numerical comparison to judge whether two equal number greater than or less than

segy文件读写，读取segy文件数据。C语言编写，简单易懂，对新手非常有帮助的代码。包括傅里叶FFT源程序

一个快速算法的例子，有和一般算法的比较--A example about fast algorithm , it has been comparied with common algorithms

 1953年美国数学家G.B.丹齐克为了改进单纯形法每次迭代中积累起来的进位误差，提出改进单纯形法。其基本步骤和单纯形法大致相同，主要区别是在逐次迭代中不再以高斯消去法为基础，而是由旧基阵的逆去直接计算新基阵的逆，再由此确定检验数。这样做可以减少迭代中的累积误差，提高计算精度，同时也减少了在计算机上的存储量。    优选法在数学上就是寻找函数极值的较快较精确的计算方法。1953年美国数学家J.基弗提出单因素优选法棗分数法和0.618法（又称黄金分割法）  ，后来又提出抛物线法。至于双因素和多因数优选法，则涉及问题较复杂，方法和思路也较多，常用的有降维法、瞎子爬山法、陡度法、混合法、随机试验法和试验设计法等。优选法的应用范围相当广泛，中国数学家华罗庚在生产企业中推广应用取得了成效。企业在新产品、新工艺研究，仪表、设备调试等方面采用优选法，能以较少的实验次数迅速找到较优方案，在不增加设备、物资、人力和原材料的条件下，缩短工期、提高产量和质量，降低成本等。    新安江模型是河海大学提出的一个水文模型，是中国少有的一个具有世界影响力的水文模型。新安江模型是分散性模型，可用于湿润地区与半湿润地区的湿润季节。当流域面积较小时，新安江模型采用集总模型，当面积较大时，采用分块模型。它把全流域分为许多块单元流域，对每个单元流域作产汇流计算，得出单元流域的出口流量过程。再进行出口以下的河道洪水演算，求得流域出口的流量过程。把每个单元流域的出流过程相加，就求得了流域的总出流过程。    该代码采用单纯形法以及客观优选法两种参数率定中最常用的方法进行水文模型新安江模型的参数率定，在模型中充分考虑了日资料以及时段资料等，将其进行处理在数据库中，同时采用odbc和本地路径两种方法读取数据库，最好的解决了水文模型中参数率定的方法计算，模块化的参数率定方法更适合于初学者应用。

128点DIT FFT,能实现128点的快速傅里叶变换，对在校的大学生学习，试验很有帮助！-DIT FFT 128 points, 128 points to achieve the fast Fourier transform, to the college students study, test helpful!

用vc实现的马跳棋盘-achieve with a horse vc checkerboard

物理动画

自己开发的海量数据本地搜索算法,没有使用数据库,完全自定义数据结构和索引完成.

通过生成 fuctiilor Sierpinski 分形数学家的名字命名的建筑。一代人，和图像的示例包含生成的程序窗口。

对混沌神经网络进行预测，效果非常好，精度比较高-forecasting of chaos

资源描述 遗传算法(GA)是一种解优化问题的随机搜索方法，它借助于生物进化中的自然选择和遗传(即适者生存)的规律. 算法步骤(基本遗传算法) Step 1.随机初始化pop_size个染色体.Step 2.用交叉算法更新染色体.Step 3.用变异算法更新染色体.Step 4.计算所有染色体的目标值.Step 5.根据目标值计算每个染色体的适应度.Step 6.通过轮盘赌的方法选择染色体.Step 7.重复第二至第六步直到终止条件满足.Step 8.输出最好的染色体作为最优解. 为利于遗传算法的计算，首先要对解进行编码，编码后的解称为染色体.对于约束优化问题，遗传算法是在染色体中进行操作，而把操作结果解码后去检验其可行性. 遗传算法的主要特征： 群体和种群的维数相等，为一个偶数维，且不随代数的变化而变化；适应函数直接选用目标函数；种群中的个体通过轮盘赌的方法选取；种群中的一对个体采用随机交配位的方式产生一对子代；每一个基因有相同的变异概率。