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MATLAB实现的算法大全

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简介：
《MATLAB实现的算法大全》是一本全面介绍使用MATLAB编程语言实现各种经典与现代算法的参考书。书中涵盖了广泛的算法领域，并提供了详尽的代码示例和实践指导，适合于科研人员、工程师及学生学习和应用。 这段文字描述了一些非常实用且经典的算法，并包含了用MATLAB实现的原代码，是一份不可多得的资源。

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  • MATLAB实现的算法大全
    优质
    《MATLAB实现的算法大全》是一本全面介绍使用MATLAB编程语言实现各种经典与现代算法的参考书。书中涵盖了广泛的算法领域，并提供了详尽的代码示例和实践指导，适合于科研人员、工程师及学生学习和应用。 这段文字描述了一些非常实用且经典的算法，并包含了用MATLAB实现的原代码，是一份不可多得的资源。
     
  • MATLAB代码实现的算法大全
    优质
    本书为读者提供了一个全面的MATLAB编程资源库，涵盖了众多经典算法及其应用实例，旨在帮助程序员和科研人员提高使用MATLAB进行算法设计与实现的能力。 这段文本描述了一个包含30多种数学算法的资源库，其中包括层次分析法、插值与拟合、微分方程建模、神经网络模型、偏微分方程数值求解以及目标规划等数十种具体算法，并且涵盖了灰色系统理论及其应用。每个算法都详细介绍了其原理、实际应用场景和MATLAB代码实现方法。该资源以PDF格式提供。
     
  • Matlab实用算法大全.zip
    优质
    《Matlab实用算法大全》是一本全面介绍使用MATLAB进行算法设计与实现的资源合集，涵盖数学、工程及科学计算中的多种经典和现代算法。 Matlab常用算法大集合包括：Floyd算法、免疫算法、分治算法、动态规划、图论等相关内容，并提供搜索算法、概率算法、模拟退火算法、灰色预测以及穷举法求解0-1整数规划的matlab程序等资源。此外，还包括类比法、组合算法和聚类算法等内容。文档中还包含遗传算法及其MATLAB实现的相关资料，如贪婪算法和遗传退火法，并提供先进算法讲义及十大图论算法及其MATLAB实现的PDF文件。学习路线图也一并附上。 其他内容包括非线性规划、动态规划、图与网络等章节以及排队论、对策论等内容。层次分析法、插值与拟合和数据统计描述与分析也有详细讲解，此外还包含方差分析、回归分析及微分方程建模等相关知识点。稳定状态模型和常微分方程解法也有所涉及，并提供差分方程模型和马氏链模型等资料。 文档中还包括变分法模型、神经网络模型以及偏微分方程数值解等内容，目标规划与模糊数学模型也有涵盖，现代优化算法及时间序列分析同样被纳入。此外还包含存贮论、经济金融中的优化问题以及生产服务运作管理中的优化问题等相关内容，并提供灰色系统理论及其应用。 多元分析和偏最小二乘回归等主题也有所涉及并附有蒙特卡罗算法案例，蚁群算法最短路径matlab程序及蚂蚁算法等内容。文档中还有遗传算法的MATLAB代码实现以及判别分析等相关资料。
     
  • MATLAB算法大全
    优质
    《MATLAB算法大全》是一本全面介绍使用MATLAB进行科学计算与工程问题求解的指南书，涵盖各类经典算法及应用实例。 这段文字介绍了一套全面的数学建模资源包，涵盖了从插值、函数逼近到微分、积分以及随机算法在内的多种数学模型算法，并包括了MATLAB源码实现。这套资料是作者参加全国大学生数学建模竞赛（国赛）和美国大学生数学建模竞赛（美赛）时的重要工具。由于分享次数限制已用完，现在公开提供给真正需要的人使用，相信会非常有价值。
     
  • MATLAB插值算法的全C++实现
    优质
    本项目致力于将MATLAB中的多种插值算法移植到纯C++环境中，旨在提供高效、灵活且易于集成的数值计算解决方案。 以下是七种插值算法的C++代码实现： 1. 拉格朗日插值 (POLINT) 2. 有理函数插值 (RATINT) 3. 三次样条插值 (SPLINE(二阶导数值)->SPLINT(函数值)) 4. 有序表检索法 (LOCATE(二分法), HUNT(关联法)) 5. 插值多项式 (POLCOE(n2), POLCOF(n3)) 6. 二元拉格朗日插值 (POLIN2) 7. 双三次样条插值 (SPLIE2) 以上代码实现的时间为2006年3月6日，使用的是Visual C++环境。
     
