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数值积分工具箱
这个工具箱提供了功能以及示例和演示的数值积分与大多数已知的正交规则的功能。函数 (被积函数) 可以定义为内联函数,如函数处理,作为单独的 m 文件,或甚至如表列离散数据。为每个正交规则该软件包包含:(a) 函数积分的计算点 (即它们的节点或坐标或横坐标和相应的权重),(如果这是可能的。(b) 执行数值积分的函数(c) 核实上述职能此程序包中包含的集成规则如下所示:(内联函数/函数句柄/m 文件 Clenshaw-柯蒂斯 1) 自适应方法(2) 自适应高斯-Kronrod 方法内联函数/函数句柄/m 文件(3) 自适应高斯-勒让德方法内联函数/函数句柄/m 文件(内联函数/函数句柄/m 文件 4) 自适应高斯点法(5) 自适应梯形法则为内联函数/函数句柄/m 文件的(6) Clenshaw-柯蒂斯方法内联函数/函数句柄/m 文件(7) 高斯-切比雪夫方法内联函数/函数句柄/m 文件(8) 厄米高斯方法内联函数/函数句柄/m 文件(9) 高斯-Kronrod 方法内联函数/函数句柄/m 文件(10) 拉盖尔-高斯方法内联函数/函数句柄/m 文件(11) 高斯-勒让德方法内联函数/函数句柄/m 文件(内联函数/函数句柄/m 文件 12) 高斯点法(13) 米尔恩方法内联函数/函数句柄/m 文件 (举个例子)(14) 牛顿柯特斯列表功能(15) 牛顿柯特斯对于内联函数/函数句柄/m 文件(16) Romberg 方法内联函数/函数句柄/m 文件(17) Simpson 方法内联函数/函数句柄/m 文件(18) 梯形规则列表功能(19) 梯形法则为内联函数/函数句柄/m 文件的(20) 维德尔方法内联函数/函数句柄/m 文件 (举个例子)所有功能充分验证和优化,以最大化性能。所有的功能,除了那些整合表列 (离散) 的数据,可以集成在一次操作的多个时间间隔,即这个数值积分工具箱进行了矢量化。间隔时间
- 2022-03-01 06:13:15下载
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两段锁模拟 java语言
通过基于锁的并发控制系统的模拟实现,掌握两段加锁协议和简单并发控制系统的构建;理解事务并发访问造成的不可串行化和如何保证可串行化的技术,使用java语言模拟实现数据库的两段锁协议的实现过程
- 2023-03-14 16:00:04下载
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一个Huffman的例子
一个Huffman的例子--A Huffman example
- 2022-08-19 09:15:43下载
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PageRank算法的MapReduce并行化
资源描述PageRank算法是非常重要的一个数据挖掘算法,在该代码中,我们将PageRank算法用java代码实现,并且在MapReduce框架下对PageRank算法进行扩展。压缩文件中不仅有程序,而且有数据和相关的说明。可以直接部署到Hadoop上跑结果。
- 2022-03-06 13:58:06下载
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二维码生成和读取
资源描述
这个程序主要是完成的功能是二维码的生成和解析。
可选编码形式:Byte,Numeric,AlphaNumeric
修正层次:L、M、Q、H
版本:1-40
像素可调
提供 二维码创建、二维码保存、二维码打开及译码功能
- 2022-05-23 10:43:16下载
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数值算法库for Windows,含有很多数值算法
数值算法库for Windows,含有很多数值算法- Value algorithm storehouse for Windows, includes the very many
values algorithm
- 2023-05-18 19:10:03下载
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leach算法
该算法基本思想是:以循环的方式随机选择蔟首节点,将整个网络的能量负载平均分配到每个传感器节点中,从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体生存时间的目的。仿真表明,与一般的平面多跳路由协议和静态分层算法相比,LEACH协议可以将网络生命周期延长15%。LEACH在运行过程中不断的循环执行蔟的重构过程,每个蔟重构过程可以用回合的概念来描述。每个回合可以分成两个阶段:蔟的建立阶段和传输数据的稳定阶段。为了节省资源开销,稳定阶段的持续时间要大于建立阶段的持续时间。蔟的建立过程可分成4个阶段:蔟首节点的选择、蔟首节点的广播、蔟首节点的建立和调度机制的生成。
- 2022-03-24 03:15:23下载
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文本文件英文单词的计数
这是一个可以用来从一段文本文档中提出单词,并 对单词按字母进行排序,并显示出现次数的代码!希望能有用!
- 2023-06-15 07:40:03下载
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一个 数学工具集
有菜单界面 单色显示
一个 数学工具集
有菜单界面 单色显示
-A mathematical tool set has a menu-based interface monochrome display
- 2022-12-18 04:10:03下载
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自适应差分进化
最近一段时间优化方法,尤其是进化计算技术,属于主要讨论的话题。遗传算法中,相对较新的方法,在这一领域 (他们的发展已经开始十或十五年前),越来越会变得越来越流行的工具,为解决日益谱的优化任务,已知的一些实际应用。我们已开始处理这些方法,2000 年夏天。有人能帮助我们解决当今来到焦点的优化问题相对不同套的同样可靠的、 有效的和通用算法需要。除其他外一直在调查以下几个问题: 鉴别材料模型参数、 回归分析、 可以用来从实验 resultstopological optimizationssome 工程任务,例如,钢筋混凝土梁与其他结构和结构构件的优化近似的材料模型参数估计的神经网络的训练。
- 2022-03-29 22:55:26下载
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