一些关于素数和因数分解的文章。

平面有限元计算程序，对于初学者非常有用的-Plane finite element program, very useful for beginners

顺序二叉树和树的复制及哈夫曼编码-sequence binary tree and the tree reproduction and Huffman coding

国外一大学教授讲章，附相关源程序，关于计算电磁学中的FDTD，详见内中chapter4-Abroad, a professor at the University of sermon, with the relevant source code, with regard to computational electromagnetics in the FDTD, see inside of chapter4

线性最小二乘估计算法是应用最广泛的参数估计方法,它在理论研究和I:程应用中都具有重要的作用。后续发展起来的卡尔曼滤波参数估计算法同样也在这两方面起到很重要的作用。本章中对目标的运动建立较为简单的数学模型,并用最小二乘和卡尔曼滤波对其参量进行估计,经过拟 合推出目标轨迹。通过大量的仿真实验,验证卡尔曼滤波估计在目标跟踪定位系统中的定位跟踪效果要好于最小二乘估计。

function [R_best,L_best,L_ave,Shortest_Route,Shortest_Length]=ACATSP(C,NC_max,m,Alpha,Beta,Rho,Q)%%-------------------------------------------------------------------------%% 主要符号说明%% C n个城市的坐标，n×2的矩阵%% NC_max 最大迭代次数%% m 蚂蚁个数%% Alpha 表征信息素重要程度的参数%% Beta 表征启发式因子重要程度的参数%% Rho 信息素蒸发系数%% Q 信息素增加强度系数%% R_best 各代最佳路线%% L_best 各代最佳路线的长度%%========================================================================= %%第一步：变量初始化n=size(C,1);%n表示问题的规模（城市个数）D=zeros(n,n);%D表示完全图的赋权邻接矩阵for i=1:nfor j=1:nif i~=jD(i,j)=((C(i,1)-C(j,1))^2+(C(i,2)-C(j,2))^2)^0.5;elseD(i,j)=eps;      %i=j时不计算，应该为0，但后面的启发因子要取倒数，用eps（浮点相对精度）表示endD(j,i)=D(i,j);   %对称矩阵endend%{1.C就是城市坐标             x         y城市1    0

OSCI组织最新lease出来的传输级建模指导实验，对初学者快速认识TLM中的一些基本概念很有用，本实验经作者修改并调试通过。-The tutorial4 of TLM-2.0 which is released from OSCI gruop currently!

资源描述基于GA的tsp算法结局旅行商问题，该方法高校快捷方便，所需数据简单，代码有注释，易懂，能进行修改，是一套非常不错的算法，用了好多次 稳定性较好。

这个是c++读取excel 的源代码，可以让大家能简单地使用c++读取excel