在化学平衡计算中，配合平衡是非常重要的一个方面，在冶金、化工和材料领域都有广泛的应用，这里给出一个配合平衡浸出铜的计算实例
上传时间： 2014-11-17
上传用户：BOBOniu
计算机科学的圣经 Knuth的经典之作——第2卷对半数值算法领域做了全面介绍，分“随机数”和“算术”两章。本卷总结了主要算法范例及这些算法的基本理论，广泛剖析了计算机程序设计与数值分析间的相互联系。第3版中特别值得注意的是Knuth对随机数生成程序的重新处理和对形式幂级数计算的讨论。
上传时间： 2016-06-19
上传用户：zhenyushaw
本书是面向对象领域的经典名著之一，将面向对象方法的基本原理与软件工程实践很好地结合起来，覆盖面广，可读性强，是一本集理论与实践及其多方面应用于一体的好书。 本书全面、准确地阐述了面向对象方法。全书分10章，分别介绍面向对象的基本概念、面向对象程序设计和方法、面向对象和基于对象的程序设计语言、分布式计算、中间件和迁移、数据库技术、面向对象分析与设计、体系结构、模式和组件、软件和系统的体系结构、需求工程中的SOMA方法、过程和项目管理。另有3个附录给出不确定状态下的继承性、主要的分析和设计方法、UML符号等。各章配有练习，其答案可以在TriReme网站上找到。
标签： 对象
上传时间： 2014-11-26
上传用户：qazxsw
MATLAB是一套功能强大的工程计算及数据分析软件，广泛应用于工业、电子、医疗、建筑及航空业等领域。本书系统介绍了MATLAB 6的基础知识，包括程序设计环境、基本操作、绘图功能、 M文件及稀疏矩阵；详细阐述了MATLAB 6在数字信号处理中的应用，主要有离散信号、离散系统及其结构的MATLAB实现、MATLAB中的信号变换、基于MATLAB的 IIR DF与 FIR DF设计以及基于MATLAB的功率谱估计等。另外，本书同时提供了MATLAB 6中 24类基本命令函数的子目录及其含义，以及MATLAB中10种基本的工具箱函数，极大地方便了用户的阅读与参考。 本书可作为数字信号处理课程的参考书，对涉及数字信号处理的各个领域的大专院校师生与广大科研人员具有重要的参考价值。
上传时间： 2013-12-15
上传用户：龙飞艇
MATALAB是一种科学计算软件，主要适用于矩阵运算及控制和信息处理领域的分析设计
上传时间： 2013-12-25
上传用户：jcljkh
属于加密解密领域的，MD5冲突计算，根据王晓云的论文。
上传时间： 2014-01-13
上传用户：gmh1314
分形理论是现代非线性科学中的一个重要分支, 是科学研究中一种重要的数学工具和手段。介绍了 分形理论的基本概念, 给出了分形理论的重要参数分形维数的常见定义和计算方法。重点介绍了分形理论在图 像处理领域的应用情况。最后, 展望了分形理论的应用前景及其发展方向。
上传时间： 2014-01-25
上传用户：kelimu
本书是所随带的VC++和BC++数值分析类库光盘的使用手册。此VC++和BC++数值分析类库涵盖了数值分析领域中大部分常见算法，还包括线性和非线性最优化问题的多种算法以及概率统计中的一些基本算法。此类库中将矩阵和向量当成如char,int,double一样的基本变量类型，为矩阵和向量提供了几乎是随心所欲的操作函数。因此，可以在此数值类库的基础上进行二次开发。类库的各项功能均经过严格的检测，并与MATLAB作了比较，结果准确无误，效率不相上下。书中以菜单的方式对数值分析类库的每项功能作了详尽的解释，给出了调用方法的示例，对某些算法还提供了相应的数学背景知识。 如果你经常需要使用计算机求解科学与工程中的数值计算问题，特别是希望使用VC++或BC++做出独立于MATLAB的应用软件，本类库是不错的选择。
上传时间： 2014-07-28
上传用户：yiwen213
遗传算法是模拟达尔文生物进化论的自然选择与遗传学机理的计算模型, 它是由美国Michigan 大学的Holland教授于1975年首次提出的. 这是一种新的全局优化搜索算法, 其基本特征是利用群体进化,即在求解过程中, 通过使种群不断优化, 从而找到满意解或最优解. 该算法具有简单通用、鲁棒性强的优点, 适于并行处理, 已经广泛地应用于计算机科学、优化调度、运输问题及组合优化等领域
上传时间： 2017-02-07
上传用户：lindor
微粒群算法[PSO ] 是由Kennedy 和Eberhart等于1995 年开发的一种演化计算技术, 来源于对鸟群捕食过程的模拟。PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具，但与遗传算法使用遗传操作子进行优化不同，利用群体中各个体之间的“协作”与“竞争”关系，根据自身及其竞争者的飞行经验，调整自己的行为。同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域。
上传时间： 2017-03-13
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