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搜索关键字:高斯    ( 2377个结果
求解线性方程组的三种基本迭代法
前言 在实际项目的一些矩阵运算模块中,往往需要对线性方程组进行求解以得到最终结果。 然而,你无法让计算机去使用克莱默法则或者高斯消元法这样的纯数学方法来进行求解。 计算机解决这个问题的方法是迭代法。本文将介绍三种最为经典的迭代法并用经典C++源代码实现之。迭代法简介 从解的某个近似值出发,通...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 22:52:16    阅读次数:319
高斯消元模板
1.要求系数矩阵可逆2.A为增广矩阵,即A[i][n]为第i个方程右边的bi3.运行结束后A[i][n]即为第i个未知数的值typedef double Matrix[N][N];void gauss_elimination(Matrix A,int n){ int i,j,k,r; f...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:27:38    阅读次数:187
POJ 3185 The Water Bowls
高斯消元+枚举自由变元 The Water Bowls Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4276   Accepted: 1678 Description The cows have a line of 20 wat...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:10:36    阅读次数:286
UVA 10828 - Back to Kernighan-Ritchie(概率+高斯消元)
UVA 10828 - Back to Kernighan-Ritchie 题目链接 题意:给图一个流程图,有结点的流程,每次进入下一个流程概率是均等的,有q次询问,求出每次询问结点的执行期望 思路:高斯消元,每个结点的期望等于所有前趋结点的期望/出度的和,由于存在无限循环的情况,不能直接递推,利用高斯消元去做,判断无解的情况既为无限循环,注意如果一个式自xi为0,但是xn也为0...
分类:其他好文   时间:2014-07-22 00:01:38    阅读次数:273
UVA 1560 - Extended Lights Out(高斯消元)
UVA 1560 - Extended Lights Out 题目链接 题意:给定一个矩阵,1代表开着灯,0代表关灯,没按一个开关,周围4个位置都会变化,问一个按的方法使得所有灯都变暗 思路:两种做法: 1、枚举递推 这个比较简单,就枚举第一行,然后递推过去,每次如果上一行是亮灯,则下一行开关必须按下去 2、高斯消元, 这个做法比较屌一些,每个位置对应上下左右中5个位...
分类:其他好文   时间:2014-07-21 23:30:00    阅读次数:244
数学之路-python计算实战(18)-机器视觉-滤波去噪(双边滤波与高斯滤波 )
双边滤波器的好处是可以做边缘保存(edge preserving),一般过去用的维纳滤波或者高斯滤波去降噪,都会较明显地模糊边缘,对于高频细节的保护效果并不明显。双边滤波器顾名思义比高斯滤波多了一个高斯方差sigma-d,它是基于空间分布的高斯滤波函数,所以在边缘附近,离的较远的像素不会太多影响到边缘上的像素值,这样就保证了边缘附近像素值的保存。 高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像...
分类:编程语言   时间:2014-07-21 23:28:11    阅读次数:303
HDU 3364
http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=3364经典高斯消元解开关问题m个开关控制n个灯,开始灯全灭,问到达目标状态有几种方法(每个开关至多一次操作,不计顺序)一个灯的最终状态取决于x1^x2^...^xm,xi表示第i个开关的状态,1开0关所以根据题意建...
分类:其他好文   时间:2014-07-21 09:28:18    阅读次数:297
二阶导数算子
1、拉普拉斯算子:对噪声相当敏感,很少用于边缘检测,主要用于已知边缘像素后确定该像素在图像的暗区或者明区。2、马尔算子:拉普拉斯算子的进化版。具有一定的生物学和生理学意义。根据视觉成像的研究。 算法:先平滑原始图象后再运用拉普拉斯算子 对不同分辨率的图象分别处理 (1) 用一个2-D的高斯平滑模板与...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 14:14:25    阅读次数:219
数学之路-python计算实战(15)-机器视觉-滤波去噪(归一化块滤波)
# -*- coding: utf-8 -*- #code:myhaspl@myhaspl.com #归一化块滤波 import cv2 import numpy as np fn="test3.jpg" myimg=cv2.imread(fn) img=cv2.cvtColor(myimg,cv2.COLOR_BGR2GRAY) #加上高斯噪声,可以参考以前博文中的内容 ...... ....
分类:编程语言   时间:2014-07-19 12:01:38    阅读次数:362
高斯消元
#include #include #include #include #include #include #include using namespace std ;const int MAXN=50;int a[MAXN][MAXN];//增广矩阵int x[MAXN];//解集bool fre...
分类:其他好文   时间:2014-07-19 00:17:37    阅读次数:300
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