状态空间的最优控制体系是保守的，其近似算法应当保辛提出了基于分段常值精细积分方法的保辛摄动近似方法，在同一框架下求解了线性时变LQ最优控制中的计算问题，即变系数矩阵Riccati方程和状态反馈方程该算法是保辛的，具有很好的数值稳定性和精度算例验证了算法的有效性

＃saxpy.py python中符号集合近似的实现。 基于论文时间序列的符号表示，对流算法有影响 一般使用： from saxpy import SAX s = SAX(wordSize, alphabetSize, epsilon) 您可以选择指定字号，字母大小和epsilon 如果要比较x1和x2（值列表）： (x1String, x1Indices) = s.to_letter_rep(x1) (x2String, x2Indices) = s.to_letter_rep(x2) x1x2ComparisonScore = s.compare_strings(x1String, x2String) 如果要使用滑动窗口功能： （例如，您想将x3分成很多子序列） 可以选择指定子序列的数量以及每个子序列与前一个子序列重叠的数量 (x3Strings, x3Indices)

一行代码快速实现特征提取！ 理论讲解：https://blog.csdn.net/fengzhuqiaoqiu/article/details/124979190?spm=1001.2014.3001.5501 function fea = genFeatureEn(data,featureNamesCell,options) % 特征提取函数 % 输入： % data：待特征提取的时域信号，可以是二维数据，行列方向不可出错 % options：其他设置，使用结构体的方式导入。 % featureNamesCell：拟进行特征提取的特征名称，该变量为cell类型，其中包含的特征名称为字符串，特征名称需要在下边列表中： % 目前支持的特征（2022.7.10，共8种）： % psdE：功率谱熵 % svdpE：奇异谱熵 % eE：能量熵 % ApEn：近似熵 % SampleEn：样本熵 % FuzzyEn：模糊熵 % PerEn：排列熵 % enveEn：包络熵

近似算法若干问题研究.pdf

近似线性规划算法的改进与应用.pdf

给出了TSP的一个多项式近似算法，其运算量为O（n3）。

您可以用极少的多边形生成相当好的近似值。这是一个只有 50 个多边形（约 380K 代）的示例： https://github.com/armhold/polygen/blob/master/images/starry.jpg https://github.com/armhold/polygen/blob/master/images/mona_lisa-100-polygons.png https://github.com/armhold/polygen/raw/master/images/logo.gif

用牛顿法求方程近似解的C程序设计

大规模 MIMO 系统的上行数据检测问题中的格基（信道矩阵）自然是短的和正交的，因此建议我们可以应用不使用格约简的混合方案。 仿真结果证实了这种扩展的有效性。

PQ-Grams 是一种有效评估树结构/内容相似性的方法，用于可以抽象为嵌套（标签、儿童）对的树结构。鉴于此前提，单个 PQ-Gram 是前 P 个祖先标签（包括当前节点）和下一个 Q 子标签。PQ-Gram 配置文件是一棵树中所有 PQ-Gram 的集合，包括填充每个子集的左侧和右侧的“填充器”节点，以及祖先树的顶部。 然后可以将这些 PQ-Gram 与 NLP 中的 n-Gram 或 shingles 类似地使用，通过集合并集和集合差异度量来评估树之间的相似性。最初的用法是执行类似集合差分的操作来计算近似的树编辑距离。