快速算法

ButterflyLab软件包为(分层)互补低秩矩阵提供近乎最优的快速matvec和密集线性系统求解器。这些矩阵在傅立叶积分算子、成像方法、谐波分析等领域有广泛应用。

运动估计的快速算法用得好，能让视频编码效率飞起。TSS（三步搜索）和DS（菱形搜索）这两种方法就挺经典。TSS 步数少、速度快，适合实时场景；DS 搜索更细致，匹配效果更稳，适合对画质要求高的项目。资源里是用 Matlab 实现的，代码结构还不错，清晰易懂。如果你平时做视频编解码开发，或者在研究运动补偿类算法，这份代码可以直接拿来跑一跑，甚至改一改做自己的优化。

2D离散余弦变换（2D-DCT）作为广泛应用的图像压缩算法，其背后的逻辑是JPEG压缩的基础。随着技术的发展，我们可以将DCT扩展到视频等3D矩阵上。在这个项目中，我们重新实现了关于3D DCT的快速算法及其逆算法——3D IDCT [1]，并介绍了其在Matlab中的开发过程。

关联规则作为数据挖掘的主要形式之一，其主要目的在于发现未知的规则。快速算法能够显著提升其计算效率和准确性，使其在实际应用中更加可靠和高效。

Liu J.和Drangova M.提出了一种新的相位展开方法，名为递归正交参考（PUROR），通过干预技术实现多维医学磁共振成像的精确相位展开。他们在其研究中详细描述了PUROR算法的应用和优势，发表于《医学磁共振》杂志的第68卷第4期，页面范围为1303-1316，发表于2012年。

你是不是也常常遇到多核器的机器学习任务跑得慢？《基于 MapReduce 的机器学习》这篇论文挺有意思，它了一种通过 MapReduce 框架加速机器学习算法的并行化方法。这个方案不仅适用于多核器，还能在多种算法上取得不错的效果，比如 K 均值、逻辑回归、支持向量机等。重点是，它通过 MapReduce 把计算过程分成 Map 阶段和 Reduce 阶段，轻松让算法并行化，提高了执行效率。想要提升机器学习任务的速度，或者在多核系统下跑得更快？这篇论文给出了挺实用的思路，值得了解一下。

介绍了MATLAB中实现的Anderson加速算法（AA），该算法在迭代法优化中的应用，以及如何通过Python接口进行使用和测试。Anderson加速算法通过引入记忆项显著加速收敛速度，特别适用于高维问题。详细的安装和调用方法也在文中进行了说明。

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

快速幂算法是一种高效的计算幂运算的算法。它通过将指数进行二进制拆分，利用指数的二进制表示形式来减少乘法和幂运算的次数，从而提高了计算速度。算法的时间复杂度可达O(logn)，远优于朴素的O(n)算法，效率显著提升。核心思想是将指数n转换为二进制形式，从最低位开始逐位处理：若当前位为1，则将底数乘以自身的平方（或之前得到的结果）；若当前位为0，则进行平方操作。每处理完一位后，指数右移一位（相当于除以2），直到指数为0。最终结果即为所求的幂运算结果。算法利用了指数的二进制表示形式，通过不断平方和乘法的组合，将原本需要n次乘法的幂运算转化为logn次乘法，大幅提高了计算效率。同时，每次乘法都基于之前