该子程序使用 Broyden 的拟牛顿法求解向量函数 f(x)=0。 好的和坏的 Broyden 方法都被实现了。 参考： Broyden, Charles G.“一类求解非线性联立方程的方法。”，数学。 比较19 (1965), 577-593

matlab源码求一元函数 Python - 100天从新手到大师 作者：骆昊 1.教程简介 《Python - 100天从新手到大师》是Github上著名Python学习项目，初学者可以按照这个教程，一步步实践学习Python，不用担心自己学不会编程，看这个教程你会从python入门，到逐步进阶。 2.教程下载与学习 点击项目右上角，绿色按钮Clone&download，将教程下载到本地，使用Typora 工具打开学习。 3.Python应用领域和就业形势分析 简单的说，Python是一个“优雅”、“明确”、“简单”的编程语言。 学习曲线低，非专业人士也能上手 开源系统，拥有强大的生态圈 解释型语言，完美的平台可移植性 支持面向对象和函数式编程 能够通过调用C/C++代码扩展功能 代码规范程度高，可读性强 目前几个比较流行的领域，Python都有用武之地。 云基础设施 - Python / Java / Go DevOps - Python / Shell / Ruby / Go 网络爬虫 - Python / PHP / C++ 数据分析挖掘 - Python / R / Scal

使用QCD Laplace和规则生成轴向矢量（即JP = 1 +）cc和bb颜色反三重diquarks的成分质量预测。 我们将运算符产品扩展到次要顺序中的Diquark相关器进行计算，包括与4维和6维胶子和6维夸克冷凝物成比例的项。 求和规则分析稳定，我们发现cc diquark的组成质量为（3.51±0.35）GeV，bb diquark的组成质量为（8.67±0.69）GeV。 使用这些双夸克组成质量作为输入，我们在II型双夸克-反双夸克四夸克模型中计算了几个四夸克质量。

"整数矩阵和多项式矩阵求逆的复杂性" 整数矩阵和多项式矩阵求逆的复杂性是计算机科学和数学领域中的一个重要问题。在这篇论文中，作者介绍了一种新型的Las Vegas概率算法来计算非奇异整数矩阵的精确逆矩阵，该算法的期望运行时间为O(n^3(log A + log κ(A))),其中A是输入矩阵，κ(A)是矩阵的条件数。同时，作者也将这个算法扩展到多项式矩阵的情况，并证明了该算法的正确性和效率。 在整数矩阵的情况下，作者首先引入了矩阵的条件数κ(A)，然后使用Las Vegas概率算法计算矩阵的精确逆矩阵。该算法的期望运行时间为O(n^3(log A + log κ(A))),其中A是输入矩阵，κ(A)是矩阵的条件数。该算法的正确性和效率都是通过严格的数学证明来保证的。 在多项式矩阵的情况下，作者引入了多项式矩阵的概念，并证明了该算法的正确性和效率。作者证明了对于非奇异多项式矩阵，使用该算法可以在O(n^3d)时间内计算出矩阵的精确逆矩阵，其中d是多项式的最高次数。 该论文在整数矩阵和多项式矩阵求逆的复杂性方面取得了重要的进展，提供了一种高效和正确的算法来计算矩阵的精确逆矩阵。 知识点： 1. 整数矩阵的条件数κ(A)是矩阵的重要性质，它决定了矩阵的稳定性和计算的复杂性。 2. Las Vegas概率算法是一种高效的算法，可以用于计算矩阵的精确逆矩阵。 3. 多项式矩阵是矩阵的一种特殊形式，它的元素是多项式函数。 4. 多项式矩阵的求逆是计算机科学和数学领域中的一个重要问题。 5. O(n^3(log A + log κ(A)))是整数矩阵求逆的复杂度估计，其中A是输入矩阵，κ(A)是矩阵的条件数。 6. O(n^3d)是多项式矩阵求逆的复杂度估计，其中d是多项式的最高次数。 7. 在计算矩阵的精确逆矩阵时，需要考虑矩阵的条件数κ(A)和条件数的影响。 该论文在整数矩阵和多项式矩阵求逆的复杂性方面取得了重要的进展，提供了一种高效和正确的算法来计算矩阵的精确逆矩阵。

