[matlab例程] mri

说明：
<susuyang> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] poj2696

说明：POJ 2692:假币问题 时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 赛利有12枚银币。其中有11枚真币和1枚假币。假币看起来和真币没有区别，但是重量不同。但赛利不知道假币比真币轻还是重。于是他向朋友借了一架天平。朋友希望赛利称三次就能找出假币并且确定假币是轻是重。例如:如果赛利用天平称两枚硬币，发现天平平衡，说明两枚都是真的。如果赛利用一枚真币与另一枚银币比较，发现它比真币轻
<changxin> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] matrix-inverse

说明：实现用LUP方法进行矩阵求逆的过程，原理见于算法导论第28张。-Method implemented by the LUP matrix inversion process, the principle found in Introduction to Algorithms, Chapter 28.
<wangzhen> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] Colored-Sticks

说明：北京大学ACM/ICPC竞赛队 2009 PKU ACM/ICPC Trainning 14 Colored Sticks F:Colored Sticks 时间限制: 5000ms 内存限制: 65536kB 描述 You are given a bunch of wooden sticks. Each endpoint of each stick is colored with som
<changxin> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[数学计算/工程计算] linear-equation

说明：使用LUP方法实现一阶线性方程组的求解过程，原理详见算法导论第28章。-LUP method implementation using the first-order process for solving linear equations, principles detailed in Chapter 28 Introduction to Algorithms.
<wangzhen> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] keshe1ode4

说明：四阶龙格—库塔算法。自己在课程设计中就是用的这个算法。对于初学者有一定的帮助-Fourth order Runge- Kutta method. Own course design is to use this algorithm. Be helpful for beginners
<liyunfeng> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[人工智能/神经网络/遗传算法] kmeas-chengxu

说明：数据挖掘中经典算法。k-means算法程序。-Classical data mining algorithms. k-means algorithm program.
<黄宁> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] BayesClasification

说明：This code is for accounting Bayes Clasification
<rezi> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] Maximum-likelihood-parameter-estimation

说明：this code is or estimation Maximum likelihood parameter
<rezi> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] Neyman-PearsnovaTask

说明：this code is for Neyman-Pearsnova Task
<rezi> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：1

[matlab例程] Gauss.m

说明：Method Gaussian Elimination with pivoting for Linear System
<Mhdh> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0

[matlab例程] Gauss_pivot.m

说明： Method Gaussian Elimination without pivoting for Linear Systems Solve Ax = b using Gaussian elimination without pivoting Inputs : A is the n-by-n coefficient matrix b is the n-by-k right hand side matrix
<Mhdh> 在 2025-05-19 上传 | 大小：1kb | 下载：0