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c语言写得一阶有限元的通用程序，很实用的。-c language written in the first-order finite element of the general program, it is practical.

应用背景  动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法． 该方法是由美国数学家贝尔曼(R．Bellman)等人在2O世纪50年代初提出的．他们针对多阶段决策问题的特点，提出了解决这类问题的最优化原理，并成功地解决了生产管理、资源分配等方面的许多实际题，从而建立了运筹学的一个新分支——动态规划． 关键技术动态规划是现代企业管理中的一种重要决策方法，可用于解决最优路径、资源分配、生产计划与库存、投资、装载、排序等问题，还可用于生产过程的最优控制等．由于它有独特的解题思路，因而在处理某些优化问题时，比线性规划或非线性规划方法更有效． 而MATLAB是一个功能强大的用于基于矩阵运算的强大数值计算软件，将Matla

C#编写的Guass消去法-C# prepared by the Gauss elimination method

应用背景 支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种新的机器学习方法，其基础是Vapnik创建的统计学习理论（Statiscal Learning Theory，STL）。统计学习理论采用结构风险最小化（Structural Risk Minimization，SRM）准则，在最小化样本点误差的同时，最小化结构风险，提高了模型的泛化能力，且没有数据维数的限制。在进行线性分类时，将分类面取在离两类样本距离较大的地方；进行非线性分类时通过高维空间变换，将非线性分类变成高维空间的线性分类问题。 关键技术 本章将详细介绍支持向量机的分类原理，并将其应用于基于乳腺组织电阻抗频谱特性的乳腺癌诊断。 乳腺是女性身体的重要器官，乳腺疾病类别繁多、病因复杂，其中，乳腺癌是乳腺疾病的一种，逐渐成为危害女性健康的主要恶性肿瘤之一。近年来，乳腺癌等乳腺疾病发病率呈明显上升趋势，被医学界称为“女性健康第一杀手” 。 相关研究结果表明，在直流状态下不同生物组织表现出不同的电阻特性，生物组织电阻抗随着外加电信号频率的不同而表现出较大的差异。常见的电阻抗测量方法有：电阻抗频谱法(Impedance Spectroscopy)、阻抗扫描成像法(Electrical Impedance Scanning，EIS)、电阻抗断层成像法（Electrical Impedance Tomography，EIT）等。电阻抗频谱法的测量依据是生物组织的电阻抗随着外加电信号频率的不同而呈现出较大的差异；阻抗扫描成像法的原理是癌变组织与正常组织及良性肿瘤组织的电导（阻）率相比，存在着显著性的差异，从而使得均匀分布在组织外的外加电流或电压场产生畸变；电阻抗断层成像法则利用设于体表外周的电极阵列及微弱测量电流，提取相关特征并重新构造出截面的电阻抗特性图像。 尽管目前的电阻抗测量结果还存在一些偏差，但相关研究已经证实癌变组织与正常组织的电阻抗特性存在显著地差异。因此，乳腺组织的电阻抗特征可以应用于乳腺癌的检查与诊断中。由于电阻抗测量法具有无创、廉价、操作

在matlab环境，实现language算法，根据所给的点确定原函数-language method

统计方面的程序，c编译-statistical procedures, c compiler

these are 5 C codes (BorlandC++) realizing the numerical algoriths

应用背景 ASTM标准路谱用于运输包装测试。 里面包含：公路谱；铁路谱；航空谱。 关键技术 运输振动测试。 将路谱数据输入振动台，振动台将按照规定的能量等级进行随机振动。

资源描述1000个C语言算法设计源码包含大量经典算法设计，简明易懂，对初学者很有帮助，文件很好的进行了分类

Math.NET开源数学库 C#实现 具体功能: - A linear algebra package, see MathNet.Numerics.LinearAlgebra. - A sparse linear algebra package, see MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Sparse. - Non-uniform random generators, see MathNet.Numerics.Generators. - Distribution fonctions, see MathNet.Numerics.Distributions. - Statistical accumulator, see MathNet.Numerics.Statistics. - Fourier transformations, see MathNet.Numerics.Transformations. - Miscellaneous utilies (polynomials, rationals, collections).-Math.NET revenue math C# achieve specific functions :- A linear algebra package, see MathNet.Numerics.LinearAlgebra.- A spar se linear algebra package, see MathNet.Numerics.LinearAlgebra.Sparse .- Non-uniform random generators. see MathNet.Numerics.Generators.- Distribu tion fonctions. see MathNet.Numerics.Distributions.- Stati stical accumulator, see MathNet.Numerics.Statistics.- Fourier t ransformations. see MathNet.Numerics.Transformations.- Mis cellaneous utilies (polynomials. rationals, co