23日结果
为一般的二维几何图形生成非结构化网格。
快速傅里叶变换
数据驱动的任意多项式混沌扩张为机器学习、不确定性量化全球灵敏度分析
评估米塔格-莱弗勒函数与一个或两个参数在方阵参数
更好的替代传统算法,如k - means,谱聚类和链接
一个最简单的实现“随机化学”(RC)算法寻找一组缺陷。
启用“fminsearch”用于约束参数范围
提出了一个新的高性能的微分进化算法。
一个快速的方法来可视化三维网络或图形组成的节点和链接和一些属性,可以用不同的颜色显示。
功能有效地使用你的微尺度模拟器和仿真执行大规模系统级任务。
演示脚本正交匹配追踪(OMP)和双重OMP (DOMP)与广义记忆多项式模型(GMP)。
这是一个演示连续全局密度可视化。
集群以最小体积增加(本研究)和最小方向变化(MDC)聚类标准
凹形船体:再邻居方法计算该地区被一组点
2 d稳定的测试一个多项式C (z1 (z2)我。e C (z1 (z2)没有关闭单元bidisc 0。
龙格库塔法秩序4求解常微分方程
这个函数返回k辞典编纂的顺序排列。
n维函数最小化使用单纯形方法合并范围和约束
这段代码是用于分析混合不确定性与随机变量%和区间变量通过PCCI Jinglai提出的方法
一个快速、健壮的混合水印方案基于舒尔和奇异值分解变换