numerical recipes c语言实现

时间: 2023-05-11 19:01:29 浏览: 61
Numerical Recipes是一套著名的数值计算库，它提供了多种数值计算方法的实现，例如：线性求解、非线性求解、求解ODE、FFT、数据拟合等等。该库最初是基于Fortran编写，在1992年推出了C语言版本。 Numerical Recipes in C是该库的C语言实现版本，它是1992年由Saul Teukolsky、William H. Press、Brian P. Flannery和Teukolsky所著的一本书。该书详细介绍了数值计算方法在C语言中的实现，并提供了丰富的代码示例和应用实例。Numerical Recipes in C已经成为C语言数值计算领域的经典参考书之一。 Numerical Recipes in C的代码结构清晰，易于使用和扩展。代码示例中使用了丰富的注释和文档，使得使用者能够更快地了解和适应该库。 Numerical Recipes in C还支持多种操作系统和平台，包括Windows、UNIX和Mac OS等。 总之，Numerical Recipes in C是一本优秀的数值计算参考书，其C语言实现版本为数值计算方案提供了可靠的支持。该书中提供的示例代码和应用实例也为学习数值计算的人士提供了极大的便利。
相关问题

numerical recipes 代码

### 回答1： Numerical Recipes是一本著名的计算机科学和数学的书籍，其中包含了许多高质量的代码示例。该书涵盖了数值分析、数值线性代数、插值、微分方程求解等各个领域。许多科学家和工程师在研究和工作中都会经常使用这本书提供的代码。 Numerical Recipes的代码以易读易懂和易编写为特点。代码示例经过反复测试和验证，采用了优化的算法和数据结构，确保了高效的性能。同时，书中还提供了详尽的解释和示例，使非专业计算机科学背景的读者能够理解和运用。 通过使用Numerical Recipes的代码，用户可以节省大量的时间和精力。相比自己从头编写代码，使用已经经过验证的代码可以大大缩短开发周期。同时，这些代码还提供了一种标准实现的参考，可以帮助用户进行自己的研究和算法的改进。 然而，需要注意的是，由于Numerical Recipes的代码是通用的，可能存在特定问题的适配性问题。对于某些特定的问题，可能需要进行一些微调和优化，以保证代码的准确性和可靠性。 总之，Numerical Recipes的代码是一种宝贵的资源，对于从事科学计算和数值分析的人来说是不可或缺的工具。通过合理运用这些代码，可以提高开发效率和科学研究的准确性。 ### 回答2： 《Numerical Recipes》（数值计算方法）是一本经典的数值计算算法和方法的参考书籍。它不仅包含了详细的数学推导和算法描述，还提供了多种编程语言（C、C++、Fortran、Python等）的示例代码。这些代码可以帮助读者理解和实现书中所介绍的数值计算方法。 《Numerical Recipes》的代码是经过精心设计和优化的，旨在提供高效、可靠的数值计算解决方案。代码的实现通常遵循软件工程的最佳实践，如模块化、可复用性和可扩展性，以方便读者在特定问题上进行修改和扩展。 这些代码涵盖了众多数值计算领域的主题，包括线性代数、优化、数值微积分、随机数生成等。读者可以根据自己的需求选择特定领域的代码，并将其集成到自己的项目中。这些代码通常提供了详细的注释和说明，以便读者能够理解其实现细节和使用方法。 然而，需要注意的是，《Numerical Recipes》的代码并非唯一的解决方案，而是一种参考。在实际应用中，读者可能需要根据具体情况对代码进行修改和适应。此外，代码的正确性和性能也需要经过验证和测试，以确保其在特定环境和问题上的可靠性和效率。 总之，Numerical Recipes代码是一种实现数值计算方法的参考，它提供了基本的算法和代码框架，读者可以根据需要进行修改和扩展。正确地理解和使用这些代码将有助于读者实现高效、准确的数值计算解决方案。

