本文以CO2(4.3μm)为发射与吸收介质,讨论轴对称燃气流低分辨率红外空间扫描方程的反演.使用洛仑茨线的随机谱带模型,指数-倒数线强分布函数和Curtis-Godson近似表示透过率.建立了通过已知吸收气体浓密分布,由辐射传递方程反演温度分布的迭代法.计算试验说明:此迭代法较为简单,收敛迅速,计算精度高.分析说明在较低温度和使用较大波数时,辐射强度误差对温度解的影响变小.推演得到由辐射传递方程和透过率方程求解吸收气体浓度分布的近似公式.此近似公式和温度迭代法组成了主动式红外空间扫描的近似反演.计算试验说明此反演法较为简单,计算精度可满足工程测温的要求.

Lagrange插值Romberg积分Newton迭代法Runge-Kutta四阶法Gauss列主元消去法

用MATLAB做的激光课程设计：菲涅尔衍射迭代法分析谐振腔光场分布。
有GUI界面，圆形腔、矩形腔、腔的大小、波长、腔长、迭代精度可调。
做这个课程设计的同学，可以互相学习学习。

移动质量法计算车桥耦合的ANSYS命令流，1/4车辆模型在简支梁上的移动，得到跨中截面时程位移图

常用算法设计方法详细解析（含源代码）算法是问题求解过程的精确描述，一个算法由有限条可完全机械地执行的、有确定结果的指令组成。
指令正确地描述了要完成的任务和它们被执行的顺序。
计算机按算法指令所描述的顺序执行算法的指令能在有限的步骤内终止，或终止于给出问题的解，或终止于指出问题对此输入数据无解。
通常求解一个问题可能会有多种算法可供选择，选择的主要标准是算法的正确性和可靠性，简单性和易理解性。
其次是算法所需要的存储空间少和执行更快等。
算法设计是一件非常困难的工作，经常采用的算法设计技术主要有迭代法、穷举搜索法、递推法、贪婪法、回溯法、分治法、动态规划法等等。
另外，为了更简洁的形式设计和藐视算法，在算法设计时又常常采用递归技术，用递归描述算法。
一、迭代法二、穷举搜索法三、递推法四、递归五、回溯法六、贪婪法七、分治法八、动态规划法

计算方法实验，包括牛顿下山法，高斯-塞德尔迭代法，高斯消去法，样条插值，最小二乘法，龙贝格算法，LU分解法，改进的欧拉算法，四阶龙格库塔算法，亚当姆斯算法

完整的简单迭代法源文件，大家用了这个就不必自己手动输入这么麻烦啦

大学数学里数值分析的课程实验报告，题目是非线性方程组的数值解法。
里面包括了不动点迭代法和牛顿迭代法的例子，原理，程序，及结果。

基于迭代法的自动阈值分割代码，用于matlab图像处理技术。

1stOpt（FirstOptimization）是七维高科有限公司（7D-SoftHighTechnologyInc.）独立开发，拥有完全自主知识产权的一套数学优化分析综合工具软件包。
在非线性回归，曲线拟合，非线性复杂工程模型参数估算求解等领域傲视群雄，首屈一指，居世界领先地位。
除去简单易用的界面，其计算核心是基于七维高科有限公司科研人员十数年的革命性研究成果【通用全局优化算法】(UniversalGlobalOptimization-UGO)，该算法之最大特点是克服了当今世界上在优化计算领域中使用迭代法必须给出合适初始值的难题，即用户勿需给出参数初始值，而由1stOpt随机给出，通过其独特的全局优化算法，最终找出最优解。
以非线性回归为例，目前世界上在该领域最有名的软件工具包诸如OriginPro，Matlab，SAS，SPSS，DataFit，GraphPad，TableCurve2D，TableCurve3D等，均需用户提供适当的参数初始值以便计算能够收敛并找到最优解。
如果设定的参数初始值不当则计算难以收敛，其结果是无法求得正确结果。
而在实际应用当中，对大多数用户来说，给出(猜出)恰当的初始值是件相当困难的事，特别是在参数量较多的情况下，更无异于是场噩梦。
而1stOpt凭借其超强的寻优，容错能力，在大多数情况下（大于90%)，从任一随机初始值开始，都能求得正确结果。

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。