常微分和偏微分方程中的c程序，C++，Fortran，java，马…

文件中包含一篇关于Levenberg-Marquardt算法的详细介绍，和一个关于LM算法的简单实现

一个C++实现的SVD程序，可用于数值分析或潜在语义索引，在矩阵分解完成后有对右奇异矩阵的列向量进行相似度计算。

有一个函数，你只需要按照源代码中的说明和近似你想要的

粒子群优化算法（c++版）-PSO algorithm (c version)

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

kalman滤波，能够读取数据样本，并对下一数据进行滤波-kalman filtering, be able to read data samples, and the next data filtering

最优网络01匹配算法。-optimal matching algorithm.

下面是GIS训练算法的python实现，代码不到100行。

一个能处理实的四则运算的程序，实现语言C++，支持嵌套括号，输入表达式，输出结果-A program which could accomplish four arithmetic operation of real numbers, Language used is C++.

opencv背景差分、光流法，    1.首先是假设条件：        （1）亮度恒定，就是同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。这是基本光流法的假定（所有光流法变种都必须满足），用于得到光流法基本方程；        （2）小运动，这个也必须满足，就是时间的变化不会引起位置的剧烈变化，这样灰度才能对位置求偏导（换句话说，小运动情况下我们才能用前后帧之间单位位置变化引起的灰度变化去近似灰度对位置的偏导数），这也是光流法不可或缺的假定；        （3）空间一致，一个场景上邻近的点投影到图像上也是邻近点，且邻近点速度一致。这是Lucas-Kanade光流法特有的假定，因为光流法基本方程约束只有一个，而要求x，y方向的速度，有两个未知变量。我们假定特征点邻域内做相似运动，就可以连立n多个方程求取x，y方向的速度（n为特征点邻域总点数，包括该特征点）。       2.方程求解 &nb