Information Science and Statistics Pattern recognition has its origins in engineering, whereas machine learning grew out of computer science. However, these activities can be viewed as two facets of the same field, and together they have undergone substantial development over the past ten years. In particular, Bayesian methods have grown from a specialist niche to become mainstream, while graphical models have emerged as a general framework for describing and applying probabilistic models. Also, the practical applicability of Bayesian methods has been greatly enhanced through the development of a range of approximate inference algorithms such as variational Bayes and expectation propagation. Similarly, new models based on kernels have had significant impact on both algorithms and applications.

高斯消去法、列主元消去、全主元消去法解线性方程组和Gauss-Jordan消元法求矩阵

与现有的 Elman 循环神经网络相比，它是经过修改的架构。

针对分布式数据存储中空间效率低、计算复杂度高等问题，基于Jordan矩阵和拉格朗日差值公式，提出了一种一般访问结构上高效的分布式数据存储方案。方案是计算安全的，空间利用率与理论安全的方案相比提高了m2倍，每个存储服务器只需维护长度很短的秘密份额，就可以实现大数据的分布式存储。在数据存储过程中，存储服务器根据双线性对的性质计算并贡献影子份额，确保秘密份额的安全性。方案具有可公开验证性，有效防止了数据分发者与存储服务器的欺骗。最后对方案的正确性、安全性、拓展性、空间效率等进行分析，表明方案在分布式数据安全存储中具有很好的应用前景。

Jordan块的函数

这一章的讨论源于如何选择线性空间的基，使线性变换在该基下的矩阵具有尽可能简单的形式这一问题。

Gauss-jordan算法CUDA并行求解线性方程组解，加速五倍

本文中的Jordan曲线定理（JCT）的证明集中于图形说明和分析方法，以使拓扑证明更易于理解，并且基于Tverberg的方法，该方法被认为是相当深奥的，没有图形解释。 初步构造了约旦多边形的参数化模型。 引入四个引理花了很长时间，因为Jordan Polygon的证明是我们要关注的方法。 引理表明，JCT对约旦多边形成立，并且约旦曲线可以由一系列约旦多边形统一逼近。 此外，引理提供约旦多边形的某种度量描述，以帮助评估极限。 最后一部分是在引入预言和引理的前提下对定理的证明。

计算矩阵 A 的逆 I。

读取指定文件中的矩阵，利用gauss-jordan算法计算逆矩阵并打印。