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介绍Boosting算法在递归问题中的运用
粒子群算法是一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法，其概念简单，易于实现，而且具有良好的优化性能，目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时，算法易陷入局部最优。结合文化算法和高斯变异
拉普拉斯算子的用法
n枚外观相同的假币，已知道有一枚是假币，假币和真币的重量不同，通过一个天平来任意比较两组硬币，设计一个高效的算法来检验这枚硬币
考虑整函数与其差分算子分担集合的唯一性问题。假设,f为非常数整函数,且满足λ(f)
讨论了指数有界的广义算子半群的Laplace逆变换的形式,并通过限制预解式得到了指数有界的广义算子半群的留数型逼近表达式。
每个四维N = 2 $$ \ mathcal {N} = 2 $$超保形场论都配备有一个复杂的代数不变量，即相关的顶点算子代数。 在相同的理论中，该不变量与更常规的保护量之间的关系尚未完全理解。 在这
DiffEqOperators.jl:线性算子,用于离散化微分方程和科学机器学习(SciML)
用微分法解曲线方程如椭圆曲线的坐标值等，多种大型罐体封头的计算用料计算等。
提出了基于离散泊松方程解的相位展开方法,针对被测件表面疵病(阴影、断裂、孔洞、噪声等)奇异点所产生的相位跳变和截断,建立了相位展开算法模型;引入离散余弦变换求解具有诺埃曼边界条件的离散泊松方程,得到最
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