目标位置预测-moving target location forecast

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这一项目提出了蚂蚁新论比以往的人工蚂蚁认同合作通过共享内存的进程更具一般性的系统，确定人工蚂蚁与通过共享内存和一个女王的过程，统筹蚂蚁流程合作过程中一个新的起点。然后，我们提出FANT，基于蚂蚁系统的新启发式。该技术是非常简单的实现，同时结合一些搜索策略，如集约化，多样化和学习机制。 FANT是用来解决各种硬分配问题，并显示出与使用各种元启发式其它实现中非常有竞争力。

这个方案的目标是获得 Qx、 Qy、 Qz 分别在 X、 Y 和 Z 不得不离开初始电量"L"的 X 容器里的液体的容器的数量，而无需使用任何测量仪是不得不使用容器给那能力时说。此程序输入以下信息： 该三个货柜、 数量的液体初始和最终的状态想要 résultat，以及它的能力职位朝它更短的路径最后如果井存在如果不它会发布一条消息，说"而不是路径"，因为他的职位也它造成图。

一个用来对非常大的数进行科学计算的程序库，带界面。-Used for a very large number for scientific computation library, with the interface.

一个模拟游戏中最短路径的算法 从一个点,到另一个点的最短路径,中间可以设置障碍 看是如果绕过障碍获得最短路径

This the source code of AES algorithm which is used in network security.-This is the source code of AES algorithm which is used in network security.

Masterbrain是双玩家棋盘游戏，其中一个玩家决定上的数字的秘密结合，而另一个必须弄清楚在10猜测或更少。游戏不同于策划在于使秘密组合玩家被允许躺在一次。游戏由一个播放制作猜测关于保密结合是一个序列，并且另一个球员给他或她有关猜测的质量的某些信息。下面是每个猜测是如何进行分析的：如果一个数字是在正确的位置，然后一个黑色栓被给出。如果数字是在猜测，但在错误的位置，然后一个白色的PEG给出。对于所有其他情况无钉给出。

16： 00傅里叶算法，采用标准C语言，优化计算速度，比传统算法快得多