里边是一些数值分析的经典的算法，还有实验报告及一些在它领域里边的一些文献-----是英语写成的，很好啊。
上传时间： 2013-12-03
上传用户：libenshu01
此为编译原理实验报告 学习消除文法左递规算法，了解消除文法左递规在语法分析中的作用 内含 设计算法 目的 源码 等等.... 算法:消除左递归算法为: （1）把文法G的所有非终结符按任一种顺序排列成P1,P2,…Pn 按此顺序执行 （2）FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的规则改写成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是关于Pj的所有规则； 消除关于Pi规则的直接左递归性 END （3）化简由（2）所得的文法。即去除那些从开始符号出发永远无法到达的非终结符的 产生规则。
上传时间： 2015-03-29
上传用户：极客
此小程序为三栏栅解密算法程序，对进行过三栏栅加密的密文通过解密后可还原成相应的明文
上传时间： 2015-04-03
上传用户：invtnewer
关于求最值的delphi遗传算法源码，绝对可以用，调试通过，界面美观，由王小平书上的c代码改编所成，创建了一个ga类，向构造函数输入合适的参数就可以运算！
上传时间： 2013-12-31
上传用户：天诚24
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：R50974
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2015-04-24
上传用户：ryb
模拟退火算法来源于固体退火原理，将固体加温至充分高，再让其徐徐冷却，加温时，固体内部粒子随温升变为无序状，内能增大，而徐徐冷却时粒子渐趋有序，在每个温度都达到平衡态，最后在常温时达到基态，内能减为最小。根据Metropolis准则，粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT)，其中E为温度T时的内能，ΔE为其改变量，k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题，将内能E模拟为目标函数值f，温度T演化成控制参数t，即得到解组合优化问题的模拟退火算法：由初始解i和控制参数初值t开始，对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代，并逐步衰减t值，算法终止时的当前解即为所得近似最优解，这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制，包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。
标签： 模拟退火算法
上传时间： 2014-12-19
上传用户：TRIFCT
JAVA课程设计!用线程来实现比较查找、排序算法的运行时间，第一部分是将顺序查找、折半查找算法设计成线程并同时运行来比较两种查找算法，第二部分是将冒泡排序、快速排序及选择排序设计成线程并同时运行来比较三种排序算法。本程序使用流行的GUI界面设计。
上传时间： 2015-04-26
上传用户：410805624
DSP编程代码,FFT算法,经典!! FFT实验 一、 理论： 公式（1）FFT运算公式 FFT并不是一种新的变换，它是离散傅立叶变换（DFT）的一种快速算法。由于我们在计算DFT时一次复数乘法需用四次实数乘法和二次实数加法；一次复数加法则需二次实数加法。每运算一个X（k）需要4N次复数乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次实数加法。所以整个DFT运算总共需要4N^2次实数乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次实数加法。如此一来，计算时乘法次数和加法次数都是和N^2成正比的，当N很大时，运算量是可观的，因而需要改进对DFT的算法减少运算速度。 根据傅立叶变换的对称性和周期性，我们可以将DFT运算中有些项合并。 我们先设序列长度为N=2^L，L为整数。将N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成两组，也就是说我们将一个N点的DFT分解成两个N/2点的DFT，他们又从新组合成一个如下式所表达的N点DFT： 一般来说，输入被假定为连续、合成的。当输入为纯粹的实数的时候，我们就可以利用左右对称的特性更好的计算DFT。 我们称这样的RFFT优化算法是包装算法：首先2N点实数的连续输入称为“进包”。其次N点的FFT被连续被运行。最后作为结果产生的N点的合成输出是
上传时间： 2015-04-29
上传用户：牛布牛
图论算法库 C++ 语言实现 代码内容 图论算法库，包括以下算法： 单源最短路径 Dijkstra 算法 单源最短路径 Bellman-Ford 算法 最小生成树 Prim 算法 每对节点间最短路径 Flod-Warshall 算法 语言 C++ 编译平台 VisualAge C++ 4.0 作者 starfish (starfish.h@china.com) 备注 程序用C++语言编写，在VisualAge C++ 4.0下调试通过。压缩包内的Graph.h文件包含所有的库函数，其调用接口见程序内注释。其他的文件是用来测试算法的测试程序，在VisualAge C++ 4.0下编译运行。 该算法是我为参加ACM/ICPC竞赛而准备的资料，由于竞赛的对编程速度要求较高，所以为了将代码写的短一点，为了便于调试，代码的写的并不是最优的。 虽然该代码在VisualAge C++ 4.0下写成，但是很容易将其移植到MS Visual C++上。
上传时间： 2013-12-21
上传用户：lyy1234
