支持GF(2^m)域，m为任意大于1的整数

基于无穷小分析的思想，建立了速度与流量关系的基本模型。 由于放置一定数量的自动驾驶汽车会影响混合交通流的平均速度，因此我们选择自动驾驶汽车的比例作为变量，用k表示。 基于最小二乘法，我们发现k的两个临界值分别为38.63％和68.26％。 当k <38> 68.26％时，它们对道路的通行能力有显着改善。

使用单链表进行多元多项式的运算 两个多元多项式之间的操作 仅供参考

这是用C#写的用最小二乘法实现的各种拟合函数，包括了多项式拟合，指数函数拟合，对数函数拟合，幂函数拟合。本人菜鸟一枚，有错误的地方请多多指教。

题目描述 编写一个矩阵乘法的GPU并行程序，并且与对应规模的串行程序进行运行时间的比对（n=500，1000，1500，2000，3000，5000），画出规模和时间对比图。 矩阵A（n，n） 矩阵B（n，n） C = A x B 要求： 1、完成程序的开发并验证其正确性，完成一个实验报告（程序源代码、变量和语句的详细说明） 2、在实验报告中通过图表说明CPU串行和GPU并行在各种规模的运行时间； 3、在实验报告中通过图表说明GPU并行不同的数据分配在各种规模的运行时间。 设计思路 矩阵实验的代码环境为VS2019 community+CUDA 10.1，在vs2019中运行确定无问题后，用xtfp上传该cu文件，在shell中在跑一遍 自己写的作业，用学校分配的并行网络，跑出来的，实打实的结果 预览：https://img-blog.csdnimg.cn/87873b9ed0a840c3b156e1bc3faca024.png

本实验利用两位二进制数乘法中乘数各位与被乘数相乘后移位相加的原理，拓展得到两个四位二进制数相乘原理。在max+plus2上进行原理图设计和软件仿真，软件通过后，下载到EPF10K10中，在GW48系列EDA/SOC实验开发系统完成硬件调试。

（二）趋势预测(最小二乘法) 三种最常用的趋势预测模型： 线性趋势模型 指数曲线趋势模型 二次曲线趋势模型

4×4原码阵列乘法器的multisim仿真

最小二乘法、Romberg、Runge-Kutta、Newton和Xuanjie迭代、Lagrange、Doolittle分解法、改进Euler 推荐使用jupyter运行 ipynb文件格式