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线性代数方程组的数值实验三个算法(有界面)
数值计算方法(马东升 第二版) 第三章线性代数方程组的数值解法实验 包括列主高斯消去法 雅可比迭代 高斯-赛德尔迭代 使用Java程序编写 每一步有较详细的解释 本人编写,
所属分类:
其它
发布日期:2009-12-06
文件大小:12288
提供者:
Jacolbo
java解多元一次方程组
很简单的程序,可以接多元一次方程组,在数值计算和线性代数中应用。
所属分类:
Java
发布日期:2010-04-10
文件大小:2048
提供者:
c1032176200
自己写的线性代数类
实现了线性代数中的行列式,矩阵相关的基本运算方法,甚至是矩阵的正交,负定的判定,以及求逆.并对错误输入作了异常处理.另附排列和组合算法,例:1~5,5个数选2个数的组成一个排列的每种情况.这个在做游戏算法处理中应该大有用处.
所属分类:
其它
发布日期:2008-04-16
文件大小:4096
提供者:
cqqqq
Jama-1.0.2.jar 矩阵运算
jama由如下6个类组成: Matrix,CholeskyDecomposition, LUDecomposition, QRDecomposition, SingularValueDecomposition and EigenvalueDecomposition Matrix类提供了基本的线性代数数值运算的功能,不同的构造函数可以构造双精度和浮点精度的二维数组,而不同的gets和 sets方法可以返回子矩阵和矩阵元素。基本的算术运算包括矩阵相加,矩阵相乘,矩阵范式以及基于矩阵元素的算术运算。
所属分类:
Java
发布日期:2012-06-11
文件大小:32768
提供者:
flashwxh2008
Java常用数值算法集
Java常用数值算法集 共有数值计算中常用的Java方法近200个.内容包括:解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、数据的统计描述、傅里叶变换谱方法、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组.
所属分类:
Java
发布日期:2013-03-01
文件大小:4194304
提供者:
haigenwong
JAVA调用LAPACK程序包的说明文档
详细的介绍了java调用lapack程序包的方法。lapack是一个线性代数运算的fortran程序包,代码效率超高。
所属分类:
Java
发布日期:2013-03-18
文件大小:230400
提供者:
muzirui2011
java 数值计算程序
共有数值计算中常用的Java方法近200个.内容包括:解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、数据的统计描述、傅里叶变换谱方法、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组.
所属分类:
Java
发布日期:2014-04-24
文件大小:1048576
提供者:
ggh122000000
第二节 线性表
对数据结构的了解,线性代数的应用,以及对指针的了解
所属分类:
Java
发布日期:2016-05-29
文件大小:715776
提供者:
baidu_33445331
3.1Mat的线性代数基础操作
Java Opencv系列:(配套代码下载)3.1Mat的线性代数基础操作
所属分类:
Java
发布日期:2017-03-29
文件大小:7168
提供者:
u012343179
3.2Mat的线性代数加减乘操作
Java Opencv系列:(配套代码下载)3.2Mat的线性代数加减乘操作
所属分类:
Java
发布日期:2017-03-29
文件大小:9216
提供者:
u012343179
Java 常用数值算法集
本书共有数值计算中常用的Java方法近200个,内容包括:解线性代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、傅里叶变换谱方法、数据的统计描述、...
