有界背包问题

四色方柱问题（Instant Insanity）的求解算法-four-color side (Instant Insanity) algorithm

基于oeo4b的Kriging插值算法/克里格.js工作。插值一组X，Y，Z坐标。

应用VS2010绘制直线，矩形，椭圆和多边形，绘制一个较小的画板。实现的功能简易，熟悉自己所使用的工具，加强训练。

bp算法及改进bp算法，已测试，附带说明文档-bp bp algorithm and improved algorithm, testing, documentation, collateral

最简单DWT水印源代码，可运行，供学习下载。进行毕业论文的设计，算法可再扩充，简单易懂，有详细介绍，可供初学者使用。

拉格朗日插值误差计算-Lagrange interpolation error calculation

粒子群优化算法 （PSO） c粒子群优化 （PSO） 算法 [1，2] 在 C 可执行"插入"代码作为一个小型图书馆。粒子群优化算法用于涉及全局随机优化的连续函数 （称为目标函数） 的问题。粒子群优化算法也可用于离散优化问题，但在此库的当前版本中未实施这种行为。使用只是在代码中包括 pso.h 和 pso.c。您需要有 GNU 科学图书馆和各自的发展 （即标题） 文件，以在您的应用程序中包含 pso.c。你的 Makefile 中将添加到您的 LDFLAGS 的-lgsland lgslcblas。为了使用 pso_solve()，您需要：最小化目标函数 （见在 pso.h 中定义类型 pso_obj_fun_t），一个具有正确初始化的 pso_results_t 对象 (malloc 会) gbest 缓冲区。这是将存储发现最好的位置，以及最小的误差 （存储在成员错误）。一个具有正确初始化的值 （使用 pso_set_default_settings() 进行快速和肮脏的初始化） 的 pso_settings_t 对象功能邻域拓扑粒子群优化算法用于确定每个 particle 附近吸引子提供了三种不同的策略：全球的拓扑结构 （PSO_NHOOD_GLOBAL），每个粒子由每一另一种粒子群通知环形的拓扑 （PSO_NHOOD_RING） 在那里存在着固定的环型拓扑结构和每个粒子由其邻近的微粒通知

卡尔曼滤波器详细介绍，-Kalman filter in detail

龙格库塔求解微分方程数值解-Runge- Kutta numerical solution of differential equations solved

龙格库塔求解微分方程数值解,非常有用的解题方法,一定会用到-Runge- Kutta numerical solution of differential equations to solve, a very useful method of solving problems, we will use