NP完全问题、霍奇猜想、庞加莱猜想、黎曼假设、杨－米尔斯理论、纳卫尔－斯托可方程、BSD猜想

计算机算法设计_第八章NP-完全问题.docx

本文档对NP完全问题详细解释，举了很多的例子 NP完全问题(NP-C问题)，是世界七大数学难题之一。 NP的英文全称是Non-deterministic Polynomial的问题，即多项式复杂程度的非确定性问题。简单的写法是 NP=P？，问题就在这个问号上，到底是NP等于P，还是NP不等于P。

python数据拟合主要可采用numpy库，库的安装可直接用pip install numpy等。 1. 原始数据：假如要拟合的数据yyy来自sin函数，np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值，此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值，转化成度 2. 测试不同阶的多项式，例如7阶多项式拟合，使用np.polyfit拟合，np.polyld得到多项式系数 z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用7

总结评述了K-means 聚类算法的研究现状，指出K-means 聚类算法是一个NP难优化问题，无法获得全局最优。介绍了K-means 聚类算法的目标函数、算法流程，并列举了一个实例，指出了数据子集的数目K、初始聚类中心选取、相似性度量和距离矩阵为K-means聚类算法的3个基本参数。总结了K-means聚类算法存在的问题及其改进算法，指出了K-means聚类的进一步研究方向。

水下图像增强matlab代码 MATLAB code for A Natural-based Fusion Strategy for Underwater Image Enhancement

【三维匹配问题】 给定三个不相交的集合X、Y、Z，三个集合的大小都为n。给定一个三元组集合T⊆X×Y×ZT \subseteq X \times Y \times ZT⊆X×Y×Z，集合T的大小为m。 问：T中是否存在一个大小为n的子集T’，这个子集恰好包含X,Y,Z每个元素一次。 三维匹配问题其实是集合覆盖和集合包装问题的特例。 三维匹配问题是NP完全的 首先，很容易证明三维匹配问题是NP问题。只需要判断集合T’的大小是否为n，且包含X,Y,Z中每个元素一次。证明三维匹配问题是NPC的，可以通过3-SAT≤p\leq_p≤p​三维匹配证明。 【3-SAT≤p\leq_p≤p​三维匹配证明】

NA→NP→IE实验集(实验珍藏版)，这个是鸿鹄论坛的珍藏版，里面包括了NA实验、NP实验、IE实验。值得学习

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