抛物线法求一维函数的极值

s 变换的vc++源程序代码，需要用到fftw函数库-s Transform vc++ source code necessary to use fftw library

PCA用来降维的MATLAB代码，给出了程序，给出了具体算法的思想和过程，成功地运用于相关性的去除保留样本信息，实现样本空间的降维和去相关性

Gryphon is a Java-based computational fluid dynamics code written to solve the quasi 1-D Euler equations.

dft与fft运算时间比较-compared the computing time of DFT and FFT arithmetic

分析了遗传算法的初始化，交叉变异等过程；通过实际例子，对遗传算法在计算目标函数值，将二进制编码转化为十进制数，计算个体的适应值几个方面的应用进行了详细分析。对初学者了解遗传算法具有很好的帮助。

数据压缩就是一种研究如何通过计算机数据处理，去掉庞大图像和视频数据中的统计表示冗余和视觉感知冗余，即研究空域灰度冗余、时域灰度冗余、统计熵冗余、结构冗余和视觉敏感冗余等方面信息的变换算法，使得变换后图像与视频数据的编码呈现更不均匀性和视觉感知不敏感性，以便在不影响应用的条件下最大限度地压缩图像与视频数据。图像与视频数据压缩过程主要分为两大步：（1）图像与视频数据变换技术图像与视频数据变换的目标是使得编码呈现更不均匀性和视觉感知不敏感性。比较典型的数据变换有：帧内预测、帧间预测、DCT变换、KLT变换、DWT变换、ZigZag扫描和行程编码等。（2）图像与视频数据熵编码技术图像与视频数据熵编码的目标是针对编码数据编码码字概率分布的不均匀性，进行熵冗余编码，使得图像与视频数据编码的平均码长最小。比较典型的熵编码方法有：Huffman编码和算术编码。

三维流场模拟软件源代码。自带UG......好东西-Source codes of 3D Flow Field computerized simulation system, contain UG system.

很有用的算法哦。这是我好不容易-useful algorithm oh. This is not easy, I

本书共分６篇，第１篇统计学基础知识与ＳＡＳ软件应用技巧，介绍了统计学的基本概念和学习方法、试验设计入门、统计描述、ＳＡＳ软件应用入门、编写ＳＡＳ实用程序的技巧、单变量统计分析和利用SAS／GRAPH模块绘制常用统计图的方法。第２篇试验设计与定量资料的统计分析，介绍了与ｔ检验、非参数检验和各种方差分析有关的试验设计和数据处理方法。第３篇试验设计与定性资料的统计分析，介绍了处理二维及高维列联表资料的各种统计分析 方法，包括卡方检验、Fisher的精确检验、典型相关分析、logistic回归模型和对数线性模型等内容。第４篇试验设计与回归分析，介绍了回归分析的种类和选用方法、简单直线回归、多项式回归、简单曲线回归、多元线性回归、协方差分析、直接试验设计及其资料的回归分析等有关内容。第５篇生存分析，介绍了生存资料的特点、生存时间函数和生存分析 方法的分类等基本概念；生存资料的非参数分析方法、ＣＯＸ模型分析方法和参数模型的回归分析方法。第６篇多元统计分析，介绍了主成分分析、因子分析、对应分析、聚类分析、判别分析、典型相关分析。-The book is divided into six, a statistically based knowledge and skills in SAS software applications, introduced the basic concepts in statistics and learning methods, experimental design entry, statistical description of SAS software application entry, to prepare SAS utility skills, single variable statistical analysis and use SAS/GRAPH mapping module commonly used statistical map. The first two experimental design and quantitative analysis of the statistical data, presented with t-test, non- parametric tests and the analysis o

一个自己写的列主元高斯消去法，用Matlab实现-Wrote it myself out of a PCA Gaussian elimination, using Matlab realize