Java对浮点数的计算是不精确的,比如0.05+0.01结果不是0.06,而是0.060000000000000005,更有甚者,一个数除以0.0,Java是不会抛异常,而是得出无穷大的结果.本工具类解决了上述问题.该类提供了加减乘除四则运算的精确计算方式.在你处理数据的工程中,该类可以给你意想不到的惊喜

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matlab聚类的代码在线SVR 方法改编自马俊水，James Theiler和Simon Perkins的论文“准确的在线支持向量回归”。 该代码本质上是Francesco Parrella的MATLAB代码的Python重写。 包括一个未记录的应用程序，用于在流量中预测群集大小。 用于卡内基梅隆大学机器人技术的16-831统计技术中的小组项目。

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精确算法matlab代码 Problem Description 非齐次的三类边值条件的双边值问题 已知精确解，p=1 ,q=0,f=sinπx+cosπx 从Ritz(有限元)法出发，使用Matlab编写代码解决该问题。 M: 区间大小 参考文献请见：两点边值问题的有限元算法_付小龙.pdf 基函数没有选择好 致使效果误差较大，如下图所示: 若将该问题转为经典的一类边值条件的双边值问题，则按照传统的Rizt解法 可得到如下:

论文研究-基于区间直觉模糊数的得分函数与精确函数及其应用.pdf,  在模糊决策理论中，区间直觉模糊数的排序是一个非常重要的理论问题.运用得分函数和精确函数对区间直觉模糊数进行有效排序的关键是得分函数和精确函数的科学构建.本文基于得分函数和精确函数的内涵，运用概率论全概率公式思想提出了新的得分函数和精确函数，并证明了其公理化的性质.通过大量的实际数据测算与比较分析，验证了本文提出的得分函数和精确函数的科学性，从而在对区间直觉模糊数排序时更有效、更准确.

MATLAB 粘贴代码 - 一种画相同运算时间下不同算法迭代进化图的精确方法 由于不同算法在相同运算时间下的迭代次数不同，使用常规画图函数很难画出来，因此，可以先用这个代码运行出最初的画图结果，然后通过在matlab中选择编辑图，去掉X的曲线， 复制图片粘贴至visio，取消组合，把曲线横向拉至相同长度然后组合即可。这种方法绘制的图形保持了绝对精确，而且不用对数据进行任何处理。