Levenberg-Marquardt(LM)优化算法求解非线性方程组非线性最小二乘拟合需求配置环境

陈希孺院士的经典书籍。
《高等数理统计学》的定位是“基于测度论的数理统计学基础教科书”，内容除预备知识外，主要是关于几种基本统计推断方式（点估计、区间估计、似设检验）的大小样本理论和方法，另有一章讲述线性模型的初步理论。
《高等数理统计学》的最大特色是习题及其提示的安排，占了近半的篇幅，其中除少量选摘自有关著作外，大半属作者自创，有很高的参考学习价值。
《高等数理统计学》可作为高等学校数理统计专业的教材，也可供相关专业人员作为参考用书。
总序序第1章预备知识1．1样本空间与样本分布族1．2统计决策理论的基本概念1．3统计量1．4统计量的充分性附录因子分解定理的证明第2章无偏估计与同变估计2．1风险一致最小的无偏估计2．2cramer-Rao不等式2．3估计的容许性2．4同变估计附录第3章Bayes估计与Minimax估计3．1Bayes估计——统计决策的观点3．2Bayes估计——统计推断的观点3．3Minimax估计第4章大样本估计4．1相合性4．2渐近正态性4．3极大似然估计4．4次序统计量第5章假设检验的优化理论5．1基本概念5．2一致最优检验5．3无偏检验5．4不变检验第6章大样本检验6．1似然比检验6．2拟合优度检验6．3条件检验、置换检验与秩检验第7章区间估计7．1求区间估计的方法7．2区间估计的优良性7．3容忍区间与容忍限7．4区间估计的其他方法和理论第8章线性统计模型8．1最小二乘估计8．2检验与区间估计8．3方差分析和协方差分析附录矩阵的广义逆习题

本书译自国际著名信号处理大师、IEEE信号处理协会技术成就奖获得者PetreStoica教授2005年编写的教材《SpectralAnalysisofSignals》。
该书介绍了经典谱分析和现代谱分析的基本理论和方法，主要内容包括谱估计的基本概念（自相关，能量谱和功率谱），非参数化谱分析（周期图和相关图，加窗技术），有理谱分析（自回归，滑动平均以及自回归滑动平均方法），线谱分析（最小二乘估计，Yule-Walker和子空间方法），滤波器组方法（改进的滤波器组方法，Capon方法，APES方法），阵列信号处理（波束形成，Capon方法，参数化波达方向估计），有关矩阵分析、Cramer-Rao理论和模型阶数选取的主要结论。
书中每章包含了大量反映谱分析最新研究成果和当前研究热点的补充内容，提供了大量有助于读者深入了解各种谱分析方法功能与实现、反映当前研究热点的分析习题和上机习题。
该书内容丰富新颖、论述严谨，是一本信号谱分析领域的高水平教材。

线性规划、常微分方程的解法、马氏链模型、神经网络模型、偏最小二乘、回归时间序列、灰色系统理论及其使用、对策论、排队论、方差分析等29个数学建模必备通用模型及matlab解法

稀疏矩阵加减乘C++完成可以编译！！！！！！！！！！

包括神经网络，模糊识别，优化算法，极大似然估计，最小二乘等，理论与实践并重。

matlab最优化程序包括无约束一维极值问题进退法黄金分割法斐波那契法牛顿法基本牛顿法全局牛顿法割线法抛物线法三次插值法可接受搜索法Goidstein法Wolfe.Powell法单纯形搜索法Powell法最速下降法共轭梯度法牛顿法修正牛顿法拟牛顿法信任域法显式最速下降法，Rosen梯度投影法罚函数法外点罚函数法內点罚函数法混合罚函数法乘子法G－N法修正G－N法L－M法线性规划单纯形法修正单纯形法大M法变量有界单纯形法整数规划割平面法分支定界法0-1规划二次规划拉格朗曰法起作用集算法路径跟踪法粒子群优化算法基本粒子群算法带压缩因子的粒子群算法权重改进的粒子群算法线性递减权重法自适应权重法随机权重法变学习因子的粒子群算法同步变化的学习因子异步变化的学习因子二阶粒子群算法二阶振荡粒子群算法

目录1. 普通最小二乘法 31.1. 一次计算最小二乘算法 31.2. 递推最小二乘算法 32. 遗忘因子最小二乘算法 62.1. 一次计算法 62.2. 递推算法 63. 限定记忆最小二乘递推算法 94. 偏差补偿最小二乘法 115. 增广最小二乘法 136. 广义最小二乘法 157. 辅助变量法 178. 二步法 199. 多级最小二乘法 2110. Yule-Walker辨识算法 23Matlab程序附录 24附录1、最小二乘一次计算法 24附录2、最小二乘递推算法 25附录3、遗忘因子最小二乘一次计算法 26附录4、遗忘因子最小二乘递推算法 27附录5、限定记忆最小二乘递推算法 29附录6、偏差补偿最小二乘递推算法 31附录7、增广最小二乘递推算法 32附录8、广义最小二乘递推算法 34附录9、辅助变量法 36附录10、二步法 38附录11、多级最小二乘法 39附录12、Yule-Walker辨识算法 42

使用图形用户界面编写一个小学生整数四则运算练习软件。
程序启动后，用户输入用户名，然后选择做什么运算（加、减、乘、除、混合）、做几位数的运算，再单击“开始做题”，之后计算机按要求随机生成10道题目，用户输入答案单击提交，则程序显示标准答案和用户得分，同时，将题目、标准答案、用户答案、成绩保存到以用户名为文件名的文本文件中（例如：如果用户名为“黄洪”，则保存结果的文件名为“黄洪.his”），如果文件已经存在，请将内容添加在原有文件内容的后面。
要求文件的排版美观划一，用户可使用本软件查看该文件的内容。
用户可以选择“重做一次”重做上次的题目，也可以选择“继续练习”让电脑重新出题。

路径无关算法是一类重要的相位解包裹算法，其中最常用的是各种最小二乘算法。
由于最小二乘算法无法限制误差在空间中传播，因此不能直接获得精确的解包裹相位，其应用遭到了限制。
分析最小二乘相位解包裹算法误差的特点，提出了一种能得到精确解包裹相位的新算法，给出了相关的理论分析和具体算法，通过模拟计算和实验验证，证明了该新算法的可行性与有效性。

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。