本文表明，在某些高维积分问题中，无论如何仔细选择原始多项式和初始化数，使用Sobol序列的准蒙特卡洛永远不会比普通蒙特卡洛更有效。

是费定晖版的吉米多维奇，原书的电子版，所有题目和详细答案都有。

昆虫识别matlab代码证据 使多维LNP-Integrator模型适合行为数据。 型号结构： 特征提取：时变刺激由LN模型处理 积分：每个LN的输出（“点火率”）被积分以产生特征值（“峰值”） 权重：将多个LN模型的特征值线性组合以产生行为响应值 一些优化性能的调整： 滤波器以余弦表示 非线性已参数化（S型） 该模型的GPU实现可在拟合过程中更快地进行评估（使用Matlab的GPU功能）。 演示代码 load( ' demo/demo.mat ' ) % loading stimulus and response p.bee = Behave(stim, resp, ..); pGa = GA(p); 这将产生以下图： 在以下代码中使用的代码库： 扬·克莱门斯（Jan Clemens），伯恩哈德·罗纳（Bernhard Ronacher） 蚱court求爱过程中的特征提取和组合基础决策| 扬·克莱门斯（Jan Clemens），马蒂亚斯（Matthias Hennig） 昆虫声信号识别基础的计算原理|

基于多维标度（MDS）的无线定位算法的matlab程序的实现

这个资源是吉米多维奇的第一本书，是学习高等数学的好资料

xarray 是一个开源 Python 包，让多维数组处理更加简单、高效并有趣

1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python，初学python，很多地方还不熟悉，总体感觉就是上手容易，实际上很优雅地用python还是蛮难的。目前为止，觉得就算法仿真研究而言，还是matlab用得特别舒服，可能是比较熟悉的缘故吧。matlab直接集成了很多算法工具箱，函数查询、调用、变量查询等非常方便，或许以后用久了python也会感觉很好用。与python相比，最喜欢的莫过于可以直接选中某段代码执行了，操作方便，python也可以实现，就是感觉不是很方便。 言归正传，做算法要用到很多的向量和矩阵运算操作，这些嘛在matlab里面已经很熟悉了，但用python的时候需要用一个查

CT 图像中肺结节的良恶性鉴别是肺癌计算机辅助诊断研究中的关键。针对这一问题，提出了一种基于图像多维信息的肺结节良恶性鉴别方法。该方法基于三维肺结节的二维表示来进行影像学征象建模，并计算模型特征值。然后，提取结节的形状及纹理特征。最后，根据提取的所有特征，利用模糊C 均值分类器对肺结节的良恶性进行鉴别。针对130 组结节数据进行实验，肺结节良恶性鉴别的敏感性及假阳率分别达到87. 58% 及9. 52%。实验结果表明，该文提出的方法能有效地区分肺结节的良恶性，辅助医生进行临床诊断。

多维灰色预测算法，一列特征因素和四列相关因素。

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