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AFSA

于 2018-03-16 发布文件大小:3KB

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代码说明：

使用人工鱼群算法求解多维复杂寻优问题，用于matlab平台。(The artificial fish swarm algorithm is used to solve the multidimensional complex optimization problem.)

文件列表：

AFSA\AF_follow.m, 1104 , 2010-07-24
AFSA\AF_foodconsistence.m, 240 , 2017-04-04
AFSA\AF_init.m, 563 , 2010-07-24
AFSA\AF_prey.m, 1179 , 2010-07-24
AFSA\AF_swarm.m, 1088 , 2010-07-24
AFSA\dist.m, 139 , 2010-07-11
AFSA\YQ.m, 1485 , 2018-03-16
AFSA, 0 , 2018-03-16

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2022-02-04 03:35:22下载

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2022-06-21 21:32:45下载

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cuda实现矩阵求逆
此程序包的矩阵求逆函数基于 CUDA 的实现包含对称的积极明确逆矩阵使用 GPU。用法，请参阅 testspd.cpp 中的示例。此外，一般块矩阵求逆通过高斯(pivotting) 没有消除。请参阅 testge.cpp 例如使用。注： GE 可能无法在单精度足够稳定。请参阅生成文件更改为双精度。

2022-07-16 13:09:40下载

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circle_surface_mpi
calculate the circle surface using parallel mpi

2012-12-31 00:41:14下载

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在 win32 中的多线程应用程序
在 win32 中的 Multithreadingapplications。C 编程在多线程环境中的 windows levelapplication 源代码。Multithreadin windows 系统很好的书。

2022-10-17 09:15:15下载

积分：1
二维弹性波FWI源码和可执行程序2
实现单GPU二维弹性波全波形反演，采用c++和CUDA c编写，VS2013开发。(2D elastic Full waveform Inversion using a single GPU card, based on C++/CUDA c language, developed by VS2013.)

2019-07-05 08:25:47下载

积分：1
mpich_1.2.5
MPICH是MPI的重要研究,提供了一系列的接口函数,为并行计算的实现提供了编程环境.(MPICH is an important MPI Research, has provided a series of interface functions, for the realization of parallel computing provides a programming environment.)

2020-09-26 10:27:47下载

积分：1
cuda-nbody
说明： N体问题，它是指在已知N个物体的初始位置、速度和质量的情况下，在牛顿经典力学情况下研究它们的运动，包括轨迹预测等。(Back to the specific N-body problem, it refers to the study of the motion of n-bodies in Newtonian classical mechanics, including trajectory prediction, when the initial position, velocity and mass of n-bodies are known.)

2021-03-28 17:49:11下载

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codeMPI
MPI编程的典型案例，适合初学者学习使用，有很大的帮助作用(MPI programming typical case, suitable for beginners to learn to use, there are very helpful)

2013-11-14 15:52:38下载

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www
一本将基于近邻传播算法的半监督聚类的算方法书.对于聚类研究的很有帮助(Abstract: A semi-supervised clustering method based on affinity propagation (AP) algorithm is proposed in this paper. AP takes as input measures of similarity between pairs of data points. AP is an efficient and fast clustering algorithm for large dataset compared with the existing clustering algorithms, such as K-center clustering. But for the datasets with complex cluster structures, it cannot produce good clustering results. It can improve the clustering performance of AP by using the priori known labeled data or pairwise constraints to adjust the similarity matrix. Experimental results show that such method indeed reaches its goal for complex datasets, and this method outperforms the comparative methods when there are a large number of pairwise constraints. )

2011-07-09 11:40:46下载

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