numerical recipes 3rd source code

Numerical Recipes是一个领先的数值计算，在科学和工程领域广泛使用的计算机程序文库。这个库包含了各种常用数值计算算法的源代码和相关的有用文档。Numerical Recipes 3rd Source Code 是 Numerical Recipes 的第三个版本，是最新和最强大的版本。 Numerical Recipes 3rd Source Code 提供了大量的支持，包括针对许多编程语言（如C++、Fortran、Java和Python）的源代码，以及与这些代码相关的文档和例子。这使得使用者能够快速了解和应用这些代码，并在其自己的计算机环境中使用。 Numerical Recipes 3rd Source Code 的最显著特征之一是它提供了大量的数值算法，这些算法被广泛应用于科学和工程领域。这些算法包括：矩阵和向量操作，线性代数，FFT，数值优化，随机数生成，微积分和微分方程求解以及多样的统计算法。在很多的学科领域，这些算法都是非常重要的。 总之，Numerical Recipes 3rd Source Code 是一个非常有用的计算机程序文库，提供了广泛且通用的数值计算算法。它可以方便使用者快速了解和应用其中的算法，并在自己的项目中使用。它是数值计算领域一个非常值得推荐的参考。

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svd奇异值分解 c语言实现

SVD（奇异值分解）是一种矩阵分解方法，可以将矩阵分解为三个矩阵的乘积。在C语言中，可以使用以下代码实现SVD奇异值分解： c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define TOLERANCE 1.0e-10 // 精度 void svd(int m, int n, double **a, double **u, double *w, double **v) { int flag, i, its, j, jj, k, l, nm; double c, f, h, s, x, y, z; double anorm = 0.0, g = 0.0, scale = 0.0; double *rv1; if (m < n) { fprintf(stderr, "SVD failed: m < n\n"); return; } rv1 = (double *) malloc(n * sizeof(double)); for (i = 0; i < n; i++) { l = i + 1; rv1[i] = scale * g; g = s = scale = 0.0; if (i < m) { for (k = i; k < m; k++) { scale += fabs(a[k][i]); } if (scale) { for (k = i; k < m; k++) { a[k][i] /= scale; s += a[k][i] * a[k][i]; } f = a[i][i]; g = -SIGN(sqrt(s), f); h = f * g - s; a[i][i] = f - g; for (j = l; j < n; j++) { for (s = 0.0, k = i; k < m; k++) { s += a[k][i] * a[k][j]; } f = s / h; for (k = i; k < m; k++) { a[k][j] += f * a[k][i]; } } for (k = i; k < m; k++) { a[k][i] *= scale; } } } w[i] = scale * g; g = s = scale = 0.0; if (i < m && i != n - 1) { for (k = l; k < n; k++) { scale += fabs(a[i][k]); } if (scale) { for (k = l; k < n; k++) { a[i][k] /= scale; s += a[i][k] * a[i][k]; } f = a[i][l]; g = -SIGN(sqrt(s), f); h = f * g - s; a[i][l] = f - g; for (k = l; k < n; k++) { rv1[k] = a[i][k] / h; } for (j = l; j < m; j++) { for (s = 0.0, k = l; k < n; k++) { s += a[j][k] * a[i][k]; } for (k = l; k < n; k++) { a[j][k] += s * rv1[k]; } } for (k = l; k < n; k++) { a[i][k] *= scale; } } } anorm = MAX(anorm, (fabs(w[i]) + fabs(rv1[i]))); } for (i = n - 1; i >= 0; i--) { if (i < n - 1) { if (g) { for (j = l; j < n; j++) { v[j][i] = (a[i][j] / a[i][l]) / g; } for (j = l; j < n; j++) { for (s = 0.0, k = l; k < n; k++) { s += a[i][k] * v[k][j]; } for (k = l; k < n; k++) { v[k][j] += s * v[k][i]; } } } for (j = l; j < n; j++) { v[i][j] = v[j][i] = 0.0; } } v[i][i] = 1.0; g = rv1[i]; l = i; } for (i = MIN(m, n) - 1; i >= 0; i--) { l = i + 1; g = w[i]; for (j = l; j < n; j++) { a[i][j] = 0.0; } if (g) { g = 1.0 / g; for (j = l; j < n; j++) { for (s = 0.0, k = l; k < m; k++) { s += a[k][i] * a[k][j]; } f = (s / a[i][i]) * g; for (k = i; k < m; k++) { a[k][j] += f * a[k][i]; } } for (j = i; j < m; j++) { a[j][i] *= g; } } else { for (j = i; j < m; j++) { a[j][i] = 0.0; } } ++a[i][i]; } for (k = n - 1; k >= 0; k--) { for (its = 1; its <= 30; its++) { flag = 1; for (l = k; l >= 0; l--) { nm = l - 1; if (fabs(rv1[l]) + anorm == anorm) { flag = 0; break; } if (fabs(w[nm]) + anorm == anorm) { break; } } if (flag) { c = 0.0; s = 1.0; for (i = l; i <= k; i++) { f = s * rv1[i]; if (fabs(f) + anorm != anorm) { g = w[i]; h = sqrt(f * f + g * g); w[i] = h; h = 1.0 / h; c = g * h; s = (-f * h); for (j = 0; j < m; j++) { y = a[j][nm]; z = a[j][i]; a[j][nm] = y * c + z * s; a[j][i] = z * c - y * s; } } } } z = w[k]; if (l == k) { if (z < 0.0) { w[k] = -z; for (j = 0; j < n; j++) { v[j][k] = (-v[j][k]); } } break; } if (its == 30) { fprintf(stderr, "SVD failed: no convergence after %d iterations\n", its); return; } x = w[l]; nm = k - 1; y = w[nm]; g = rv1[nm]; h = rv1[k]; f = ((y - z) * (y + z) + (g - h) * (g + h)) / (2.0 * h * y); g = sqrt(f * f + 1.0); f = ((x - z) * (x + z) + h * ((y / (f + SIGN(g, f))) - h)) / x; c = s = 1.0; for (j = l; j <= nm; j++) { i = j + 1; g = rv1[i]; y = w[i]; h = s * g; g = c * g; z = sqrt(f * f + h * h); rv1[j] = z; c = f / z; s = h / z; f = (x * c) + (g * s); g = (g * c) - (x * s); h = y * s; y *= c; for (jj = 0; jj < n; jj++) { x = v[jj][j]; z = v[jj][i]; v[jj][j] = x * c + z * s; v[jj][i] = z * c - x * s; } z = sqrt(f * f + h * h); w[j] = z; if (z) { z = 1.0 / z; c = f * z; s = h * z; } f = (c * g) + (s * y); x = (c * y) - (s * g); for (jj = 0; jj < m; jj++) { y = a[jj][j]; z = a[jj][i]; a[jj][j] = y * c + z * s; a[jj][i] = z * c - y * s; } } rv1[l] = 0.0; rv1[k] = f; w[k] = x; } } free(rv1); } 其中，m和n分别是矩阵A的行数和列数，a是一个m行n列的矩阵，u是一个m行m列的矩阵，v是一个n行n列的矩阵，w是一个长度为n的一维数组，用于存储奇异值。 需要注意的是，这段代码是从Numerical Recipes in C中摘取的，但是有一些宏定义（如SIGN、MAX、MIN）需要自己定义或者修改。此外，代码中还需要使用一些基本的数学函数，如fabs（求绝对值）、sqrt（求平方根）等，需要添加头文件<math.h>。

