数值分析方法-LU分解算法解线性方程的实现

例子

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数值分析的龙贝格算法，样条插值算法，拉格朗日插值等算法的matlab程序

模拟娱乐程序matlab保存代码ORPS 智能电网住宅用电调度优化方法[J]. 最优住宅电力调度是一种解决日前电力市场中以聚合器为代表的一组住宅用户的优化问题的方法。 消费者拥有由聚合器集中调度的可控和不可控设备。 他们也有与他们的设备相关的时间偏好（约束）。 我们考虑决策的峰值定价模型（目标函数要最小化）。 所提出的方法由特定问题的构造算法、模拟退火 (SA) 细化方法和优化后局部搜索组成。 您将需要 Matlab 来使用/测试它。 你必须在 main.m 代码的开头设置一些参数： 实例组 • N = [n_1 n_2 .... n_L]：如果要生成L个实例，必须定义每个实例的消费者数量。 例如，向量 N = [2 5 10] 定义了一个包含三个实例的组，每个实例有 2、5 和 10 个消费者。 如果要加载现有实例，可以将其留空 (N = [ ])。 数据将基于来自 [1] 的西班牙消费者生成。 您可以在“GenerateData.m”文件中更改消费者的参数； 实例生成 • generateInstance = true/false：如果你想生成一个新的实例，设置它为真，如果你想加载

em算法matlab代码稀疏PELS 线性动力系统的稀疏参数估计 说明：该存储库包含线性动力学系统的稀疏参数估计的实现。 版权所有（c）2020 Behrad Soleimani保留所有权利 接触： 引用：如果您发现这些代码对您的研究有帮助，请引用以下论文 B. Soleimani，P。Das，J。Kulasingham，JZ Simon和B. Babadi，“间接低维测量的Granger因果推断及其在MEG功能连通性分析中的应用”，2020年第54届信息科学与系统年会（CISS） ，普林斯顿，新泽西州，美国，2020年，第1-5页，。 日期：2020年5月3日 要求：在Matlab R2019a版本中实现，但应在大多数版本上运行。 内容： main.m：主脚本。 SparsePELS.m： SparsePELS算法。 EM.m：期望最大化（EM）算法。 EStep.m：期望（E-）步骤。 IRLS.m：迭代重新加权最小二乘（IRLS）算法。 MStep.m：最大化（M-）步骤。 VARGenerator.m： VAR过程生成器。 redblue.m：红蓝色配色图。 SparsePEL

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为了准确地建立拱顶温度预测模型，提出了四种优化最小二乘支持向量机算法，分别是基于粒子群算法优化算法、基于遗传算法优化算法、基于鲸鱼算法优化算法、基于冯诺依曼拓扑结构的鲸鱼算法优化算法。

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面阵中二维角度DOA估计算法，采用ESPRIT，经典算法，注释清晰，可拿来直接用