未知数求解

link_solver 可求解机械连杆系统中的任意两个未知数，支持高达 10 个连杆的系统。使用符号库时，可无限扩展。例如，给定一个正方形四连杆，其中顶部连杆的长度和角度未知，link_solver 可正确识别第二个连杆的长度为 5，角度为 0。所有函数都接受矩阵输入，可一次求解多个方向。draw_bar 可根据 link_solver 的输出绘制给定机械系统的图形。

LSTM模型可用于预测未知的数据，只需将数列中的数值替换为所需的数据。

这是一个使用 Matlab 语言编写的数独求解程序，包含程序文件和相关文档，能够快速求解各种难度的数独谜题。 简单级别的数独可在 1 秒内求解。 困难级别的数独求解时间通常在 3-5 秒。

这个工具可以生成数独题目，填充数独棋盘，并且能够解数独。此外，还能检查数独棋盘的有效性，查找空单元格，并递归求解数独。

快速数独求解器的Matlab开发。这是一种模拟数独解题过程的算法。

提交了超过20个MATLAB数独求解器进行文件交换。这些求解器通过与基准求解器YA​​SS（超级数独V2中的GUI求解器）比较性能（包括正确性和计算时间）来进行基准测试。软件包还包含一个数独库，内含超过30,000个不同级别的谜题。

这个Matlab程序能够从文件中提取数独问题，并通过语音交互方式展示解决方案。

水仙花数，即每位数字的立方和等于该数本身的三位数，是编程训练竞赛中的常见问题。这类题目要求我们从100到999的范围内寻找这样的特殊数。解决这个问题的方法包括提取每位数字并计算它们的立方和。通过模运算和整除运算，可以轻松获取一个数的各位数字。一旦计算出立方和与原数相等，则可确定该数为水仙花数。以下是Python代码实现的一种解决方案：python for n in range(100, 1000): hundreds = n // 100 tens = n // 10 ones = n if n == hundreds**3 + tens**3 + ones**3: print(n)这段程序将打印出所有的水仙花数。虽然这个问题涉及的数据结构较为简单，但通过解答它，可以帮助初学者理解数值操作和编程语言的基本逻辑。

数据挖掘区别于传统的查询、报表、联机分析等数据分析方式，其核心在于无需预设假设，直接从数据中挖掘信息、发现知识。 数据挖掘的目标是发现那些先前未知、切实有效且具有实用价值的信息。 先前未知意味着这些信息是预先无法预料的，甚至可能与直觉相悖。 有效性保证了信息的可靠性和准确性，能够为决策提供支持。 实用性则强调信息能够应用于实际场景，解决实际问题。 例如，一家连锁店通过数据挖掘发现看似毫无关联的商品——婴儿尿布和啤酒——之间存在着惊人的联系，这便是数据挖掘发现未知信息的典型案例。

未知输入观测器（UIO）可以用于将状态估计与可能传递给感兴趣的动态系统的干扰信号分离。这个简单的例子说明了UIO的应用。这是从J. Chen的《Robust Model Based Fault Diagnosis for Dynamic Systems》一书中摘取的。