寻优精度

粒子群优化（PSO）是一种基于群体智能的全局优化算法，由Eberhart和Kennedy于1995年提出。PSO模拟了粒子在多维空间中的飞行和速度更新过程，通过调整粒子位置来寻找问题的最优解。在PSO算法的全局寻优过程中，粒子根据个体最佳位置和全局最佳位置不断更新，以逐步优化解空间中的解。算法通过调整惯性权重和加速常数来平衡全局探索和局部开发。

在MATLAB环境中，研究了优化支持向量机（SVM）参数的多种方法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等。这些方法能够有效提高SVM在实际应用中的性能。

通过MATLAB实例分析了神经网络结合粒子群优化算法在非线性函数极值寻优中的应用。研究结果显示，BP神经网络在预测中表现出色，为解决复杂问题提供了新的方法。

在MATLAB中，寻找峰值的过程变得非常简便，帮助用户轻松找到数据中的峰值。

MATLAB代码优化方面涉及到澳大利亚10代低惯性网格形成和跟随虚拟惯性的实现。

C++ 高精度乘法算法，实现任意长度整数相乘。

黑白配色的账本界面，看起来就挺清爽的，不花哨，专注记录。千寻流水账本 1.0.3 官方免费版的交互逻辑也比较顺手，基本上点哪就是哪，响应也快，不卡顿。你要是习惯用 Excel 记账，这工具你一上手就明白怎么操作。支持收入和支出分类，标签也能自定义。比如工资、房租、水电、吃饭这些，分门别类统计起来清晰。还有图表功能，支出比例一眼看明白。嗯，适合那种想看清楚自己钱花哪了的朋友。跟Excel比？更方便。你不用再手动拖公式，点点就出图。虽然没有复杂报表，但日常够用了。数据、自动汇总这些功能，基本上也能满足大多数人的需求。另外，数据导出也是支持的，.xls格式，拿去做二次也行。你要是对Pandas或者S

实现高精度整数除法，支持高精度除以低精度的操作。

Matlab中人工蜂群寻食算法有两个版本，详细的注释使其非常适合学习。

减法中的符号这个技巧，挺实用的，适用于高精度整数运算。你知道的，减法操作会涉及符号的变化，尤其是在负数时。这里的方式是通过先检查两个数中的符号，再决定是否将减数的符号反转，之后通过加法来计算。代码简洁又高效，减少了不必要的重复计算，适合在高精度计算中使用。其实，这种方法也常见于大数运算中，不光在减法上，其他地方也有类似的应用哦。 代码示例如下： if ((a->signbit == MINUS) || (b->signbit == MINUS)) { b->signbit = -1 * b->signbit; add_bignum(a, b, c); b->signbit = -1