迭代算法IterativemethodsKA：Kaczmarz算法KA:Kaczmarz’sAlgorithmART：代数重建技术ART:AlgebraicReconstructionTechniqueSIRT：同步迭代重建技术SIRT:SimultaneousIterativeReconstructionTechniqueCG：共轭梯度算法CG:ConjugateGradientmethodLM：Levenberg-Marquardt算法LM:Levenberg-Marquardtmethod全局优化算法

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CT重建等图像重建中常用的代数重建技术代码资源包

首先，本文讨论了弱ＭＴＬ－代数的性质，并给出弱ＭＴＬ－代数的等价刻画；
其次，将蕴涵演绎系统.的概念引入到弱ＭＴＬ－代数中，并研究了演绎系统与蕴涵演绎系统的关系，且给出蕴涵演绎系统的几个.等价条件；
最后，讨论了弱ＭＴＬ－代数中的演绎系统和同余关系之间的相互决定的关系，并证明了在弱.ＭＴＬ－代数中一个蕴涵演绎系统是素的当且仅当由其诱导的商代数是全序的弱ＭＴＬ－代数。

代数数论入门

小波与傅里叶分析基础作　者：（美）AlbertBoggess,FrancisJ.Narcowich译　者：芮国胜康健等出版社：电子工业出版社出版时间：2004-1-1许多关于小波的文章和参考书籍均要求读者具有复杂的数学背景知识，本书则只要求学生具有较好的微积分以及线性代数知识，通俗易懂。
第0章内积空间0.1引言0.2内积的定义0.3L2空间和l2空间0.4Schwarz不等式与三角不等式0.5正交0.6线性算子及其伴随算子0.7最小二乘和线性预测编码0.8习题第1章傅里叶级数1.1引言1.2傅里叶级数的计算1.3傅里叶级数的收敛定理1.4习题第2章傅里叶变换2.1傅里叶变换的通俗描述2.2傅里叶变换的性质2.3线性滤波器2.4采样定理2.5不确定性原理2.6习题第3章离散傅里叶分析第4章haar小波分析4.1小波的由来4.2Haar小波4.3Haar分解和重构算法4.4小结4.5习题第5章多分辨率分析5.1多分辨率框架5.2分解和重构的实现5.3傅里叶变换准则5.4习题第6章Daubechies小波分析6.1Daubechies小波的构造6.2分类、矩和平滑性6.3计算问题6.4二进点上的尺度函数6.5习题第7章其它小波主题7.1计算复杂度7.2高维小波7.3相应的分解和重构7.4小波变换7.5习题附录A技术问题附录BMATLAB程序

采用C++编写，完成了题目的所有要求，并附有说明文档。
大学的每个专业都要制定教学计划。
假设任何专业都有固定的学习年限，每学年含两学期，每学期的时间长度和学分上限值均相等，每个专业开设的课程都是确定的，而且课程在开设时间的安排必须满足先修关系。
每门课程有哪些先修课程是确定的，可以有任意多门，也可以没有。
每门课恰好占一个学期。
试在这样的前提下设计一个教学计划编制程序。
[基本要求]（1）输入参数包括：学期总数，一学期的学分上限，每门课的课程号(固定占3位的字母数字串)、学分和直接先修课的课程号。
（2）允许用户指定下列两种编排策略之一：一是使学生在各学期中的学习负担尽量均匀；
二是使课程尽可能地集中在前几个学期中。
（3）若根据给定的条件问题无解，则报告适当的信息；
否则将教学计划输出到用户指定的文件中。
计划的表格格式自行设计。
[测试数据]学期总数：6；
学分上限：10；
该专业共开设12门课，课程号从C01到C12，学分顺序为2,3,4,3,2,3,4,4,7,5,2,3。
先修关系如下：课程编号 课程名称 先决条件C1 程序设计基础 无C2 离散数学 C1C3 数据结构 C1，C2C4 汇编语言 C1C5 语言的设计和分析 C3，C4C6 计算机原理 C11C7 编译原理 C5，C3C8 操作系统 C3，C6C9 高等数学 无C10 线性代数 C9C11 普通物理 C9C12 数值分析 C9，C10，C1[实现提示]可设学期总数不超过12，课程总数不超过100。
如果输入的先修课程号不在该专业开设的课程序列中，则作为错误处理。
应建立内部课程序号与课程号之间的对应关系。

Eigen为用C++模板开发的用于矩阵、向量等线性代数操作的开源代码，这里是从官网下载的Eigen最新版本

%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

高等代数学-张贤科高等代数1

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。