  • 期望最大化算法的MATLAB实现.zip: 期望最大化算法的实现-MATLAB开发
    优质
    本资源提供期望最大化（EM）算法在MATLAB中的详细实现。适用于初学者和研究者学习并应用于实际问题求解，包含多种应用场景示例代码。 期望最大化（Expectation-Maximization, EM）算法是一种在概率模型中寻找参数最大似然估计的迭代方法，在处理含有隐变量的概率模型时特别有效。本压缩包文件提供了EM算法的具体实现及其相关数据集与可视化结果。 我们深入理解EM算法的核心思想，它由两个步骤交替进行：E（期望）和M（最大化）。在E步骤中，根据当前参数计算每个观测点属于不同状态的后验概率；而在M步骤中，则利用这些概率更新模型参数以最大化似然函数。这个过程一直迭代直到参数收敛或达到预设的最大迭代次数。 在MATLAB环境中实现EM算法通常包括以下关键步骤： 1. **初始化**：设置初始参数，例如高斯混合模型中的均值、方差和混合系数。 2. **E步骤**：利用当前的参数估计计算每个观测数据点属于各个隐状态的概率（后验概率）。 3. **M步骤**：基于E步骤得到的结果重新估算模型参数。比如在高斯混合模型中，更新每个分量的均值、方差和混合系数。 4. **迭代**：重复执行上述两个步骤直到满足停止条件如参数变化小于预设阈值或达到最大迭代次数。 5. **结果评估与可视化**：使用MATLAB中的`plot`等函数展示数据分布模型拟合情况以及算法的性能。 压缩包可能包含以下文件： - 主脚本（例如em_algorithm.m），用于执行整个EM流程； - 数据集，供算法学习和测试； - 可视化代码，如plot_results.m以显示结果； - 结果图像文件展示了数据分布模型拟合及参数变化情况。 通过运行这个MATLAB实现，用户可以快速地应用到自己的数据集中体验其效果。这对初学者与研究人员来说是一个非常有价值的工具，有助于他们更好地理解和使用期望最大化算法，并提高对统计建模和参数估计的理解。
     
  • Floyd算法的全面Matlab实现程序
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    本资源提供了一个全面且高效的Floyd最短路径算法的MATLAB实现代码，适用于求解任意节点间的最短路径问题，并包含详细的注释和示例。 解决最短路径问题的Matlab源程序。
     
  • MATLAB中的八大排序算法实现
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    本教程详细介绍了在MATLAB环境中实现的八种经典排序算法，包括冒泡、插入、选择等基础算法及快速和归并等高效算法。通过具体代码示例帮助学习者掌握各种排序方法的原理与应用。 本段落介绍了八大排序算法在MATLAB中的实现方法，包括直接选择、直接插入、希尔排序、归并排序、冒泡排序、快速排序以及堆排序等多种排序算法的具体实现方式。
     
  • NSGA2算法及其全称，MATLAB实现
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    简介：非支配排序遗传算法二代（NSGA-II）是一种用于多目标优化问题的高效进化计算技术。本文档介绍了其原理及在MATLAB环境下的具体实现方法。 6NSGA-Ⅱ算法是由Srinivas和Deb在2000年基于NSGA提出的改进版本，相较于原版具有显著优势：它采用了快速非支配排序方法，从而大幅降低了计算复杂度；通过拥挤距离比较算子取代了需要事先设定的共享半径shareQ，并将其作为同级个体间竞争的标准，在准Pareto域中的个体能够均匀分布到整个Pareto域中，保持种群多样性。此外，该算法还引入了精英策略，扩大了解空间范围，防止最优解丢失，从而提高了计算效率和鲁棒性。
     
  • 全面的图论算法MATLAB代码实现
    优质
    本项目提供了多种经典图论问题的解决方案及其MATLAB代码实现，涵盖最短路径、最小生成树和网络流等核心算法。 图论MATLAB代码包含了各种图论算法的MATLAB实现。