快速算法

ButterflyLab软件包为(分层)互补低秩矩阵提供近乎最优的快速matvec和密集线性系统求解器。这些矩阵在傅立叶积分算子、成像方法、谐波分析等领域有广泛应用。

2D离散余弦变换（2D-DCT）作为广泛应用的图像压缩算法，其背后的逻辑是JPEG压缩的基础。随着技术的发展，我们可以将DCT扩展到视频等3D矩阵上。在这个项目中，我们重新实现了关于3D DCT的快速算法及其逆算法——3D IDCT [1]，并介绍了其在Matlab中的开发过程。

关联规则作为数据挖掘的主要形式之一，其主要目的在于发现未知的规则。快速算法能够显著提升其计算效率和准确性，使其在实际应用中更加可靠和高效。

Liu J.和Drangova M.提出了一种新的相位展开方法，名为递归正交参考（PUROR），通过干预技术实现多维医学磁共振成像的精确相位展开。他们在其研究中详细描述了PUROR算法的应用和优势，发表于《医学磁共振》杂志的第68卷第4期，页面范围为1303-1316，发表于2012年。

介绍了MATLAB中实现的Anderson加速算法（AA），该算法在迭代法优化中的应用，以及如何通过Python接口进行使用和测试。Anderson加速算法通过引入记忆项显著加速收敛速度，特别适用于高维问题。详细的安装和调用方法也在文中进行了说明。

在 MATLAB 开发中，想要让算法跑得更快？那就试试并行计算和 GPU 加速吧！这两个工具能你在海量数据和复杂计算时大幅提升效率。MATLAB 的并行计算工具箱支持多核 CPU 和 GPU 的并行，轻松将大任务拆成小任务，快速完成计算。比如，使用parfor替代传统的for循环，代码能在多个进程间并行运行，大大节省时间。而 GPU 加速则是通过 CUDA 编程，直接利用显卡的计算能力，适合大规模的数值计算，尤其是复杂的矩阵运算，速度快。至于提到的SDOAN，是某些特定算法或方法的缩写，具体细节还得根据你的需求去查找。而DontAccelerate，有时候指的是禁用加速的选项，比如遇到复杂的自

该项目实现了三种平滑去噪算法，分别是： 三角平滑去噪算法 矩形平滑去噪算法 伪高斯平滑去噪算法

快速幂算法是一种高效的计算幂运算的算法。它通过将指数进行二进制拆分，利用指数的二进制表示形式来减少乘法和幂运算的次数，从而提高了计算速度。算法的时间复杂度可达O(logn)，远优于朴素的O(n)算法，效率显著提升。核心思想是将指数n转换为二进制形式，从最低位开始逐位处理：若当前位为1，则将底数乘以自身的平方（或之前得到的结果）；若当前位为0，则进行平方操作。每处理完一位后，指数右移一位（相当于除以2），直到指数为0。最终结果即为所求的幂运算结果。算法利用了指数的二进制表示形式，通过不断平方和乘法的组合，将原本需要n次乘法的幂运算转化为logn次乘法，大幅提高了计算效率。同时，每次乘法都基于之前

快速迭代算法里的 FISTA，用来图像去模糊这种线性逆问题还挺给力的。它是在经典的 ISTA 基础上优化出来的，速度快了好几个级别，但实现方式没变复杂，写起来还是挺顺手的。尤其大数据或者那种密集矩阵，响应也快，效果也靠谱。 FISTA 算法的亮点，一个字：快。相比经典的ISTA，FISTA 多了个“加速器”机制，用了个两步迭代的思路，收敛速度拉满，不管是做图像去模糊还是信号恢复，结果都挺不错的。 简单点说，原来Ax=b+w这种问题，直接求解挺麻烦的。FISTA 不走传统路，直接通过最优梯度+阈值压缩搞定，计算也不复杂，Python 或 Matlab 上都好上手。想在小波变换后图像？它还挺适配的

一种快速有效的聚类方法，利用Silhouette指标确定偏向参数，结合局部保持投影方法删除数据冗余信息，处理复杂和高维数据。实验表明，该算法优于传统近邻传播算法。