大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加天线的数目可以有效降低发送功率，提高能量效率，被认为是5G移动通信的一项关键技术。随着天线数目的大幅增加，信号检测的复杂度随之增加。分析了大规模MIMO 信号检测的研究现状，提出了近似信息传递(AMP)算法，并比较了 AMP 算法、Richarson 算法以及Neumann级数迭代近似算法的复杂度。仿真结果表明，该算法使用较少的迭代次数即可达到和MMSE近似的系统差错性能。

采用辐射传输方程的简化三阶球谐函数（SP3）近似作为时域荧光扩散层析成像（FDOT）的正向模型，克服了球谐函数近似法（PN）公式复杂，计算量大的缺点和扩散近似（DA）理论对于低散射组织体的不适用性。考虑到时域模式可以同时重建荧光产率和寿命，且技术上较频域模式更容易实现，因此采用时域模型，应用源自广义脉冲谱技术（GPST）的特征数据类型，将基于DA-GPST推广到SP3方程，发展了一套基于SP3-GPST的FDOT图像重建方法。数值模拟结果表明，SP3-GPST重建结果优于DA-GPST。

可直接运行 基于MATLAB的顶点覆盖近似算法 源代码程序.rar

一阶和二阶复阶导数近似。 cdiff(F,X) 返回在 X 处计算的函数 F 的一阶导数近似值。 F 是具有单个输入参数的函数句柄，它返回与浮点数组 X 具有相同维度的输出。 灵感来源： http : //blogs.mathworks.com/cleve/2013/10/14/complex-step-differentiation/

行业分类-设备装置-基于chelesky分解和近似奇异值分解的稀疏K-SVD噪声抑制方法

对齐方式 已实现的DNA序列比对算法的集合，包括最佳全局比对，带状全局比对和用于多个序列比对的近似算法。

从深度神经网络到高斯过程（dnn2gp） 该存储库包含用于重现论文结果的代码近似推理将深度网络转变为高斯过程 计算和可视化线性模型和GP 复制模型选择实验 结果可以在/results目录中轻松获得，并且可以通过运行来复制 python marglik.py --name of_choice 这将同时产生玩具和真实世界的实验，并将相应的测量结果以新的文件名保存到结果目录中。 然后可以通过运行生成图 python marglik_plots.py --name original # use our result files python marglik_plots.py --name of_choice # use your result files 计算和可视化内核及预测分布 我们使用预先训练的模型，这些模型保存在/models目录中，并且在CIFAR-10或MNIST上进行训练。

我们考虑众所周知的 SABR 模型。 我们给出了隐含体积，密度和蒙特卡洛模拟的公式。 我们还涵盖了标准公式分解的参数集的无套利密度。 我们还介绍了最近的 Doust 方法和用于密度外推的 Kienitz 方法。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：《The Design of Approximation Algorithms》整理自哥本哈根大学同名课程的教学资料。书籍围绕近似算法的几个核心算法技术展开，包括贪婪和局部搜索算法、动态编程、线性和半无限编程以及随机化。资料第一部分的每一章都专门讨论一种算法技术，然后将其应用于几个不同的问题。第二部分重温了这些技术，但对它们进行了更复杂的处理。 ◉ 目录： 贪婪算法和局部搜索 舍入数据和动态编程 线性程序和确定性舍入 线性程序的随机抽样和随机舍入 半定约程序的随机舍入 原始二元法 多路切割问题 随机抽样、优先抽样 心数估计 多数据集的总结 有序数据的总结 乘法权重 在线算法

matlab计算定积分代码惊人的tribble-MATLAB 在本练习中，您将使用黎曼和和 MATLAB 内置函数积分来近似计算函数的定积分值。 该代码接受作为输入：一个函数 fun、一个行向量 n，其条目是分区的子区间的数量，以及两个标量 a、b，它们是积分区间的端点。 黎曼和计算应该使用 [a,b] 的分区按等长 h(j) 定义为 h(j)=(ba)/n(j) 的子区间进行； 其中 n(j) 是 n 的第 j 个条目，其中 j=1:N 且 N=length(n)。 向量 n 的每个条目 n(j) 是 [a,b] 的对应分区的子区间数。 你的函数必须返回一个表 T，它的第一列由向量 n 的条目组成。 第 2 – 4 列是 Riemann 和函数在区间 [a, b] 上的积分的近似值的列向量 c,d,f 使用左端点（计算向量 c）、中间点（到计算向量 d)，以及分区的每个子区间的右端点（计算向量 f）。 分区的子区间数由n的条目定义。 **编写一个以 function [T,Int]=reimsum(fun,a,b,n) 开头的函数，格式紧凑 N=length(n); 如上所述计算向量