numerical recipe c++

### 回答1： Numerical Recipes是一系列广泛使用的计算方法和算法手册。其中最著名的可能就是Numerical Recipes in C了，它是用C语言编写的。这本书中详细介绍了各种数学和计算方法，包括数值方法、统计方法、矩阵计算、插值和拟合、随机数生成、微积分和微分方程等等。 Numerical Recipes in C非常受欢迎，因为它提供的算法都非常实用，而且代码清晰易懂，容易转换到其他编程语言中。很多学术界和工业界的科学家和工程师都使用它来解决各种问题。并且，它也是教授数值计算方法和计算机编程的优秀教材之一，非常适合学习计算机科学和工程学的本科生和研究生。 另外，Numerical Recipes in C还有一个非常方便的特点，它提供了很多用于数学计算和图形绘制的C函数库，可以用来简化和加速编程过程。这些函数库包括线性代数库、插值库、FFT库、统计库等等。使用这些库还能帮助开发者避免低级错误，提高代码的可靠性和效率。 值得一提的是，虽然Numerical Recipes in C已经相对比较老了（第二版是1992年出版的），但它仍然是一个非常有价值和实用的资源。它的代码已经被移植到多种计算机架构和操作系统上，并且它的第三版也已经在2018年面世，使用现代化编程语言重新编写而成。无论是对于个人学习还是实际应用，Numerical Recipes都是一个不错的选择。 ### 回答2： Numerical Recipe C是一本关于数值计算的经典著作。该书使用C语言编写，专注于数值计算的各种算法和技术，涵盖了计算微积分、矩阵运算、随机数生成、插值、逼近、微分方程等多个方面。该书结构良好，内容详细，涉及了很多数学公式和代码实现，让读者可以理解和运用各种数值计算算法。 Numerical Recipe C首先简要介绍了数值计算的基本概念和常用算法，例如迭代法、高斯消元法等。接下来，该书详细讲解了数值积分和微分、非线性方程求解、矩阵和线性方程组的求解、随机数生成和统计数据分析等。此外，书中还介绍了很多数值计算的实际应用，例如图像处理、信号处理等，使读者理解知识点的同时，也能看到数值计算在实际中的应用。 总的来说，Numerical Recipe C是数值计算领域的重要参考书，适合学习和从事数值计算工作的人士阅读。该书不仅介绍了基本的数学知识，还给出了许多实用的代码实现和具体应用案例，为读者提供了很好的参考和帮助。 ### 回答3： numerical recipe c是一个计算机编程的实用手册，主要以C语言为基础，提供了大量的数值计算和数据分析算法的实现代码和解释。该手册包含了数值积分、插值、微分方程求解、矩阵运算、统计分析等诸多方面的内容，并提供了详细的代码、分析、例子和建议等，方便读者掌握和应用相关算法。 该手册的编写基于作者对计算数学及其在科学研究中的应用经验和研究成果，具有很高的实用性和可操作性。它不仅适合于专业人士和科学家们使用，也适合于学生和任何对数值计算和数据分析有兴趣的人们阅读和参考。 此外，numerical recipe c在编写过程中充分考虑了计算机硬件的限制和实际应用场景的需求，代码效率高、内存占用低，可以很好地应用于各种计算机系统和平台上。 总之，numerical recipe c是一本优秀的数值计算和数据分析实用手册，具有实用性、可操作性和通用性，是计算机科学、物理学、化学、生物学、经济学等领域研究人员的必备参考资料。

鞍点c语言

鞍点是指函数在某个点的梯度为零，且该点的“拐点”（也就是 Hessian 矩阵的矩阵特征值有正有负）的点。在 C 语言中，可以使用数值优化库，如 GSL（GNU Scientific Library）或 NAG（Numerical Algorithms Group）库来找到函数的鞍点。 下面是使用 GSL 库找到函数的鞍点的示例代码： c #include <stdio.h> #include <gsl/gsl_multimin.h> // 定义函数 double func(const gsl_vector *v, void *params) { double x = gsl_vector_get(v, 0); double y = gsl_vector_get(v, 1); return x * x - y * y; } // 定义函数的梯度 void grad(const gsl_vector *v, void *params, gsl_vector *df) { double x = gsl_vector_get(v, 0); double y = gsl_vector_get(v, 1); gsl_vector_set(df, 0, 2 * x); gsl_vector_set(df, 1, -2 * y); } int main() { const gsl_multimin_fdfminimizer_type *T; gsl_multimin_fdfminimizer *s; int iter = 0, status; const size_t n = 2; double eps = 1e-8; // 初始点 gsl_vector *x = gsl_vector_alloc(n); gsl_vector_set(x, 0, 1.0); gsl_vector_set(x, 1, 1.0); // 定义函数及梯度 gsl_multimin_function_fdf my_func; my_func.n = n; my_func.f = &func; my_func.df = &grad; my_func.fdf = NULL; my_func.params = NULL; // 定义优化器类型 T = gsl_multimin_fdfminimizer_conjugate_fr; s = gsl_multimin_fdfminimizer_alloc(T, n); // 初始化优化器 gsl_multimin_fdfminimizer_set(s, &my_func, x, 0.01, eps); do { iter++; status = gsl_multimin_fdfminimizer_iterate(s); if (status) break; status = gsl_multimin_test_gradient(s->gradient, eps); } while (status == GSL_CONTINUE && iter < 100); printf("Minimum found at:\n"); printf("%5.5f %5.5f\n", gsl_vector_get(s->x, 0), gsl_vector_get(s->x, 1)); gsl_multimin_fdfminimizer_free(s); gsl_vector_free(x); return 0; } 该示例代码中，我们首先定义了函数 func 和它的梯度 grad。然后，我们使用 GSL 库中的 gsl_multimin_fdfminimizer 类型来定义优化器。在初始化优化器时，我们通过 gsl_multimin_fdfminimizer_set 函数将函数及梯度传递给了优化器。最后，我们使用 gsl_multimin_fdfminimizer_iterate 函数迭代求解函数的鞍点，并使用 gsl_multimin_test_gradient 函数检查是否已收敛。 需要注意的是，由于鞍点通常比最小值或最大值更难以找到，因此需要更多的迭代次数和更小的收敛阈值。

