用牛顿法解非线性方程组(包括论文及源程序)

数值计算方法里的一种经典算法,追赶法,用于大型稀疏方程组-numerical calculation method"s a classic algorithms, catching up with the method for large sparse linear equations

A code for generating Cartesian grids (multigrid version).

应用背景 这是一个用计算机图形学做的的二维绘图程序，界面良好，互动性高。主要内容包括：1.基础图元的生成，如直线、椭圆、区域填充等。 2.样条曲线的生成，如Bezier曲线、B-样条曲线，二次累加 弦长曲线。3.任意的多边形的生成。 关键技术 MFC的框架。onpaint函数编写。二次曲线的算法。任意多边形生成算法。

Ridge Regression RR 岭回归估计，是非常有用的非线性时间序列算法，在局部多项式预测中非常有用。-Ridge Regression RR ridge regression estimates, it is useful to nonlinear time series algorithms, in Local Polynomial prediction in very useful.

C语言实现GBK与UTF-8编码的转换

对未知的分布绘制分布曲线，将数据文件按照高度和分布准备，预先判断分布区间，然后对区间进行细分，得到每一区间的概率，最后获得所有区间的概率分布情况，绘制概率分布曲线。

应用背景背包问题和背包问题是一个问题组合优化：给定一组项目，每一个有一个重量和一个值，确定每个项目的数目，以包括在集合中，以便总重量小于或等于一个给定的限制和总的值是尽可能大。它的名字来自于一个被人所面对的问题受限于一个固定大小的背包，必须用最有价值的项目。问题往往出现在资源分配，有财务约束和在组合数学领域等，学习计算机科学，复杂性理论，密码学与应用数学。背包问题已经研究了一个多世纪，与早期的作品约会远1897。它不知道如何命名“背包问题”起源，但问题被称为在早期的作品数学家托拜厄斯丹（1884–1956），这表明这个名字可能在民间传说中存在的数学问题已经完全定义。并；https://en.wikipedia.org/wiki/knapsack_problem并；关键技术代码是用matlab遗传算法。在人工的领域智能，遗传算法（遗传算法）是一种模拟的搜索启发式自然选择过程。这种启发式（有时也被称为启发式）通常用于生成优化有用的解决方案搜索问题。遗传算法属于大类进化算法（环境），它生成的解决方案，优化问题利用自然进化启发的技术，如遗传、突变，选择和交叉。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm

使用C＋＋语言编写的算法程序，用于解任意阶数的贝塞尔函数，使用的编程方法比较简单，适合初学者学习参考。

一维的另一个FDTD仿真程序，仿真图像可以让你置身在数学的海洋里。-Another one-dimensional FDTD simulation procedures, simulation image can let you in the middle of the sea mathematics.

一个任意阶矩阵求逆的算法 使用tc调试通过 理论上孩子・支持任意阶 但是由于tc的限制，需要改变其中的一个数组值大小。不影响使用