约瑟夫环.CPP，一个解约瑟夫环的C++实现

利用C++编写的Apriori算法，可以运行，结果正确。可以挖掘频繁项集以及生成关联规则结果。算法易懂，是一份不错的学习资料。

平均因子分解法，适用于正定矩阵First, let s recall the definition of the Cholesky decomposition: Given a symmetric positive definite square matrix X, the Cholesky decomposition of X is the factorization X=U U, where U is the square root matrix of X, and satisfies: (1) U U = X (2) U is upper triangular (that is, it has all zeros below the diagonal). It seems that the assumption of positive definiteness is necessary. Actually, it is "positive definite" which guarantees the existence of such kind of decomposition. -Average factor decomposition method applied to positive definite matrix First, let s recall the definition of the Cholesky decomposition: Given a symmetric positive definite square matrix X, the Cholesky decomposition of X is the factorization X = UU, where U is the square root matrix of X, and satisfies: (1) UU = X (2) U is upper triangular (that is, it has all zeros below the diagonal). It seems that the assumption of positive definiteness is necessary. Actually, it is positive

方程求根的数值实验，利用Newton迭代算法，求出所给方程的跟。-Equation Roots of numerical experiments using the Newton iterative algorithm are obtained with the given equation.

//产生0-1之间均匀分布一个随机数// /////////////////////////////////////////////////////////////// //传入参数:r--双精度实型变量指针,指向的单元存放随机数种子值//// //传出参数:p:产生0-1之间均匀分布一个随机数 -//0-1 have a uniform distribution between random numbers// //////////////////////////////////// ///////////////////////////// imported parameters : r-- double precision real- variable pointer to the storage unit random number seed////// out parameters : p : 0-1 produce a uniform distribution between random numbers

数值分析常用算法编程，文件不是很大，可能有一些错误，大家原谅-numerical analysis algorithm commonly used programming, documentation is not great, there may be some mistakes, we forgive

该程序将执行表达评价在 C 中。 到程序的输入是有效的 C 的表达式 和程序将解析表达式字符串，生成几个数值的结果。

一个复数运算的例子-Example of a complex computing

应用背景 在计算方法中计算线性方程中。要考虑迭代格式的构造、初始条件的选取。收敛性。终止条件和误差分析。需要建立迭代函数，写出等价方程的不动点 关键技术迭代法计算一元非线性方程:f(x)是实变量x的非线性实单值函数，一元非线性方程是指f(x)是多项式的非线性方程。可以用迭代法获得F(x)=0的近似值

RANSAC方法是一种鲁棒性的参数估计方法。它的基本思想是，首先根据具体问题设计出某种目标函数，然后通过反复提取最小点集估计该函数中参数的初始值，利用这些初始参数值把所有的数据分为所谓的“内点”(Inliers，即满足估计参数的点)和“外点”(Outliers，即不满足估计参数的点)，最后反过来用所有的“内点 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

这篇文章很适合A*算法的初学者，可惜网上没找到翻译版的。本着好东西不敢独享的想法，也为了锻炼一下英文，本人译了这篇文章。 由于本人英文水平非常有限，六级考了两次加一块不超过370分，因此本译文难免存在问题。不过也算是抛砖引玉，希望看到有更多的游戏开发方面的优秀译作出现，毕竟中文的优秀资料太少了，中国的游戏开发者的路不好走。 本人能力有限，译文中有小部分词句实在难以翻译，因此暂时保留英文原文放在译文中。对于不敢确定翻译是否准确的词句，本人用圆括号保留了英文原文，读者可以对照着加以理解。 A*算法本身是很简单的，因此原文中并没有过多地讨论A*算法本身，而是花了较大的篇幅讨论了用于保存OPEN和CLOSED集的数据结构，以及A*算法的变种和扩展。 编程实现A*是简单的，读者可以用STL对本文中的伪代码加以实现（本人已花一天时间实验过基本的A