AR(p)模型的C语言求解

利用MATLAB完整实现的AR模型功率谱估计，直接可运行。

在R语言中，可以使用auto.arima()函数自动确定ARIMA模型的p、q、d参数值。该函数会根据数据自动选择最佳的参数组合。

Jorge F. Mejias，John D. Murray，Henry Kennedy和Wang Xiao-Jing在Matlab，Python和NeuroML2 / LEMS中实现了2016年的AR模型，描述了灵长类皮质大型层流网络中前馈和反馈频率相关的相互作用。他们的模型跨越多个尺度，模拟了皮层内部、层间、区域间和整个皮质的动力学特性。作者指出，尽管前馈通路与伽马振荡（30-70 Hz）相关，但反馈通路却受alpha /低β振荡（8-15 Hz）的调制。他们正在开源大脑上的整个皮质模型视图，目前已实现了层内和层间级别的动力学模型。该存储库包含Jorge Mejias开发的原始模型实现。

使用Matlab编写的仿真程序，用于数字信号处理中的AR参数模型功率谱估计。

为了充分考虑我国人口增长和年龄结构等问题，我们建立了分年龄结构的莱斯利模型。该模型以年龄和性别为基础，在预测人口总量时还能反映人口结构的发展趋势，解决了马尔萨斯模型和逻辑斯特模型只能预测总量的缺点，满足题目要求。

该函数实现了Andrews、DWK和H.-Y. Chen (1994)提出的AR(p)模型的近似中值无偏估计。该方法不依赖于任何工具箱，适用于经济统计研究。

在经典的马氏链模型中，第n周的平均销售量为0.857架，略低于每周平均需求量1架的情况引发思考：为何这一数值稍低于需求水平？进一步估算显示，当销售量足够大时，需求不会超过存量，但若需求过高，则会超过当前存量。

Hopfield模型应用于组合优化问题，将神经元状态映射为命题真假，连接强度表示命题关联程度。能量函数衡量总花费，其中wijaiaj代表连接强度和神经元状态的乘积。

c3p0-0.9.1.2.jar，助力高效连接池开发的实用工具。