基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

高斯求积代码matlab GDE-FEM_1.0 MATLAB代码用于模拟经历凝结和凝结过程的气溶胶数量分布的时间演变。 近似方法应用了有限元方法。 提供了示例代码，说明如何使用这些功能来估计气溶胶数量分布： example_size_dist_evolution.m example_size_dist_evolution.m使用此软件包中提供的功能。 可以通过运行以下代码来复制“将有限元方法应用于气溶胶通用动力学方程（GDE-FEM 1.0）-与经典数值逼近进行比较”一文中得出的结果： GDE_FEM_MAIN.m 提供的功能 气溶胶数量分配的功能位于子文件夹GDE_functions中。 此处给出了代码的简短说明。 有限元矩阵创建代码 Coagulation_FEM_matrix_creator ：使用梯形规则方法创建凝血FEM矩阵。 Coagulation_quadrature_matrix_creator ：创建具有3点或5点高斯正交的凝固FEM矩阵。 Condensation_FEM_matrix_creator ：为冷凝方程式创建Petrov-Galerkin和Galerk

1. 用高斯消元法解方程组： 21.0x1+67.0x2+88.0x3+73.0x4 =141.0 76.0x1+63.0x2 + 7.0x3+20.0x4 =109.0 85.0x2+56.0x3+54.0x4 =218.0 19.3x1+43.0x2+30.2x3+29.4x4 =93.7

实验目的：在本实验中，需要在 LabVIEW 软件平台上为一张二维图片添加高斯白噪声，以便更好地体会高斯白噪声的原理以及影响，并进一步熟悉 LabVIEW 软件平台的使用。 实验内容（1）熟悉图像读取方法 程序的信源为 JPG 格式的图像，采用 LabVIEW 提供的一个能够读取 JPG 格式图像并输出图像数据的模块，完成图像信息的提取。利用还原像素图的子程序完成图像数据到一维二进制数据的转换（图像数据→十进制二维数组→二进制一维数组），输出信源比特流。 （2）编写程序，添加高斯白噪声 打开Exercise AWGN Channel.vi子程序，编写添加高斯白噪声的程序。（需要两种方法） 首先将经图像转换后得到的一维数组转化为极坐标的形式，将 r 取均值得r̅。 ,式中，S 为编码速率，σ为高斯白噪声的标准差，将生成的高斯白噪声信号转换为复数形式，实部和虚部均为生成的噪声信号，将复数形式的噪声序列与输入的数组叠加，从而得到新的数组。提示：本模块中将使用到高斯白噪声控件。 （3）熟悉重建图像方法将上步得到的信息流转换成二维的 JPG 数组，使用绘制还原像素图子程序重建图像。

C#中调用GDI+1.1的函数实现高斯模糊，USM锐化等特效

对比高斯消去法、列主元高斯消去法、全主元高斯消去法、平衡加权高斯消去法。

EIV_IGP 变量综合高斯过程误差 (EIV IGP) 模型用于对海平面变化的历史速率执行贝叶斯推理。 模型的输入数据可以来自潮位计测量和/或沿海沉积物岩心的替代重建。 这些数据因多种不确定性来源而变得复杂，其中一些来源是数据收集工作的一部分。 值得注意的是，代用重建包括使用放射性碳等技术对沉积岩心测年的时间不确定性。 EIV IGP 模型在海平面变化率之前放置了一个高斯过程，然后对其进行积分以提供观测数据的似然平均值。 该模型设置在变量误差框架中，以考虑年龄不确定性。 由此产生的模型在充分考虑所有可用的不确定性来源的情况下捕捉了海平面变化的连续和动态演变。

计算化学常用软件 高斯VIEWS

Exploring Chemistry with Electronic Structure Method 中文版的有些地方可能有错，建议中英对照看。