Linear Assignment

线性和分配的匈牙利算法，适用于方形和矩形成本矩阵。因此，对于将M个工人与N个任务匹配的常见示例，M和N可以不同。该实现与另外两个现有的Matlab版本进行了速度对比。此实现对于矩形成本矩阵表现更佳，测试结果显示，其运行速度比其他版本快了超过10倍（具体图表可以参考：GitHub链接）。

数据库课程设计，对数据库系统的建表和查询进行设计与实现。主要涉及以下几个步骤： 建表操作：创建适当的表结构，包括字段名、数据类型、约束条件等。 数据插入：通过SQL语句将数据插入到表中，保证数据完整性和一致性。 查询操作：使用SELECT语句查询数据，涉及简单查询和复杂查询（如联表查询、聚合函数等）。 该设计主要考察学生对数据库设计与SQL操作的掌握情况，并通过实际操作提升数据库管理能力。

在数值线性代数中，雅可比方法是一种迭代算法，用于确定严格对角占优线性方程组的解。该方法通过求解每个对角线元素并插入一个近似值，随后迭代该过程直到收敛。此算法是矩阵对角化雅可比变换方法的精简版。该方法以卡尔·古斯塔夫·雅各比（Carl Gustav Jacobi）的名字命名。

在Matlab Hill代码中，线性求解器的实现由C++编写。为了确保编译成功，需要先安装OpenBLAS。在macOS中，可使用以下命令： 安装OpenBLAS： brew install OpenBLAS 设置路径： export LDFLAGS=\"-L/usr/local/opt/openblas/lib\" export CPPFLAGS=\"-I/usr/local/opt/openblas/include\" 编译命令： gcc-9 -lstdC++ -g -I/usr/local/opt/openblas/include -L/usr/local/opt/openblas/lib -lopenblas main.cpp 只要支持C++ 17，可以使用任何编译器。如果在Windows上，需先安装OpenBLAS或其他开放库。

欢迎来到sfGuo的仓库！我是武汉大学物理系的学生，热爱物理和编程。我用MATLAB进行了一些工作，包括数据绘图、图像分析、拉曼光谱峰值识别以及一些简单的分子动力学程序。以下是我的计算物理作业：- 第1和第2个作业- 第3个作业- 第4个作业和报告- 第5个作业和报告- 第6个作业和报告- 第7个作业和报告- 第8个作业和报告- 第9个作业和报告- 第10个作业和报告- 第11个作业和报告- 第12个作业和报告- 第13个作业和报告- 第14个作业和报告- 第15个作业和报告- 决赛

在研究LQG主动悬架控制过程中，学习了Matlab的基本使用方法和Simulink的仿真过程。该过程对于理解LQG主动悬架控制的应用至关重要，能够有效提高悬架系统的动态响应性和舒适性。 希望通过本帖能够帮助大家更好地理解该控制方法，同时提供一个讨论和学习的平台。 :victory: ——车行南粤的小明哥~新浪围脖

在“Assignment-5---Data-Mining---Pertemuan-6”作业中，学生将深入探讨数据挖掘的核心概念，重点包括数据预处理、模式发现和结果解释三个关键阶段。 数据预处理 在预处理阶段，数据需要经过清洗、整合和转换。具体任务可能包括去除重复值、处理缺失数据、标准化数值、编码以及解决数据不一致性。例如，“Pertemuan-6”可能涉及如何处理异常值和空值，以确保后续分析的准确性。 模式发现 数据挖掘的核心是模式发现。常用的几种方法包括：1. 分类：建立预测模型，如决策树、随机森林、支持向量机，用于将数据分类。2. 聚类：无监督学习方法，将数据按相似性分组，如K-means、层次聚类。3. 关联规则学习：寻找频繁共现关系的算法（如Apriori），用于市场篮分析。4. 序列挖掘：分析事件顺序，如时间序列分析。5. 回归分析：预测连续变量，方法有线性回归、逻辑回归等。 在Assignment-5中，学生将根据特定问题，选择一种或多种方法来构建数据挖掘模型，并学习如何评估模型的性能，包括准确率、召回率和F1分数等。 结果解释与应用 在数据挖掘的结果解释环节，学生需将找到的模式转化为业务洞见，并通过柱状图、散点图、热力图等可视化工具来展示结果。此外，第六次会议可能还会涉及深度学习和神经网络在图像和文本分类中的应用、大数据环境下的分布式数据挖掘等新趋势，甚至探讨数据隐私保护和合规性问题。 本次作业的关键在于掌握从数据预处理到模式发现，再到结果解释的完整数据挖掘流程。

您可以使用Newton-Raphson方法求解包含3个变量的非线性系统。在MATLAB开发环境中，只需输入命令“newtonv1”，然后提供3个方程、迭代次数和精度容差。程序将计算梯度的偏导数。这是一个非常友好的工具，适用于解决复杂的数学问题。

DFT的Matlab源代码简单线性代数C标头（SLACH），是一个为使用C89设计的低耦合的线性代数库，便于可移植性。SLACH主要包含以下部分：基础、运算、QR分解、LU分解、SVD分解和快速傅立叶变换（FFT）。除base外，其他部分均依赖于base，没有复杂的依赖关系。用户若仅需使用库，无需了解内部数据结构，便可通过数组获得结果。如需实现算法，程序可轻松传输。程序中清晰区分了内部和外部，使用了众多包装函数。用法：SLACH的接口为：float* src size_t row，size_t col或size_t len，float* dest size_t height，size_t width或size_t len。其他参数表示在src上使用该功能并将结果保存在dest中。base中声明并定义了基本数据结构：向量和矩阵，可在其他应用中轻松使用。base还定义了一些实用工具：安全的malloc和free、打印功能及随机数生成。

这是高斯核平滑估计函数的局部线性版本： http : //www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/loadFile.do? objectId=19195&objectType= FILE局部线性估计器改进了在数据收集过程中处理区域边缘的回归表现。