Wilson Theta Time Integration Method MATLAB Implementation for Solving System Response to External Excitation

This code uses the Newton-Raphson method to calculate the roots of transcendental equations. The method includes enhanced features, such as handling cases where the function's derivative disappears, or when the initial approximation is poor, leading to infinite loops due to the non-existence of the

熵值法MATLAB代码 - ICCV论文实时重复计数的实施代码 介绍了由Ofir Levy和Lior Wolf（特拉维夫大学）在ICCV2015论文中提出的实时重复计数方法的MATLAB实现。此方法用于实时检测并计数各种类型的重复运动。 代码和数据 更新的代码和数据位于以下链接中。请勿在此仓库中使用该代码。 先决条件 Python 2.7（虽然尚未测试，但也可与Python 3.x兼容） 必需的Python库：cPickle，gzip，numpy，scipy，cv2 可选：如果希望重新训练CNN，使用MATLAB。 运行步骤 从网络摄像头实时计数：确保网络摄像头连接，进入$ROOT/li

以下是一个单纯形法的MATLAB实现代码，适合单纯形法入门学习。此程序通过输入标准形式的线性规划问题，求解最优解。程序的基本流程如下： 输入目标函数和约束条件。 将问题转化为标准型。 进行单纯形法迭代，直到找到最优解或判断不可行。 MATLAB代码示例如下： function [x, fval] = simplex(c, A, b) [m, n] = size(A); tableau = [A, eye(m), b; -c', zeros(1, m+1)]; while true % 选择入基变量 [~, pivot_col] = m

在数值线性代数中，雅可比方法是一种迭代算法，用于确定严格对角占优线性方程组的解。该方法通过求解每个对角线元素并插入一个近似值，随后迭代该过程直到收敛。此算法是矩阵对角化雅可比变换方法的精简版。该方法以卡尔·古斯塔夫·雅各比（Carl Gustav Jacobi）的名字命名。

高斯消元法的MATLAB实现代码，提供了关于矩阵操作的优质源程序。希望大家积极下载，感谢支持！

数据包络法（DEA） MATLAB 代码，用于计算方案的相对有效率和各项指标的权重。以下是实现步骤： 数据准备：收集各决策单元（DMUs）的输入与输出数据。 模型构建：使用 线性规划 构建DEA模型，选择适当的输入和输出。 计算效率：运用MATLAB的优化工具求解线性规划，得到每个DMU的效率值。 权重分配：根据计算结果，分析各项指标的权重。 结果分析：输出相对效率和权重结果，进行进一步的决策分析。

Matlab 开发 - Newton-Raphson 方法。牛顿-拉斐逊法用于求解多项式的所有实根。该方法通过迭代不断逼近函数的零点，适用于求解非线性方程的根。具体步骤如下： 定义多项式和它的导数。 选择一个初始猜测值（x0）。 使用 Newton-Raphson 迭代公式： x_{n+1} = x_n - f(x_n)/f'(x_n) 重复步骤3直到满足精度要求。 代码示例： function roots = newtonRaphson(f, df, x0, tol, maxIter) x = x0; for i = 1:maxIter x = x -

随着社会信息量的与日俱增，作为信息存储的主要媒体之一的图书，其数量、规模比以往任何时候都大。无论个人还是图书管理部门，都需要使用方便而有效的方式来管理自己的书籍。在计算机日益普及的今天，采用一套行之有效的图书管理系统来管理书籍，将极大地方便用户。对于图书管理部门而言，以前单一的手工检索已不能满足人们的需求，因而需要有效的图书管理软件。该系统需具备完善的数据管理方式，具备高效、便捷的数据操作优势。系统应使用强大的数据库软件开发工具，确保在DOS、WINDOWS等操作系统上有良好的可移植性。此外，系统可通过访问权限控制及数据备份功能，确保数据的安全性。本系统采用Java Swing技术，以SQL

The HowarthsTransformation.m file provides a framework for solving boundary layer problems using the Howarth's Transformation. The function takes the following parameters: y3y5_0 = HowarthsTransformation(rhofun, miufun, hw, M, Pr, Gamma, y3y5_0guess), with default values:- rhofun = @(h) h^(-1)- miu