该程序用于对矩阵进行分解,采用二级指针,所以矩阵的规模可以由运行人员自己输入. (矩阵分解+前代回代)解线性方程组可以不求系数矩阵的逆,提高运算速度.该程序正是前半部分--矩阵分解

邊界網格是包含更詳細網格的簡單網格。使用邊界網格和邊界凸分解，我們可以比使用典型的寬相位邊界框、球體或凸包更接近幾何模型。例如，我們可以實時運行機器人碰撞檢測，並加速許多其他計算機圖形算法、光線追踪或路徑運動規劃等技術 Boundingmesh 是一個用於生成邊界網格和邊界凸分解的庫和工具集。邊界網格包圍給定的網格並且具有較少的頂點；它是單面近似網格。邊界凸分解是一組包含給定網格的少數頂點的凸包。 程序原始碼使用QT GUI人機介面 可以導入/導出各種標準 3D 幾何文件格式：.off, .obj, .stl, .wrl 我們依賴線性代數庫Eigen進行大多數計算。 如果您執行.wrl文件加載，您還需要Coin3D工具包。 涉及凸體的模塊依賴於QHull和CGAL函數庫。

矩阵分的奇异值分解 国内的线性代数书籍都只讲了对称矩阵的分解，没有一般矩阵的分解 对图形学很有用

包括matlab和R语言程序

0计算方法及MATLAB实现简明讲义课件PPS7-4正交三角分解.pps

matlab下birge-massart算法计算阈值 基于小波函数分解的心电信号去噪

绝大部分为自己写的课程代码

贝叶斯变化点检测与时间序列分解 说明见包内readme文档 一种贝叶斯算法，用于检测变化点并将时间序列分解为趋势、季节性和突变。 时间序列数据的解释受模型选择的影响。不同的模型可以对同一数据的模式、趋势和机制给出不同甚至相互矛盾的估计，这一限制可以通过本软件包中的突变、季节性和趋势（BEAST）的贝叶斯估计得到缓解。BEAST试图通过放弃“单一最佳模型”的概念，并通过贝叶斯模型平均方案将所有竞争模型纳入推理，从而改进时间序列分解。它是一种灵活的工具，可以揭示时间序列观测中的突然变化（即变化点）、周期变化（例如季节性）和非线性趋势。BEAST不仅可以告诉您何时发生更改，还可以量化检测到的更改为真的可能性。它不仅检测分段线性趋势，还检测任意非线性趋势。BEAST适用于遥感、金融、公共卫生、经济、气候科学、生态学和水文学等各种实时序列数据。示例应用包括使用它来确定生态数据中的制度变迁，从卫星图像绘制森林干扰和土地退化地图，检测经济数据中的市场趋势，查明气候数据中的异常和极端事件，以及揭示生物数据中的系统动力学

数据库模式的分解数据库模式的分解

ceemd分解，还是很不错的，先将数据精心ceemd分解，得到imf分量，然后通过相关系数帅选分量，在求出他们的信息熵的特征，完美运行，你值得拥有