在adult数据集中实现Convert categorical variables to numerical values

在adult数据集中，有几个特征是分类变量，需要将它们转换为数值变量，例如性别、婚姻状况、职业等。以下是一种可能的方法： 1. 对于二元分类变量（例如性别），可以将其编码为0或1。例如，将性别编码为0表示女性，将其编码为1表示男性。 2. 对于具有多个类别的分类变量，可以使用独热编码进行编码。例如，对于婚姻状况，可以将其编码为婚姻状态未婚、已婚或离异的三个二元变量。如果一个人是未婚，那么对应的三个变量中只有第一个变量为1，其余变量为0。 3. 对于有序的分类变量（例如教育程度），可以使用整数编码进行编码。例如，可以将教育程度分别编码为1、2、3、4、5、6、7、8、9、10，分别对应于小学、初中、高中、职业学校、大专、本科、硕士、博士和其他。 这些编码可以使用Python中的sklearn.preprocessing库中的一些函数来完成。例如，使用OneHotEncoder()函数可以实现独热编码，使用LabelEncoder()函数可以实现整数编码。

numerical是什么意思

"numerical" 是一个形容词，表示与数字或数值相关的。它通常用于描述与数量、计算、数学和统计等相关的事物或概念。 在数据分析、机器学习和科学研究领域，"numerical" 经常用于指代处理和分析数值数据的技术和方法。例如，"numerical analysis"（数值分析）是研究通过数值计算方法解决数学问题的学科；"numerical methods"（数值方法）是一组用于求解数学问题的计算算法；"numerical data"（数值数据）是指以数字形式表示的数据。 此外，"numerical" 还可以用于描述与数字特征、数值变量或数值测量相关的概念。与之相对的是 "categorical"（分类的）或 "qualitative"（定性的），它们用于描述非数字类型的特征或变量。 总之，"numerical" 表示与数字、数值和计算相关的含义，在不同的上下文中可能有不同的具体含义和应用。

