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差分进化算法，有测试函数，是遗传算法的改进算法，收敛快，精度高。(Differential evolution algorithm, a test function, is an improved genetic algorithm algorithm, fast convergence, high precision.)

一个基于matalb和fortran的大地电磁2维正演模拟程序(A program in MATLAB and FORTRAN for two-dimensional magnetotelluric inversion)

说明：  数值分析 显示算法 非线弹性 滞回曲线(Numerical analysis showed that the algorithm the linear elastic hysteresis curve)

说明：  一个简单的matlab程序，用于实现自回归AR模型。( U4E00 u4E2A u7B80 u5355 u7684matlab u7A0B u5E8F uFF0C u7528 u4E8E u5B9E u73B0 u81EA u56DE u5F52AR u6A21 u578B u3002)

计算等径双圆筒透镜的场分布，并画出等位线分布图(Calculation of Electron Physics )

matpower2机5节点程序进行潮流计算(matpower2 Machine 5 node program)

有关FFT的应用仿真,包括：FFT处理仿真、FFT加窗、FFT分辨率、频谱泄露 (Simulation on the application of FFT )

说明：  此文件为源代码，经过多次验证可行。将代码输入lingo就可以运行(Immune algorithm to solve the maximum clique problem source code of this file, feasible after several validation. Matlab code input can run.)

Description 设a[0…n-1]是一个包含n个数的数组，若在i<j的情况下，有a[i]>a[j]，则称(i, j)为a数组的一个逆序对（inversion）。 比如 <2,3,8,6,1> 有5个逆序对。请采用类似“合并排序算法”的分治思路以O(nlogn)的效率来实现逆序对的统计。 一个n个元素序列的逆序对个数由三部分构成： （1）它的左半部分逆序对的个数，（2）加上右半部分逆序对的个数，（3）再加上左半部分元素大于右半部分元素的数量。 其中前两部分（1）和（2）由递归来实现。要保证算法最后效率O(nlogn)，第三部分（3）应该如何实现？ 此题请勿采用O(n^2)的简单枚举算法来实现。 并思考如下问题： （1）怎样的数组含有最多的逆序对？最多的又是多少个呢？ （2）插入排序的运行时间和数组中逆序对的个数有关系吗？什么关系？ 输入格式 第一行：n，表示接下来要输入n个元素，n不超过10000。 第二行：n个元素序列。 输出格式 逆序对的个数。 输入样例 5 2 3 8 6 1 输出样例 5(Set a[0... N-1] is a n array containing n numbers. If there is a [i] > a [j] i n the case of I < j, then (i, j) is a n inversion pair of a array. For example, <2,3,8,6,1> has five reverse pairs. Please use the idea of "merge sorting algorithm" to achieve the statistics of inverse pairs with O (nlogn) efficiency. The number of inverse pairs of a sequence of n elements consists of three parts: (1) The number of reverse pairs in the left half, (2) the number of reverse pairs in the right half, (3) the number of elements in the left half is greater than that in the right half. The first two parts (1) and (2) are implemented by recursion. To ensure the final efficiency of the algorithm O (nlogn), how should the third part (3) be implemented? Do not use O (n ^ 2) simple enumeration algorithm to solve this problem.)

说明：  基于模拟退火的粒子群算法，模拟退火算法在搜索过程中具有该概率突跳的能力，能够有效地避免搜索过程陷入局部极小解。(Based on simulated annealing particle swarm optimization, simulated annealing algorithm in the search process has a sudden jump in the probability of the capacity, which can effectively avoid the search process into a local minimum solution.)