文章简单介绍分析了优化问题，并就Azizi M于2021年提出的一种新型智能优化算法——原子轨道搜索算法（Atomic orbital search: A novel metaheuristic algo）进行了分析与复现。同时，在同一测试函数上实现了模拟退火算法，并进行了测试对比。

1.请拟合以下两组数据，用线性回归完成（Logistic回归、感知器或其他线性分类器的其中一种完成拟合即可）。 [x,y]=[（1,1）,(2,3), (2,1),(1,0),(5,2),(4,0),(3,1),(4,3),(7,3)] [x,y]=[[0.067732,3.176513],[0.427810,3.816464],[0.995731,4.550095],[0.738336,4.256571],[0.981083,4.560815],[0.526171,3.929515],[0.378887,3.526170],[0.033859,3.156393],[0.132791,3.110301],[0.138306,3.149813],[0.247809,3.476346],[0.648270,4.119688],[0.731209,4.282233],[0.236833,3.486582],[0.969788,4.655492],[0.607492,3.965162],[0.358622,3.514900],[0.147846,3.125947],[0.637820,4.09

比较全数值分析编程汇总，内容包括： 线性方程组的直接法：Gauss消去法与矩阵三角分解法（Doolittle分解法相比Crout分解法更常用）及其选择列主元的改进方法、Doolittle分解法的延伸（实对称正定矩阵利用Cholesky分解得到的平方根法、三对角矩阵作为线性方程组系数矩阵的追赶法） 线性方程组的迭代法：Jacobi迭代法、Gauss-Seidel迭代法（利用前者每次迭代已得到的最新分量加速）、逐次超松弛（SOR，Successive Over-Relaxation）方法 函数拟合的插值法：拉格朗日（Lagrange）插值法与牛顿（Newton）插值法。 函数逼近方法：数值逼近中引入了函数范数和函数内积的概念。前者用来度量逼近函数与原函数在一个区间内的整体误差，后者广泛用于各种数值逼近方法的计算过程中。函数的∞-范数对应最佳一致逼近；函数的2-范数（Euclid-范数）对应最佳平方逼近。 数值积分算法与数值微分。 非线性方程及方程组的数值方法。 矩阵特征值的数值解法：乘幂法与反幂法。 常微分方程的数值解法：欧拉（Euler）方法，龙格-库塔法。

数字医疗这种把现代数字信息技术应用于整个医疗过程的新型医疗方式在近年 已经越来越得到认可。包括信息化、移动应用、人工智能和数字疗法等数字医 疗概念正使数字医疗干预处于复杂性的两端。在一端，它们允许公众发现基本 的医疗信息，如查找当地医护人员、医疗设施和用品的供应，并帮助解决实现 全民健康覆盖的差距。在另一端，数字技术使复杂的医疗干预成为可能——如 人工智能技术辅助医疗诊断、预后和更快的药物发现，数字疗法对疾病诊疗、 康复的介入，以及 5G 技术实现实时远程手术。

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中心差分法是一种数值微分的方法，它是通过在每个点处求出函数的近似导数来计算函数的导数的。它的基本原理是，在每个点处，用函数值的差值来近似求出函数的导数。 具体来说，中心差分法的基本原理是，在每个点处，用函数值的差值来近似求出函数的导数。具体来说，在每个点处，可以用函数值的差值来近似求出函数的导数，即： f'(x) ≈ (f(x+h) - f(x-h)) / 2h 其中，h是一个很小的正数，用来表示函数值的差值。 由于中心差分法是一种显示算法，它的优点是简单易行，可以用来计算函数的导数，而且可以用来计算复杂函数的导数。但是，由于它是一种近似计算的方法，所以它的结果可能不太准确，而且它的计算速度也比较慢。 这里给出求解多自由度运动方程的中心差分法示例。并对结果进行绘图展示。

所有代码均是本人独立开发，代码涉及到地面、井中、航空、海洋的时域电磁三维数值模拟，开发不易，敬请谅解！如需完整版联系本人。

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