numerical optimization课后答案

### 回答1： numerical optimization（数值优化）是一门涉及通过计算来寻找某个函数的最优解的学科。它在不同领域中都有广泛的应用，如经济学、工程学、计算机科学等。以下是对numerical optimization课后答案的回答。 在numerical optimization的课后答案中，我们通常会遇到以下几个方面： 1. 算法和方法：课后答案会包含关于不同的数值优化算法和方法的详细解释。例如，梯度下降法、牛顿法、共轭梯度法等。课后答案会解释这些方法的原理、步骤和优缺点。 2. 收敛性和收敛速度：课后答案会对不同方法的收敛性进行分析和讨论。收敛性指的是优化算法能否找到最优解。收敛速度则是指算法收敛到最优解的速度。课后答案会解释为什么某些算法具有更好的收敛性和收敛速度。 3. 全局最优和局部最优：课后答案会解释全局最优和局部最优之间的区别。全局最优指的是找到整个搜索空间中的最优解，而局部最优指的是找到某个搜索空间中的最优解。课后答案会讨论如何判断一个解是否为全局最优或局部最优。 4. 问题规模和复杂性：课后答案可能涉及到优化问题的规模和复杂性。优化问题的规模指的是问题中涉及的变量和约束的数量。复杂性指的是解决问题所需的计算资源和时间。课后答案会讨论如何在不同的问题规模和复杂性下选择合适的优化方法。 总而言之，numerical optimization课后答案会涵盖算法和方法、收敛性和收敛速度、全局最优和局部最优以及问题规模和复杂性等方面的内容，帮助学生更好地理解和应用数值优化的知识。 ### 回答2： numerical optimization是一门研究优化问题数值解法的课程。在这门课中，我们学习了许多不同的优化算法，以寻找函数的最优解。 首先我们学习了最简单的算法——暴力搜索法。该方法通过穷举搜索整个搜索空间，找到最优解。然而，由于搜索空间可能非常庞大，这种方法通常并不适用于高维问题。 为了解决高维问题，我们学习了梯度下降法。该方法通过迭代计算函数的梯度，并沿着梯度的反方向更新参数，直到收敛到最优解。梯度下降法可以应用于不同类型的优化问题，并且由于其简单有效的原理而被广泛应用。 此外，我们还学习了共轭梯度法和牛顿法等优化算法。共轭梯度法结合了梯度和步长信息，在优化过程中具有更快的收敛速度。牛顿法利用函数的二阶导数信息，在每次迭代中更新参数，可以更快地找到最优解。 在课后练习中，我们通过编写代码来实现这些优化算法，并将其应用于一些具体的问题。这些问题可能是线性的，也可能是非线性的，但通过优化算法的应用，我们可以找到它们的最优解。 通过学习和实践，我们能够更好地理解数值优化的原理和方法，能够运用这些方法解决实际问题。无论是在工程、科学还是经济领域，数值优化在解决最优化问题上发挥着重要作用。

numerical analysis 10th csdn

### 回答1： numerical analysis 10th csdn 是指第十版数值分析这一学科的中国计算机技术社区（CSDN）资料。数值分析是一门研究数值计算方法和算法的学科，它建立在数学分析、线性代数、微积分等数学基础上，并应用于科学与工业计算领域。 第十版数值分析是在前九版基础上进一步完善和更新的。其中包括四个主要部分：数值计算基础、插值与逼近、数值微积分和数值线性代数。这些部分涵盖了数值分析的主要领域，包括数值求解非线性方程、微分方程、积分、线性方程组等问题。 作为计算机技术社区，CSDN为数值分析的学习和应用提供了很多有用的资料和资源，如算法实现的代码、经验教训分享、应用案例介绍等等。这些资源能够帮助学习者更好地理解数值分析的基础知识和常用方法，并且能够提高他们在实际工作中的计算能力和效率。 总之，numerical analysis 10th csdn 是一份有价值的数值分析资料，它集合了数值计算的基础知识和实践经验，为学习者和从业者提供了非常有用的参考和指导。 ### 回答2： numerical analysis 10th csdn是一本关于数值分析的新书，在计算机科学领域具有很高的知名度。本书作者为Richard L. Burden和J. Douglas Faires。该书主要介绍了数值分析的基础理论和方法，同时提供了许多实际应用案例和计算机算法。 数值分析是一种利用近似计算方法求解数学问题的技术。在不可能进行精确计算的情况下，通过数值分析方法，可以获得近似解，大大拓展了数学问题的解决范围。数值分析在科学计算、工程计算、物理计算等领域都有着广泛应用。 本书的主要章节包括数值误差与计算稳定性、插值与逼近、数值积分与数值微分、常微分方程、偏微分方程、线性代数方程组等。每个章节都包含了许多定义和定理，以及应用案例和计算机算法，方便读者进行理论和实践的学习。 总体而言，numerical analysis 10th csdn是一本权威且实用的数值分析书籍，适合广大计算机科学和数学爱好者和从业人员阅读学习。 ### 回答3： numerical analysis（数值分析）是一门应用数学领域的学科，用于解决实际问题中的数值计算方法。它基于数值计算的原理和方法，通过近似计算和数值计算模拟来解决问题。其中包括数值计算的理论，算法和软件实现等内容。数值分析领域的应用广泛，例如在科学、工程、金融等各行各业中都有它的应用。目前，计算机科学领域中的数值分析已经发展出了很多理论和方法，例如：线性代数、数值微积分等。本门课程主要介绍了数值分析的常用算法，如矩阵求解、插值和拟合、微积分和差分方程的数值解法等。此外，本门课程还介绍了数值分析的实际应用，在学习过程中会使用 Python 编程语言进行算法实现和模拟实验。通过本门课程的学习，可以帮助学生掌握数值分析的重要理论和方法，并能够有效地解决实际问题中的数值计算。

