2D elastostatic boundry element method

这个是经典omp算法，里面测量矩阵是用的高斯随机矩阵，稀疏基是傅里叶正交矩阵。这个算法对研究压缩感知非常有用。

LU分解进行方程组的求解需要将系数矩阵进行分解，数值分析中更喜欢用迭代法来逼近真解利用迭代进行方程组的求解，将其转化成机械的运算，收敛性较好，能达到较高精度

资源描述摘要：介绍了采用直流电动机作为执行元件的闭环系 统硬件和软件设计。为提高电动机的快速性和控制精度，该 系统采用了PID控制算法，并通过参数调试实验得到了比较 满意的结果。 关键词：足球机器人；PID算法；过渡过程时间

基于Givens transformation的QR分解。其使用需要调用Givens transformation程序。-Givens transformation based on the QR decomposition. Their use need to call Givens transformation process.

资源描述妈妈是计算电磁兼容问题的重要方法。

众所周知，在网络流的世界里，存在2类截然不同的求解思想，就是比较著名的预流推进与增广路，两者都需要反向边的小技巧。 其中预流推进的算法思想是以边为单元进行推流操作。 具体流程如下:置初始点邻接边满流并用一次反向bfs对每个结点计算反向距离标号，定义除汇点外存量大于出量的结点为活动结点，每次对活动结点 按允许边（u->v:d[u]=d[v]+1）进行推流操作，直到无法推流或者该点存量为0，若u点此时仍为活动结点，则进行 重标号，使之等于原图中进行推操作后的邻接结点的最小标号+1，并将u点入队。 当队列为空时，算法结束，只有s点和t点存量非0，网络中各顶点无存量，无法找到增广路继续增广，则t点存量为最大流。 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

应用背景MFC界面编写的Delta蜘蛛并联机器人的反解算法代码关键技术完整详细的MFC代码，验证过。能被用于机器人系统控制。

本代码是使用米勒拉宾算法对一个数是否为素数作出判断，综合运用了费马小定理，卡米尔歇数的性质，卡米尔歇数的考赛特判别法的数学方法，拉宾米勒素数测试算法是一个不完全准确的算法，当然，底数a数组取数越多，测试的准确率越高

一个比较好的delphi源程序-a relatively good source delphi

应用背景人工神经网络(ANN)中关于反向传播算法的内容，相比单个感知器而言，采用多层网络的反向传播算法能表示出更多种类的非线性曲面，整个神经网络可以分成三层：输入层，隐藏层，输出层，通过加权线性变换，层与层之间的传递，最终得到输入层的实数值。关键技术 本人根据附件里面的文章编写的反向传播算法代码，里面含有详细的代码注释和文章例子， 可以让初学者深刻理解反向传播算法，适合初学者学习。给出BP算法训练的例子，对单个样本的训练的情况进行编写和验证。 //输入层到隐层的过程 float fNetj[m]; for (int j= 0;j < m; j++){ fNetj[j] = fTheta[n][j]; //这里权值矩阵最后一列是偏置，偏置×1还是偏置，所以直接加上， //后面就不用乘了 for(int i = 0;i < n; i++){ //得到netj 的值 netj= X^V fNetj[j] +=fInputdata[i]*fTheta[i][j]; } fMidResult[j] = 1/(1 + exp(-fNetj[j])); //cout