矩阵乘法的四张量幂问题的基于优势的约束优化进化算法

使用可变精度整数，计算 y 使得mod(x*y, N) == 1 为真。

基于一阶RC模型，电池带遗忘因子递推最小二乘法+扩展卡尔曼滤波算法（FFRLS+ EKF），参数与SOC的在线联合估计，matlab程序

高性能计算导论实验3，矩阵乘法基于MPI的并行实现及优化，分别采用 MPI 点对点通信和 MPI 集合通信实现矩阵乘法中的进程之间通信，优化矩阵乘法

最小二乘法（Least Square, LS）大约是1795年高斯在其著名的星体运动轨道预报研究工作中提出的。后来，最小二乘法成为了估计理论的基石。最小二乘法由于原理简明、收敛较快、易于编程实现等特点，在系统参数估计中应用相当广泛。 在自适应控制系统中，被控对象通常都可以不断提供新的输入输出数据，而且还希望利用这些新的信息来改善估计精度，因此常常要求对象参数能够在线实时估计。解决这个问题的方法就是采用最小二乘算法的递推算法，其基本思想可以概括为： 即将下式改写为递推形式，即递推最小二乘参数估计算法。可以辨识定子电阻，磁链，DQ轴电感。

将椭圆体或其他圆锥曲面拟合到逼近此类曲面的 3D 点集，允许一些约束，如方向约束和等半径约束。 例如，您可以使用它来安装橄榄球或球体。 'help ellipsoid_fit' 说明了一切。 返回椭圆体的代数描述（二次型的九个系数）和几何描述（中心、半径、主轴）。

北邮移动网络仿真实验四最小二乘法实例 使用下发的实测数据，以及基础的最小二乘 法代码，完成传播模型校正实验。 代码+报告

1、注释详细 2、附多个评价指标计算 3、解决截距不能正确输出的问题 4、附示例数据集

各种最小二乘法汇总(算例及MATLAB程序)修改提高.rar

用matlab所学的知识，编写最小二乘法拟合程序，以解决物理实验中的最小二乘法拟合曲线以及相关系数等的问题。