计算飞船相对测站的位置矢量单位矢量在赤道坐标系中的三个分量...

自适应的kalman滤波程序,通过灵活的调用，实现kalman的自适应滤波。-kalman_filter

模式识别，距离计算，聚类分析，判别函数，判断准则等的算法实现-Pattern recognition, distance calculation, cluster analysis, discriminant function, the algorithm to determine criteria

要解决 AX = B 鉴于初始逼近 X(0)。 输入： 方程和未知数的数目 n;条目 A(I,J)，1 < = I J < = n 的矩阵 ；条目 B (一)， 1 < = I < = n 的非均匀期限 B ；条目 XO(I)，1 < = I < = n 的 X(0) ；容忍 TOL ；最大值 N.迭代的次数 输出: 近似解 X(1),...,X(n) 或一条消息 迭代的次数超过了。

//分割符号 #define is_end(c) (c=="{"||c=="}"||c=="("||c==")"||c=="["||c=="]"||c==","||c==";") //表达式符号 #define is_exp(c) (c=="&"||c=="|"||c=="!" || c=="=" || c=="+"||c=="-"||c=="*"||c=="/" || c=="") //数字 #define is_num(c) (c>= "0"&&c

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计算方法上机改进尤拉-calculation on the plane Improved Mood

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。

此文件包含一些像生活，nextpalindrome，primegenerator，测试，用 c + + 编程语言编码的 transformtheexpression spoj 问题的解决办法

这是一种图像细化算法，是zhang快速并行算法

本源码是卡尔曼滤波的VC实现，可以读入含有目标信息的txt文件，输出目标的实际航迹与预测航迹，同时可以输出航迹估计均方误差。希望可以帮助到学习卡尔曼滤波算法的朋友。