C语言算法速查手册目录第1章　绪论　11.1　程序设计语言概述　11.1.1　机器语言　11.1.2　汇编语言　21.1.3　高级语言　21.1.4　C语言　31.2　C语言的优点和缺点　41.2.1　C语言的优点　41.2.2　C语言的缺点　61.3　算法概述　71.3.1　算法的基本特征　71.3.2　算法的复杂度　81.3.3　算法的准确性　101.3.4　算法的稳定性　14第2章　复数运算　182.1　复数的四则运算　182.1.1　[算法1]　复数乘法　182.1.2　[算法2]　复数除法　202.1.3　【实例5】复数的四则运算　222.2　复数的常用函数运算　232.2.1　[算法3]　复数的乘幂　232.2.2　[算法4]　复数的n次方根　252.2.3　[算法5]　复数指数　272.2.4　[算法6]　复数对数　292.2.5　[算法7]　复数正弦　302.2.6　[算法8]　复数余弦　322.2.7　【实例6】复数的函数运算　34第3章　多项式计算　373.1　多项式的表示方法　373.1.1　系数表示法　373.1.2　点表示法　383.1.3　[算法9]　系数表示转化为点表示　383.1.4　[算法10]　点表示转化为系数表示　423.1.5　【实例7】　系数表示法与点表示法的转化　463.2　多项式运算　473.2.1　[算法11]　复系数多项式相乘　473.2.2　[算法12]　实系数多项式相乘　503.2.3　[算法13]　复系数多项式相除　523.2.4　[算法14]　实系数多项式相除　543.2.5　【实例8】　复系数多项式的乘除法　563.2.6　【实例9】　实系数多项式的乘除法　573.3　多项式的求值　593.3.1　[算法15]　一元多项式求值　593.3.2　[算法16]　一元多项式多组求值　603.3.3　[算法17]　二元多项式求值　633.3.4　【实例10】　一元多项式求值　653.3.5　【实例11】　二元多项式求值　66第4章　矩阵计算　684.1　矩阵相乘　684.1.1　[算法18]　实矩阵相乘　684.1.2　[算法19]　复矩阵相乘　704.1.3　【实例12】实矩阵与复矩阵的乘法　724.2　矩阵的秩与行列式值　734.2.1　[算法20]　求矩阵的秩　734.2.2　[算法21]　求一般矩阵的行列式值　764.2.3　[算法22]　求对称正定矩阵的行列式值　804.2.4　【实例13】求矩阵的秩和行列式值　824.3　矩阵求逆　844.3.1　[算法23]　求一般复矩阵的逆　844.3.2　[算法24]　求对称正定矩阵的逆　904.3.3　[算法25]　求托伯利兹矩阵逆的Trench方法　924.3.4　【实例14】验证矩阵求逆算法　974.3.5　【实例15】验证T矩阵求逆算法　994.4　矩阵分解与相似变换　1024.4.1　[算法26]　实对称矩阵的LDL分解　1024.4.2　[算法27]　对称正定实矩阵的Cholesky分解　1044.4.3　[算法28]　一般实矩阵的全选主元LU分解　1074.4.4　[算法29]　一般实矩阵的QR分解　1124.4.5　[算法30]　对称实矩阵相似变换为对称三对角阵　1164.4.6　[算法31]　一般实矩阵相似变换为上Hessen-Burg矩阵　1214.4.7　【实例16】对一般实矩阵进行QR分解　1264.4.8　【实例17】对称矩阵的相似变换　1274.4.9　【实例18】一般实矩阵相似变换　1294.5　矩阵特征值的计算　1304.5.1　[算法32]　求上Hessen-Burg矩阵全部特征值的QR方法　1304.5.2　[算法33]　求对称三对角阵的全部特征值　1374.5.3　[算法34]　求对称矩阵特征值的雅可比法　1434.5.4　[算法35]　求对称矩阵特征值的雅可比过关法　1474.5.5　【实例19】求上Hessen-Burg矩阵特征值　1514.5.6　【实例20】分别用两种雅克比法求对称矩阵特征值　152第5章　线性代数方程组的求解　1545.1　高斯消去法　1545.1.1　[算法36]　求解复系数方程组的全选主元高斯消去法　1555.1.2　[算法37]　求解实系数方程组的全选主元高斯消去法　1605.1.3　[算法38]　求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法　1635.1.4　[算法39]　求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法　1685.1.5　[算法40]　求解大型

Publications:=============1.M.AwrangjebandG.Lu,AnImprovedCurvatureScale-SpaceCornerDetectorandaRobustCornerMatchingApproachforTransformedImageIdentification,?IEEETransactionsonImageProcessing,17(12),2425?441,2008.2.M.Awrangjeb,G.Lu,andM.M.Murshed,AnAffineResilientCurvatureScale-SpaceCornerDetector,?32ndIEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing(ICASSP2007),Hawaii,USA,1233?236,2007.

高斯消去法（LU分解）并行算法：设计实现SSE算法，加速计算过程。
包括代码以及说明文档。

配置完情景变量后，能够直接编译运行该法度圭表标准，求解纵情阶线性复方程组，先付与LU剖析法剖析矩阵，后使用GETRS库函数盘算，患上到解

实现了矩阵中的各种操作，包括矩阵相加，相减，矩阵乘法，矩阵转秩，余子式，求行列式的值，求矩阵特征值，LU分解，QR分解，求现行方程组的解等等。
是任何做科学计算工作者必备的类库。
此类库也是C++初学者极好的参考资料。
类库的实现运用了运算符重载，友元，异常处理，文件输入输出，函数重载，指针，动态分配内存等一系列C++技术。
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华电数值计较方法课本算法，包括列主元消去LU分解最小二乘法等九个算法

该讲义讲述了矩阵计算方面的一些方法，比如gauss消去，LU分解，QR分解等，另外还有范数等一系列基础知识的详解。
version-2018/3/1。

对矩阵进行分解，包括LU分解，QR分解，Householder分解，Givens分解，代码采用matlab编写，包括清楚的正文，下载后即可直接运行。

LU,根据本人的使用经验以及在学习过程中从网上收集到的其他人的使用经验，将感觉有用的信息总结了一下。
实现正真意义上的专打造属于本人的Myeclipse。

LU分解是解线性方程一种经典解，而matlab是建立在C的基础之上，这个matlab程序，对于C程序员也是有参考价值的，它给出了最基本的实现过程，用c实现的话，只需要编写的一些在matlab直接调用的函数，这些函数是比容易实现的。
这个程序仅是展现了LU分解法最基本的步聚，所以没有采用动态算法。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。