所属分类:
Java
发布日期:2009-04-17
文件大小:14680064
提供者:
hpy111030554
Java常用数值算法集
Java线性代数方程组解法,插值,积分,特殊函数,函数逼近,随机数,排序,特征值,数据拟合,方程求根和非线性方程组解法,函数极值和最优化,傅里叶变换谱方法,数据统计描述,解常微分方程组,偏微分方程解法等。
所属分类:
Java
发布日期:2018-04-26
文件大小:30408704
提供者:
weixin_40738304
基于opencv3.1库的JAVA源码
第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概
所属分类:
图像处理
发布日期:2018-09-29
文件大小:1048576
提供者:
caozhenguan
jama-1.0.3.jar线性代数Java包
jama是一个基本的线性代数Java包。包括一个基本矩阵类和5个矩阵分解类。包括(jama-1.0.3.jar、jama-1.0.3-sources.jar)
所属分类:
Java
发布日期:2019-01-20
文件大小:66560
提供者:
swimmingxp
Java线性代数库jblas.zip
jblas是一个快速的Java线性代数库。它是基于BLAS与LAPACK,上月矩阵计算实际的行业标准,并使用先进的基础设施等所有的计算程序的ATLAS艺术的实现,使其非常快。它实质上是围绕BLAS与LAPACK例程轻巧包装。这在Fortran的社区,这说明它们的起源古老的API包。另一方面,现代的实现是很难被击败的性能,明智的。 jblas旨在将这一功能提供给Java程序员,使他们不必担心写JNI的接口和调用Fortran代码公约。
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-16
文件大小:10485760
提供者:
weixin_39840387
计算快速矩阵和线性代数的库Neanderthal.zip
Neanderthal是一个Clojure库用于快速矩阵和线性代数计算,基于高度优化的BLAS和LAPACK计算程序的自动调入线性代数软件(ATLAS)本地库。 特性: 在GPU方面:对于大型矩阵,比优化最快的Java库快超过1000倍。 可在AMD,NVIDIA和Intel硬件平台上运行 在CPU方面:比优化过的Java库快10到60倍 标签:Neanderthal
所属分类:
其它
发布日期:2019-07-19
文件大小:287744
提供者:
weixin_39840515
Python-Neanderthal是一个Clojure库用于快速矩阵和线性代数计算
Neanderthal是一个Clojure库用于快速矩阵和线性代数计算,基于高度优化的BLAS和LAPACK计算程序的自动调入线性代数软件(ATLAS)本地库。 特性: 在GPU方面:对于大型矩阵,比优化最快的Java库快超过1000倍
所属分类:
其它
发布日期:2019-08-10
文件大小:287744
提供者:
weixin_39840650
JOML:用于OpenGL渲染计算的Java数学库-源码
– Java OpenGL数学库 用于OpenGL渲染计算的Java数学库| 在以下设备上使用:/ / 设计目标 JOML的目标是提供任何3D应用程序所需的易于使用,功能丰富且有效的线性代数运算。 同时,JOML试图通过与Java 1.4兼容而不使用JNI来对执行环境提出最低的要求。 如果您想进一步了解JOML的设计,请参见相应的。 向量算术 JOML中的所有操作都旨在修改在其上调用该操作的对象。 这有助于完全消除任何对象分配,否则客户端将无法控制这些对象分配,并且这会影响GC性能,从而导致
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-04
文件大小:800768
提供者:
weixin_42117150
铸造厂:Cognitive Foundry是一个开源Java库,用于使用机器学习构建智能系统-源码
认知铸造 关于 Cognitive Foundry是一个开放源Java库,用于构建专注于机器学习的智能系统。 Foundry的开发由Sandia国家实验室领导,并以开源BSD许可证发布。 Foundry包含四个主要程序包:Common,Learning,Text和Framework。 Common定义了Foundry中的许多基本接口和类型。 它还包括线性代数软件包和其他通常有用的Java实用程序。 学习包含用于机器学习和统计的组件和算法。 文本包含用于文本分析和信息检索(例如主题建模)的组件和
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-01
文件大小:10485760
提供者:
weixin_42129970
deeplearning4j:Eclipse Deeplearning4j,ND4J,DataVec等-带有GPU + Spark的JavaScala的深度学习和线性代数-源码
(DL4J)生态系统是一组项目,旨在满足基于JVM的深度学习应用程序的所有需求。 这意味着从原始数据开始,从任何位置以任何格式加载和预处理原始数据,以构建和调整各种简单和复杂的深度学习网络。 由于Deeplearning4J在JVM上运行,因此您可以将其与Java以外的各种基于JVM的语言一起使用,例如Scala,Kotlin,Clojure等。 DL4J堆栈包括: DL4J :高级API,用于构建具有各种层(包括自定义层)的MultiLayerNetworks和ComputationGr
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-31
文件大小:63963136
提供者:
weixin_42123296
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