迭代n次方根

这段代码由Gholamreza Anbarjafari (Shahab)于2008年春季编写，实现图像均衡。您可以在研究和学术中使用此代码，但需引用相关文献。详细信息请参考Hasan Demirel和Gholamreza Anbarjafari的论文：“使用迭代n次根和n次幂的基于HSI的彩色图像均衡”。如需进一步信息，请联系：hasan.demirel@emu.edu.tr，shahab.jafari@emu.edu.tr。更多信息可访问作者网页：http://faraday.ee.emu.edu.tr/shahab 和 http://faraday.ee.emu.edu.tr/hdemir

changesqrt 项目提供了一种改进平方根定律算法的 Matlab 实现。该工具能够更精确、高效地计算平方根，并可应用于信号处理、图像处理等多个领域。

N皇后问题是将N个皇后放置在一个NN的棋盘上，确保每个皇后都不会相互攻击：即每行、每列和每条对角线上都只有一个皇后。这个问题最早提出于1848年，最初仅考虑了8个皇后，随后在1850年推广到了NN板上放置N个皇后的情形。本代码使用Chessboard.m函数创建N*N的棋盘，然后Queens.m脚本通过确保每个皇后在唯一的行和列中来解决问题。然后代码会检查是否有皇后位于同一对角线上，如有则重新布局皇后位置。这是一种轻微暴力破解的解决方法。

这段代码能够生成O(n)，SO(n)，U(n)，SU(n)群的均匀分布矩阵元素。

（10）矩阵平方根：sqrtm(a)。 (11)计算矩阵的秩：rank(a)。生成特殊矩阵的方法包括：（1）zeros(n)：生成n×n阶的零矩阵。 （2）zeros(m,n)：生成m×n阶的零矩阵。 （3）zeros(size(a))：生成与矩阵a相同阶数的零矩阵。

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

针对多个参与者和回合，开发的matlab迭代囚徒困境游戏。

详细介绍了如何使用Matlab编程实现Logistic迭代算法的求解过程。通过编程，可以有效地求解Logistic回归模型，实现数据分类和预测功能。

这是一段关于使用Matlab编写的迭代学习控制代码，经过作者亲自测试，确保可靠。作者投入了大量的心血和劳动，希望有缘人能够珍惜这份劳动成果。

本代码演示如何使用 Python 找出并输出特定范围内的所有素数。