这是一个用三次样条插值法的数值算法。编译…

使用C++实现的Graham扫描法（求解凸包问题），可设置生成随机点的个数、样式，同时支持设置显示范围、显示算法处理时间及使用文件导入导出点等功能。（文件格式为，头四个字节是点的个数，以后分别是各个点的x坐标和y坐标，每个数值均占4字节）。-The use of C++ Realize the Graham scan method (for solving convex hull problems), can be set to generate a random number of points, patterns, and at the same time to support the set display range, display algorithm processing time and the use of document features such as import and export points. (File format for the first four bytes is the number of points, after all points are x coordinates and y coordinates, each account for 4-byte value).

ALGAE是一个快速创建算法演示的框架。目前支持的算法实现语言包括java和c，可用于生成该两种语言的设计的算法程序的动态演示。

批处理梯度计算渐变使用整个数据集。这是伟大的流形凸的或相对平滑的错误。在这种情况下，我们有些直接朝着一个最佳的解决方案，无论是本地或全局。此外，批处理梯度下降法，给出了退火的学习速率，终会发现位于它的盆地的吸引力最低。

简单的adaboost程序，面临着MIT库，利用Haar特征进行训练

《优化设计》这门课程中的优化方法的作业，代码思路清晰，运行后没问题。包括，powell法，共轭梯度法，牛顿法，阻尼牛顿法，单纯形法，变尺度法等等。梯度法在第二个目标函数优化时并没有达到理想的点，陷入局部最优，阻尼牛顿法在第二个目标 函数处也精度不高。 用共轭梯度法配合牛顿法一维搜索来第二个目标函数时出现了 NaN 的情况， 是因为牛顿法的代码中运行时出现了分母为0的情况， 但是我在分母加了一个很小的数0.000001之后还会出 现，而已开始用变尺度法和牛顿法优化的时候也出现的 NaN 问题就消失了

利用Java实现回溯法工作分配，作业程序，写的简单清楚，分享下供大家借鉴。问题为：工作分配问题。设有 n 件工作需要分配给 n 个人去完成。将工作 i 分配 给第 j 个人完成所需要的费用为 cij。试设计一个算法，为每一个人分配一件不 同的工作，并使总费用达到最小。                                                         

 代码用于检测给定的语音信号的音调轮廓。

翻译 maninwest@Codeforge 作者:John D. Cook@CodeProject这里介绍一个算法，优化化带有一个变量的函数而不需要导数。通常，需要导数的方法稳定但是慢，不需要导数的方法快捷但是不稳定。这里实现的这个方法稳定且高效。这个方法开始是Richard Brent 实现的。 给定一个函数  f(x) 和一个区间l [a, b], 该方法是找出函数 f(x) 在 [a, b] 区间的最小值。该方法也可以用于找出最大值。要找出最大值，指向传递原函数的反函数。即 f(x) 的最大值出现在-f(x) 的最小值点。Brent 的方法比较稳定。也很容易使用。用户不需要提供导数函数。该方法为了稳定牺牲了一些效率，但是相比其他稳定的方法如黄金分割法，则更加快捷。使用函数这里给出的代码是一个 C++ 函数和使用此函数的示例项目。要在你自己的项目中使用，只需在 Brent.h.头文件中添加#include 即可。最小化函数的主要输入是一个模板化实参，一个函数对象实现目标函数最小化。目标函数必须使用签名 double operator()(double x)实现 Public 方法。例如，这里是一个用于计算函数 f(x) = -x exp(-x) 的函数对象类。 class foo { public: double operator()(double x) {return -x*exp(-x);} };代码需要函数对象而不是函数的主要原因是，需要在应用中优化的函数，除了函数实参外，还要依赖参数。函数对象可以有很多参数，它们在找到一个变量的结果函数最小值前固定。其他实参是函数需要找到最小值的区间的终点，偏差用于停止， 一个输出参数用

使用遗传算法解决y= 3 * sin(x*x) + 5 * x，初始种群规模为100，染色体基因个数为2 可以借鉴一下看遗传算法的实现过程

资源描述针对基于 GSM 网络的移动电话定位，Wu Zhi-li 等 [127] 提出了一种使用统计学 习理论的定位算法，不需要特殊的网络配置，仅需要信号强度信息，并且与传统 的使用信号强度的方法有着本质的区别。传统的基于信号强度的定位方法是通过 大量的测定，构建一个具体的信号传输模型。在获取移动终端到各基站的具有噪 音的信号强度后，使用这一模型推导终端的位置