实现采集数据的曲线拟合，及内插函数等功能

％ Measure Statistical Dependence 统计依赖测量 ％ 两个时间序列间统计依赖性测量 ％ 参考文献：时间序列间统计依赖性测量的一种改进方法（王海燕 李 文① 陈文彦）- Measure Statistical Dependence Measurement statistical dependence between two time series statistical dependence measurement References: time-series statistical dependence between the measurement of an improved method (Wang Haiyan Lee陈文彦①)

矩阵得基本运算（数组实现）-matrix in the basic operations (Array achieved)

应用背景将函数f(x)近似的表达为：   叫作函数的pade近似，Matlab中没有直接提供相关函数， 关键技术但是我们可以根据原理，比较容易的写出Matlab代码： 比如需要将f(x)=exp(-2*x)展开成有理多项式，进行pade近似，根据下面提供的padefcn()函数，我们可以轻松的实现

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。

求某矩阵的逆矩阵-find the inverse matrix of a matrix

杭州电子科技大学在线系统ACM的1051题，用贪心方法解决-Hangzhou University of Electronic Science and Technology ACM-line system of the 1051 title with a greedy solution

贝叶斯网络学习算法――k2算法，包括对贝叶斯网络结构的学习，最后生成网络-Bayesian network learning algorithm- k2 algorithms, including Bayesian network structure learning, the last generation network

图的建立与遍历算法。-map and the establishment of traversal algorithm.

购物商场中模拟排队的程序-Program which simulates shopping queues

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