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代码说明：

7.5 积分一步的变步长龙格-库塔法grkt2.c 7.6 积分一步的变步长基尔法ggil1.c 7.7 全区间积分的变步长基尔法ggil2.c 7.8 全区间积分的变步长默森法gmrsn.c 7.9 积分一步的连分式法gpbs1.c 7.10 全区间积分的连分式法gpbs2.c(7.5 Integral-step variable step-queue grid- Kutta method grkt2.c 7.6 Integral variable step by step Kiel France ggil1.c 7.7 points between the region variable step-size Kiel France ggil2.c 7.8 points between the region variable step-size Merson method gmrsn.c 7.9 integral step in continued fractions method gpbs1.c 7.10 points between the region' s continued fractions method gpbs2.c)

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FPE
说明：按FPE定阶的源程序：fpe.cpp M序列：M序列.txt 白噪声：Gauss.txt 程序中先用依模型阶次递推算法估计模型的参数，再用fpe方法判断模型的阶次。程序运行结果如下： n: 1 判断阶次FPE的值: 0.0096406 -0.481665 1.07868 n: 2 判断阶次FPE的值: 0.00875755 -0.446739 0.00498181 1.07791 0.0527289 n: 3 判断阶次FPE的值: 0.0087098 -0.459433 0.120972 -0.0569228 1.07814 0.0390757 0.116982 n: 4 判断阶次FPE的值: 0.000396884 -0.509677 0.4501 -0.200906 0.0656188 1.07991 -0.0156362 0.442989 0.0497236 n: 5 判断阶次FPE的值: 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771 n: 6 判断阶次FPE的值: 3.23349e-007 -1.14659 0.76933 -0.487651 0.329676 -0.10377 -0.00440907 1.07999 -0.703574 0.447253 -0.235282 0.113587 0.00479688 从以上结果可以看出，当n=5时，fpe值最小，所以这时的模型阶次和参数估计值为最优结果： 3.2095e-007 -1.18415 0.813123 -0.517862 0.34881 -0.116864 1.07999 -0.744141 0.474462 -0.253112 0.122771(err)

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