MATLAB algorithms

MATLAB求导代码衍生定价的一些衍生定价活动结果。练习涵盖了衍生工具定价的不同算法，并研究了它们的特性。还探讨了与衍生产品定价有关的主题，例如估计信用违约掉期利差的代理方法。所有主题的算法均使用Python和MATLAB进行编码。此存储库中涵盖的主题方法包括： 定价： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 希腊文： 欧洲选择 美式期权 数字选项 亚洲选项 定价方式： 二叉树 蒙特卡洛法 布莱克-舒尔斯公式 偏不同方程（FTCS和Crank-Nikolson方案） 减少方差的技术： 凹凸重估法 似然比法 套期保值： Delta套期保值 CDS传播代理方法（Python）： 路口横截面具有股票收益率和波动率的横截面 隐含波动率建模（Python） 半参数法 无套利条件 牛顿-拉普森寻根算法

图像融合算法的MATLAB实现，包括灰度极大值融合、加权融合、相关系数融合、TOE融合、HIS融合、PCA融合等等。

Ⅱ.3.5 Data Parity Structure Data signals contain parity codes based on the following rules. Ⅱ.3.5.1 Parity Rules A 24-byte CRC parity provides protection against undetected destructive errors, with an error probability of ≤ 5.96×10⁻⁸ or about ≤ 0.5 channel byte errors. The CRC word is computed from the given information bits, driving them towards zero. The resulting 24-byte output (p₁, p₂,..., p₂₄) is generated from the information bytes (m₁, m₂,..., m₂₇₆) using a polynomial code. Here, the code bits gi=1 (for positions i=0, 1, 3, 4, 5, 6, 7, 10, 11, 14, 17, 18, 23, and 24) define this code, known as CRC-24Q (Q represents Qualcomm Corporation). The polynomial generator in binary algebraic form is as follows: [Binary Polynomial Representation] This polynomial ensures robust data integrity in exploration seismology data transmission processes.

Written for undergraduate and graduate students, this book provides comprehensive coverage of robotics and computer vision. The text shows how to decompose and solve complex problems using just a few simple lines of code. Topics include robot kinematics, dynamics and joint-level control, camera models, image processing, feature extraction, and epipolar geometry.

本书重点介绍了用于解决数据挖掘中关键问题的实用算法，甚至可以在最大的数据集上使用这些算法。

在数学建模中，以下是10种常用算法：1. 线性规划2. 动态规划3. 遗传算法4. 模拟退火5. 粒子群优化6. 神经网络7. 支持向量机8. 回归分析9. 贝叶斯方法10. 图论算法 这些算法在解决实际问题时发挥了关键作用，是每个数学建模者必备的工具。

Peter Corke的经典之作，内容涵盖机器人学（包括工业机器人、移动机器人、飞行器等），机器视觉，机器人控制和算法。同时，还包含了MATLAB机器人工具箱和机器视觉工具箱的实例代码，是一本全面且详细的机器人入门书籍。

密子图发现算法综述 摘要 本章节主要综述了用于密子图发现的各种算法。密子图发现问题与聚类问题密切相关，但在定义密集区域的方式上更为灵活。探讨了单个或多个图上的密子图发现问题，对现有文献进行了系统性的整理和讨论，以便读者更容易理解这一主题。 关键词 密子图发现 图聚类 1. 引言 在各种网络中，密度是衡量重要性的关键指标。类似于地图上标注的城市位置，研究者们也关注图中的密集区域，这些区域通常表明高度交互、相互相似性或关键特征。理论上，密集区域具有较小的直径，使得内部路由操作更快捷，甚至支持简单的全局路由策略。 2. 图术语与密度度量 在探讨各种密子图发现算法之前，本节概述了图的基本术语及密度度量标准，包括节点、边、权重、连通性和图的直径等。此外，还介绍了几种常用的密度度量方法，如节点密度、边密度和平均度等，这些度量对算法设计至关重要。 3. 算法分类与代表性实现 本节将密子图发现算法分为以下几类，并介绍了相应的代表性实现： 基于邻域的方法：通过分析图中节点的邻域识别密集区域。例如，K-Core算法通过递归移除度小于k的节点找到核心密集子图。 基于模组性的方法：最大化图的模组性值以发现密集子图，模组性用于衡量图分割质量，是评估社区检测算法效果的指标。 基于频次的方法：在多图情境下寻找频繁出现的密集子图，涉及频繁子图模式发现的图挖掘技术。 每类算法均有其特定的应用场景和优缺点。基于邻域的方法简单快捷但性能有限；基于模组性的方法分割效果优质但计算开销大；基于频次的方法适用于多图情况，但在单一图上效果不佳。

归纳学习假设机器学习的任务是在整个实例集合X上确定与目标概念c相同的假设。一般H表示所有可能假设。H中每个假设h表示X上定义的布尔函数。由于对c仅有的信息只是它在训练样例上的值，因此归纳学习最多只能保证输出的假设能与训练样例相拟合。若没有更多的信息，只能假定对于未见实例最好的假设就是训练数据最佳拟合的假设。定义归纳学习假设：任一假设如果在足够大的训练样例中很好地逼近目标函数，则它也能在未见实例中很好地逼近目标函数。（Function Approximation）。决策树基本概念从机器学习看分类及归纳推理等问题（4）第6章决策树

数据挖掘——概念、模型、方法和算法。PDF版本，国外经典教材，清华大学出版社出版。