数据结构艾伦韦斯代码

非线性方程组不能用消去和分解法进行求解，jacabi迭代和高斯迭代是最常用的两种迭代方法-Nonlinear equations can not be eliminated and the decomposition method to solve, jacabi iteration and Gauss iteration is the most commonly used two types of iterative methods

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打牌游戏：牌只有1到9，手里拿着已经排好序的牌a，对方出牌b，用程序判断手中牌是否能够压过对方出牌。 

定义一个矩阵类CM和向量类 （1）、为它们各自重载*，=，==运算符； （2）、为CM类重载CM*CV，CM*实数 （3）为CV类重载CV*CM，CV*实数 （4）在main函数中使用以上运算符。

模糊聚类分析作为无监督机器学习的主要技术之一，是用模糊理论对重要数据分析和建模的方法，建立了样本类属的不确定性描述，能比较客观地反映现实世界，它已经有效地应用在大规模数据分析、数据挖掘、矢量量化、图像分割、模式识别等领域，具有重要的理论与实际应用价值，随着应用的深入发展，模糊聚类算法的研究不断丰富。在众多模糊聚类算法中，模糊C-均值（ FCM） 算法应用最广泛且较成功C,本算法用了几十个随机点的聚类来简单的阐述C++算法的基本原理,

MELP定点算法，PC机上实现，2.4kbps的低码率算法，希望对大家有用，包括了自带清浊统计 ，LPC等子函数，完整的MELP算法。算法亲测有用，希望大家采纳

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

牛顿 拉格朗日 分段线性-Newton piecewise linear Lagrangian

利用渐进结构优化算法（ESO）实现矩形板的第一阶频率的最大化。用VC实现界面，以Nastran作为频率求解器，用Matlab进行数值运算。