功能强大的计算器，采用仿C语言表达式语法 并且给出表达式的逆波兰表达式，支持二十余种函数运算，程序经测试成功...

含有线性插值, 样条插值,Gauss矩阵列主元消去法等算法的实现 -with linear interpolation, spline interpolation, Gauss matrix main-element elimination algorithm Law Implementation

数据挖掘是信息产业界近年来非常热门的研究方向，聚类分析是数据挖掘中的核心技术。本文对数据挖掘领域的聚类分析方法及代表算法进行分析，并从多个方面对这些算法性能进行比较，同时还对聚类分析在数据挖掘中的几个应用进行了阐述。-Data Mining is the IT industry is very popular in recent years the direction of the research, cluster analysis is data mining in the core technology. In this paper, the field of data mining methods and the representative of cluster analysis algorithm analysis, and from several aspects of these algorithms to compare the performance, but also on the cluster analysis of data mining in several applications are described.

回归分析工具箱，能有效和方便的进行数字回归分析(matlab)-regression analysis toolkit, to be effective and convenient digital regression analysis (Matlab)

本源程序是使用matlab编写的FDTD（时域有限差分法）来模拟周期结构的透射场分布。其中包括二维和三维的源程序，还有详细的迭代公式推导，非常具有参考价值。

两个多项式加减乘运算-two polynomial multiplication

用于检测网络中的群落结构的快速算法。第一个示例中工作的我们的算法，我们有使用计算机大量的随机生成与已知的群落结构，我们的图表然后运行通过算法来量化其性能

应用背景主要使用α-β剪枝法应用于五子棋，AI人工智能，可以实现分好的人机对战，对于学习人机博弈算法很有好处！主要使用α-β剪枝法应用于五子棋，AI人工智能，可以实现分好的人机对战，对于学习人机博弈算法很有好处！关键技术归纳一下以上讨论，可将α-β过程的剪枝规则描述如下： 　　在进行α-β剪枝时，应注意以下几个问题： 　　（1）比较都是在极小节点和极大节点间进行的，极大节点和极大节点的比较，或者极小节点和极小节点间的比较是无意义的。 　　（2）在比较时注意是与"先辈层"节点比较，不只是与父辈节点比较。当然，这里的"先辈层"节点，指的是那些已经有了值的节点。 　　（3）当只有一个节点的"固定"以后，其值才能够向其父节点传递。 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

概率论与数理统计中的F分布的逆分布，有了它，可以免去查教科书附表的繁琐-probability theory and mathematical statistics on the F-distribution inverse distribution With it, check the textbook can avoid the cumbersome Schedule

《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识，是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程，介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题；第2章介绍CUDA的使用方法，帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型，掌握CUDA程序的编写方法；第3章探讨CUDA硬件架构，深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用：第4章总结CUDA的高级优化方法，对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨；第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书，主要面向从事高性能计算的程序员与工程师，使用GPU加速专业领域计算的科研人员，以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。

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