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本例子演示了如何利用f90接口来读取已经创建的3维变量,并检查读写正确与否...

于 2022-07-26 发布 文件大小:1.82 kB
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本例子演示了如何利用f90接口来读取已经创建的3维变量,并检查读写正确与否 -This example shows how to use the f90 interface to read the already created three-dimensional variable, and check whether or not to read and write properly

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  • fortran kriging 2d 3d
    克里金二维、三维插值。是斯坦福油气预测中心C.V. Deutsch写的。网上也有些人上传了代码,但是往往都不全,我从网站下下来后没有一个可以正常使用;这个是我从作者原始网页上下载的程序,并将编译语句写成SHELL语句。我上传的这个程序,确保可以编译、运行、出结果。首先运行文件夹中的Compile编译然后运行exe执行。-Kerry Jiner Wei, three-dimensional interpolation. Stanford hydrocarbon prediction center CV Deutsch wrote. Some people on this site have uploaded the code, but often not the whole, I am from this site down after no one can normally use This is what I downloaded from the website of the original program and compile written statement SHELL statement. I uploaded this program to ensure that you can compile and run, the result. Compile to compile the first run in a folder and then run exe execution.
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    据说是爱因斯坦提出的一个问题,并且据说只有2%的人能解答.-Einstein is said to be one of the issues raised, and said only 2% of the people can help.
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  • 蚁群聚类
    对输入的二维数组实现自组织聚类分析,入:类的个数k,样本数n:随机选取k个对象,初始化k个聚类中心;设置迭代计数器t=0;While(r≠0)把样本点分到距离最近的聚类中心所入:类的个数k,样本数n:随机选取k个对象,初始化k个聚类中心;设置迭代计数器t=0;While(r≠0)把样本点分到距离最近的聚类中心所入:类的个数k,样本数n:随机选取k个对象,初始化k个聚类中心;设置迭代计数器t=0;While(r≠0)把样本点分到距离最近的聚类中心所。
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    用遗传算法实现TSP最短路寻优问题,遗传算法(Genetic Algorithm)是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体,即多个基因的集合,其内部表现(即基因型)是某种基因组合,它决定了个体的形状的外部表现,如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此,在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂,我们往往进行简化,如二进制编码,初代种群产生之后,按照适者生存和优胜劣汰的原理,逐代(generation)演化产生出越来越好的近似解,在每一代,根据问题域中个体的适应度(fitness)大小选择个体
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    用C语言实现的遗传算法的程序,实现的是y=x+10*sin(5*x)+5*cos(10*x)求最大值.实现环境为win-tc.-C language GA procedures, achieving is y = x 10* sin (x 5*) 5* cos (10* x) for the maximum. To achieve environmental w in-tc.
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