[数学计算/工程计算] chaosuchidiedaifa

说明：超松弛迭代法！欢迎下载！数值分析的内容！谢谢！-SOR method! Welcome to download! Numerical analysis of the contents! Thank you!
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[数学计算/工程计算] niudunchazhi

说明：牛顿插值算法！数值分析的内容！欢迎下载！-Newton interpolation algorithm! Numerical analysis of the contents! Welcome to download
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[数值算法/人工智能] duobianxing

说明：acm 多边形函数模型 包括中心 重心等等 及构造-acm polygon function model including center and construction of the center of gravity, etc.
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[matlab例程] 1

说明：filter size image processing
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[matlab例程] 2

说明：filter line recognation iamge processing
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[matlab例程] plot3d_2

说明：This function produces an image of a 3D object defined by matrix a(l,m,n) in terms of voxels the image is a view after rotating the object by angles alfa and beta (in degree) b is the image and d is its ditance to the viewer matrix The first figure d
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[matlab例程] randgen2

说明：randgen(mu,mu1,mu2,cov1,cov2,cov3) = Random generation of Gaussian Samples in d-dimensions where d = 2 mu, mu1, mu2 = (x,y) coordinates(means) that the gaussian samples are centered around cov1, cov2, cov3 are the covariance matrices and will v
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[matlab例程] fit_mix_gaussian

说明： fit_mix_gaussian - fit parameters for a mixed-gaussian distribution using EM algorithm format: [u,sig,t,iter] = fit_mix_gaussian( X,M ) input: X - input samples, Nx1 vector M - number of gaussians which are assumed to compose the distributi
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[matlab例程] fit_ML_laplace

说明： fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the laplace distribution of i.i.d. samples!. Given the samples of a laplace distribution, the PDF parameter is found fits data to the probability of the form: p(x) = 1/(2*b)*exp(-abs(x-u)/b)
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[matlab例程] fit_ML_log_normal

说明： fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the laplace distribution of i.i.d. samples!. Given the samples of a laplace distribution, the PDF parameter is found fits data to the probability of the form: p(x) = 1/(2*b)*exp(-abs(x-u)/b)
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[matlab例程] fit_ML_maxwell

说明： fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the log-normal distribution of i.i.d. samples!. Given the samples of a log-normal distribution, the PDF parameter is found fits data to the probability of the form: p(x) = sqrt(1/(2*pi))/(s*x)*
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[matlab例程] fit_ML_normal

说明： fit_ML_normal - Maximum Likelihood fit of the normal distribution of i.i.d. samples!. Given the samples of a normal distribution, the PDF parameter is found fits data to the probability of the form: p(r) = sqrt(1/2/pi/sig^2)*exp(-((r-u
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