numerical optimization wright pdf

《数值优化Wright PDF》是指由Jorge Nocedal和Stephen J. Wright合著的《数值优化》一书，该书以PDF格式出版。该书是一本关于数值优化领域的重要参考书，对于理解和应用数值优化算法具有很高的价值。 《数值优化Wright PDF》涵盖了数值优化的基本理论、方法和算法。书中首先介绍了数值优化的基本概念和目标函数的性质，包括局部最优性、全局最优性和约束条件等。随后，书中详细讨论了各种常用的数值优化方法，如梯度下降法、共轭梯度法、牛顿法和拟牛顿法等，并对它们的优缺点进行了比较和分析。 此外，《数值优化Wright PDF》还介绍了一些高级的数值优化技术和算法，如线性规划、非线性规划、整数规划和凸优化等。书中不仅给出了这些方法和算法的数学原理，还提供了实际应用中的例子和算法实现的伪代码，有助于读者理解和应用这些方法。 总的来说，《数值优化Wright PDF》是一本全面系统地介绍数值优化领域的教材，对于研究者和应用者都具有很大的帮助。它深入浅出地介绍了数值优化的基本原理和方法，为读者提供了丰富的理论知识和算法实现的指导，是学习和掌握数值优化的重要参考资料。

numerical linear algebra

数值线性代数（numerical linear algebra）是研究线性代数问题的数值计算方法的一个分支。它主要关注如何使用计算机算法来解决线性代数问题，例如线性方程组求解、矩阵分解、特征值和特征向量计算等。数值线性代数在科学计算、工程、金融等领域都有广泛的应用。

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### 回答1： 可以使用`fig.set_size_inches()`方法来更改画布大小。例如，如果想要将画布大小更改为宽8英寸，高6英寸，可以使用以下代码： ``` fig.set_size_inches(8, 6) ``` 请注意，此方法必须在绘图之前调用。完整代码示例： ``` import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D fig = plt.figure() fig.set_size_inches(8, 6) ax1 = fig.add_subplot(221, project

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ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

特邀编辑导言：片上学习的硬件与算法

300主编介绍：芯片上学习的硬件和算法0YU CAO，亚利桑那州立大学XINLI，卡内基梅隆大学TAEMINKIM，英特尔SUYOG GUPTA，谷歌0近年来，机器学习和神经计算算法取得了重大进展，在各种任务中实现了接近甚至优于人类水平的准确率，如基于图像的搜索、多类别分类和场景分析。然而，大多数方法在很大程度上依赖于大型数据集的可用性和耗时的离线训练以生成准确的模型，这在许多处理大规模和流式数据的应用中是主要限制因素，如工业互联网、自动驾驶车辆和个性化医疗分析。此外，这些智能算法的计算复杂性仍然对最先进的计算平台构成挑战，特别是当所需的应用受到功耗低、吞吐量高、延迟小等要求的严格限制时。由于高容量、高维度和高速度数据，最近传感器技术的进步进一步加剧了这种情况。0在严格的条件下支持芯片上学习和分类的挑战0性�

Android引用Jia包编程

### 回答1： 要在Android项目中引用JAR包，可以按照以下步骤操作： 1. 将JAR包复制到项目的libs目录中（如果不存在则手动创建）。 2. 在项目的build.gradle文件中添加以下代码： ``` dependencies { implementation files('libs/your_jar_file.jar') } ``` 3. 点击Sync Now以同步gradle文件。 4. 在代码中使用JAR包中的类和方法。 注意，如果要使用JAR包中的第三方库，则需要将其一起导入到项目中，并在build.gradle文件中添加相应的依赖。 ###

freescale IMX6 开发板原理图

freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。