在本文中，我们在（2 + 1）风味Nambu-Jona-Lasinio（NJL）模型的框架内，使用最近提出的算法研究了夸克间隙方程的拟Wigner解。 我们发现，对于当前的夸克质量mu，d = 5.5 MeV和化学势μ<μTCP= 272.5 MeV，通过该算法获得的Nambu解和正伪Wigner解与通过迭代方法获得的物理解是一致的。 此外，我们使用的算法可以帮助说明间隙方程的解从手性极限到非手性极限的演变，并给出了对于μ<272.5 MeV，相线位于相图中的预测。 此外，我们还研究了不同化学势的手性敏感性以及溶液的损失。

看到一个不错的c++实现的md5算法 class MD5 { public: typedef unsigned int size_type; // must be 32bit MD5(); MD5(const std::string& text); void update(const unsigned char *buf, size_type length); void update(const char *buf, size_type length); MD5& finalize(); std::string hexdigest() const; friend std::ostream& operator<<(std::ostream&, MD5 md5); private: void init(); typedef unsigned char uint1; // 8bit typedef unsigned int uint4; // 32bit enum {blocksize = 64}; // VC6 won't eat a const static int here void transform(const uint1 block[blocksize]); static void decode(uint4 output[], const uint1 input[], size_type len); static void encode(uint1 output[], const uint4 input[], size_type len); bool finalized; uint1 buffer[blocksize]; // bytes that didn't fit in last 64 byte chunk uint4 count[2]; // 64bit counter for number of bits (lo, hi) uint4 state[4]; // digest so far uint1 digest[16]; // the result // low level logic operations static inline uint4 F(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 G(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 H(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 I(uint4 x, uint4 y, uint4 z); static inline uint4 rotate_left(uint4 x, int n); static inline void FF(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void GG(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void HH(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); static inline void II(uint4 &a, uint4 b, uint4 c, uint4 d, uint4 x, uint4 s, uint4 ac); }; std::string md5(const std::string &str);

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评价存储器的一个重要指标就是它的可靠性，在一般的数据存储中，几个位的错误可能不是很关键的问题，如果但是发生在某个敏感的数据上，这个小小的故障可能会导致严重的后果。因此，必须采取一些措施来及时检出并纠正出错的数据。目前常用的方法有：奇偶校验、CRC校验、重复码校验等。 　　ECC校验是在奇偶校验的基础上发展而来的，它将数据块看作一个矩阵，利用矩阵的行、列奇偶信息生成ECC校验码。它能够检测并纠正单比特错误和检测双比特错误，但对双比特以上的错误不能保证检测。它克服了传统奇偶校验只能检出奇数位出错、校验码冗长、不能纠错的局限性。文中在高速大容量固态存储器的硬件结构基础上，详细介绍了ECC校验码的生

灰狼算法(GWO)优化卷积神经网络CNN分类预测，GWO-CNN分类预测，多输入单输出模型。 多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。 程序语言为matlab，程序可出分类效果图，迭代优化图，混淆矩阵图

EM算法和SAGE算法实现matlab仿真代码 原理有时间了会更新

智能算法之粒子群算法及改进. **智能算法：粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）** **资源描述：** 1. **算法原理与思想：** 粒子群算法是一种基于群体智能的优化算法，灵感来自于鸟群或鱼群等自然界中群体的协作行为。在PSO中，问题的解被看作是一群粒子，在解空间中不断移动，通过跟随历史上最优解（局部最优解）和整个群体的最优解（全局最优解）来寻找最优解。 2. **基本步骤：** - 初始化粒子群的位置和速度。 - 计算每个粒子的适应度（目标函数值）。 - 更新每个粒子的速度和位置，以便它们向着历史上最优解和群体的最优解移动。 - 重复上述步骤，直到达到预定的停止条件（例如，迭代次数达到预定值或找到满足要求的解）。 3. **算法优势：** - PSO算法简单易懂，容易实现。 - 由于其并行性，PSO适用于高维优化问题。 - PSO具有全局搜索能力，能够找到接近全局最优解的解。 4. **改进的粒子群算法：** - 多种改进的粒子群算法被提出，例如自适应权重PSO（Adapti

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KNN算法教学ppt全面 邻近算法，或者说K最邻近（KNN，K-NearestNeighbor）分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 该方法的不足之处是计算量较大，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离，才能求得它的K个最邻近点。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑，事先去除对分类作用不大的样本。另外还有一种 Reverse KNN法，它能降低KNN算法的计算复杂度，提高分类的效率 [2] 。 KNN算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分

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