基于Matlab的考虑温度与表面粗糙度的三维直齿轮弹流润滑计算程序,接触润滑Matlab程序实现温度与粗糙度控制,考虑温度与表面粗糙度的线接触弹流润滑matlab计算程序 考虑到三维粗糙接触表面，可求解得到油膜温升，油膜压力与油膜厚度 可应用到齿轮上，此链接为直齿轮润滑特性求解 ,温度; 表面粗糙度; 弹流润滑; MATLAB计算程序; 三维粗糙接触表面; 油膜温升; 油膜压力; 油膜厚度; 直齿轮润滑特性。,直齿轮润滑特性求解：三维粗糙表面弹流润滑计算程序 在现代机械设计和维护中，对直齿轮润滑特性的深入研究是提高齿轮使用寿命和效率的关键技术之一。随着计算机技术的发展，Matlab作为一款强大的数值计算和仿真工具，在工程领域中被广泛应用于各种科学计算和模拟。基于Matlab的三维直齿轮弹流润滑计算程序，将温度和表面粗糙度这两个重要的物理因素纳入考虑，为工程技术人员提供了更为精确的直齿轮润滑特性分析。 直齿轮在运行过程中，由于摩擦产生的热量会导致润滑油的温度变化，进而影响油膜的物理特性，如粘度和压力分布，最终影响油膜的形成和润滑效果。另一方面，齿轮的表面粗糙度直接影响齿轮间的接触特性，包括接触应力分布和摩擦系数，进而影响润滑状态。因此，考虑温度和表面粗糙度对于准确模拟直齿轮的弹流润滑特性至关重要。 本计算程序利用Matlab的高效数值计算能力，结合弹流润滑理论，通过编程实现了对三维粗糙表面接触问题的求解。程序能够计算并输出油膜的温度升高、油膜压力分布以及油膜厚度等关键参数，从而帮助设计人员优化齿轮的润滑条件，减小磨损，延长齿轮寿命。 具体来说，该计算程序首先需要构建一个包含温度和表面粗糙度影响的数学模型，该模型能够准确反映直齿轮接触表面的物理特性和润滑状态。然后，程序利用Matlab的数值分析和求解功能，对模型进行计算，得到油膜温升、油膜压力和油膜厚度等参数的分布情况。这些参数是评估直齿轮润滑性能的重要指标。 本程序的应用场景广泛，不仅适用于工业齿轮的润滑设计和故障分析，还可以用于齿轮传动系统的性能优化。通过精确计算和分析，能够为齿轮传动系统的可靠性提供理论支撑，减少因润滑不良导致的故障和停机时间，提高生产效率。 在实际应用中，本计算程序可以作为一个重要的工具，帮助工程师快速评估和优化直齿轮的设计。通过对温度和表面粗糙度的控制，可以有效地调整润滑状态，确保齿轮系统在最佳的润滑条件下工作，从而提高系统的整体性能和耐久性。同时，该程序也可以作为教学和研究工具，用于进一步研究和探讨润滑理论在齿轮传动系统中的应用。 基于Matlab的考虑温度与表面粗糙度的三维直齿轮弹流润滑计算程序，为直齿轮润滑特性分析提供了科学、高效的方法。通过精确模拟和计算，可以有效预测和改善直齿轮的润滑状态，对于机械设计和维护具有重要的现实意义。

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算法设计与分析 实验4 动态规划法求扔鸡蛋问题

贝塞尔曲线是一种在计算机图形学和数学中广泛使用的参数化曲线，它提供了对形状的精细控制，特别是在曲线拟合和路径设计中。本资源包含MATLAB源码，用于实现从一阶到八阶的贝塞尔曲线拟合，以及一个拟合后评价标准的文档。 一、贝塞尔曲线基础 贝塞尔曲线由法国工程师Pierre Bézier于1962年提出，它基于控制点来定义。一阶贝塞尔曲线是线性，二阶是二次曲线，而高阶曲线则可以构建出更复杂的形状。对于n阶贝塞尔曲线，需要n+1个控制点来定义。这些曲线的特性在于它们通过首尾两个控制点，并且随着阶数的增加，曲线更好地逼近中间的控制点。 二、MATLAB实现 MATLAB是一个强大的数值计算和可视化工具，其脚本语言非常适合进行这样的曲线拟合工作。`myBezier_ALL.m`文件很可能是包含了从一阶到八阶贝塞尔曲线的生成函数。这些函数可能接收控制点的坐标作为输入，然后通过贝塞尔曲线的数学公式计算出对应的参数曲线。MATLAB中的贝塞尔曲线可以通过`bezier`函数或直接使用矩阵运算来实现。 三、贝塞尔曲线拟合 拟合过程通常涉及找到一组控制点，使得生成的贝塞尔曲线尽可能接近给定的一系列数据点。这可能通过优化算法，如梯度下降或遗传算法来实现。在`myBezier_ALL.m`中，可能包含了一个或多个函数来执行这个过程，尝试最小化曲线与数据点之间的距离或误差。 四、拟合的评价标准 "拟合的评价标准.doc"文档可能详述了如何评估拟合的好坏。常见的评价标准包括均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）或者R²分数。这些指标可以量化拟合曲线与实际数据点之间的偏差程度。MSE和RMSE衡量的是平均误差的平方，而R²分数表示模型解释了数据变异性的比例，值越接近1表示拟合越好。 五、应用领域 贝塞尔曲线在多个领域有广泛应用，包括但不限于CAD设计、游戏开发、动画制作、图像处理和工程计算。MATLAB源码的提供，对于学习和研究贝塞尔曲线的特性和拟合方法，或者在项目中创建平滑曲线路径，都是非常有价值的资源。 这份MATLAB源码和相关文档为理解并实践贝塞尔曲线拟合提供了一个完整的工具集。通过学习和利用这些材料，用户不仅可以掌握贝塞尔曲线的基本概念，还能深入理解如何在实际问题中运用它们进行曲线拟合和评估。

matlab中求及格率代码转分析仪 基于Matlab GUI的纳米Kong信号分析软件包 该项目包含一系列基于Matlab的GUI，旨在： 检测纳米Kong信号中的事件 排序事件种群/提取种群/清除木log 分析事件并生成各种统计数据 检测并表征事件中出现的峰值 这是他在的博士研究中撰写的。 参考 如果您使用这些脚本进行研究，请引用： C. Plesa和C. Dekker， 纳米技术26（2015）084003。 消息 2015年4月29日-Transalyzer现在已移至GitHub，因为Google Code将于今年晚些时候关闭。 2015年2月4日-首次发布公共代码。 下载 打包发行： 2015年3月25日-下载最新版本。 添加了ABF2.0支持，并修复了迭代检测的问题。 2015年2月4日-Transalyzer RC1a发行。 影片教学 -- 文献资料 要求 Matlab R2011b（某些功能可能不适用于旧版本） 统计工具箱 信号处理工具箱（某些功能） （用于出版物质量数据） 特征 侦查 支持的输入文件格式 LabView TDMS（二进制） LabView DTLG（二进

第一题：产生100个随机数,求其最小值和最大值以及平均值；用了两种方法都可以求出三个值，还加上了总和。