de演算法

Ⅰ matlab的DE演算法是什麼意思，求解釋

差分進化演算法
用來求函數(f)的全局最值
具體原理參看
http://wenku..com/link?url=_KW1wqw1Jq13xv4_nNsv-bP7t2eIs2h62eYgi43QJY_MqK33CmVkZMYwgsw0anO

Ⅱ 田忌賽馬 de 演算法

貪心就可以了..
先排序,然後比較隊頭,隊尾,如果都不能贏就用小的碰大的

Ⅲ de casteljau演算法如何五個點畫四次

我手上有個例子，是不是de Casteljau演算法不知道，也不是我寫的，你要嗎答題不易，互相幫助，手機提問的朋友在客戶端右上角評價點滿意即可.
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Ⅳ DE值怎麼預估

是還原糖（以葡萄糖計）占糖漿干物質的百分比。國家標准中，DE值越高，葡萄糖漿的級別越高。 工業上用DE值（也稱葡萄糖值）表示澱粉的水解程度或糖化程度。 糖化液中還原性糖全部當作葡萄糖計算，占干物質的百分比稱為DE值。

Ⅳ de=1modφ(n)是什麼意思

在RSA演算法中，de=1modφ(n)是指de與1關於φ(n)同餘。

對極大整數做因數分解的難度決定了RSA演算法的可靠性。對一極大整數做因數分解愈困難，RSA演算法愈可靠。

假如有人找到一種快速因數分解的演算法的話，那麼用RSA加密的信息的可靠性就肯定會極度下降。但找到這樣的演算法的可能性是非常小的。

只有短的RSA鑰匙才可能被強力方式解破。世界上還沒有任何可靠的攻擊RSA演算法的方式。只要其鑰匙的長度足夠長，用RSA加密的信息實際上是不能被解破的。

(5)de演算法擴展閱讀：

由於RSA演算法基於大數分解（無法抵抗窮舉攻擊），因此在未來量子計算能對RSA演算法構成較大的威脅。

一個擁有N量子比特的量子計算機，每次可進行2^N次運算，理論上講，密鑰為1024位長的RSA演算法，用一台512量子比特位的量子計算機在1秒內即可破解。

1983年麻省理工學院在美國為RSA演算法申請了專利。這個專利2000年9月21日失效。由於該演算法在申請專利前就已經被發表了，在世界上大多數其它地區這個專利權不被承認。

Ⅵ 黃金分割de 計演算法

黃金分割最早見於古希臘和古埃及。黃金分割又稱黃金率、中外比，即把一根線段分為長短不等的a、b兩段，使其中長線段的比（即a+b）等於短線段b對長線段a的比，列式即為a：（a+b）=b：a，其比值為0.6180339……這種比例在造型上比較悅目，因此，0.618又被稱為黃金分割率。 黃金分割長方形的本身是由一個正方形和一個黃金分割的長方形組成，你可以將這兩個基本形狀進行無限的分割。由於它自身的比例能對人的視覺產生適度的刺激，他的長短比例正好符合人的視覺習慣，因此，使人感到悅目。黃金分割被廣泛地應用於建築、設計、繪畫等各方面。 在攝影技術的發展過程中，曾不同程度地借鑒並融匯了其他藝術門類的精華，黃金分割也因此成為攝影構圖中最神聖的觀念。應用在攝影上最簡單的方法就是按照黃金分割率0.618排列出數列2、3、5、8、13、21……並由此可得出2：3、3：5、5：8、8：13、13：21等無數組數的比，這些數的比值均為0.618的近似值，這些比值主要適用於：畫面長寬比的確定（如135相機的底片幅面24mmX36mm就是由黃金比得來的）、地平線位置的選擇、光影色調的分配、畫面空間的分割以及畫面視覺中心的確立。攝影構圖通常運用的三分法（又稱井字形分割法）就是黃金分割的演變，把上方形畫面的長、寬各分成三等分，整個畫面承井字形分割，井字形分割的交叉點便是畫面主體（視覺中心）的最佳位置，是最容易誘導人們視覺興趣的視覺美點。 攝影構圖的許多基本規律是在黃金分割基礎上演變而來的。但值得提醒的是，每幅照片無需也不可能完全按照黃金分割去構圖。千篇一律會使人感到單調和乏味。關於黃金分割，重要的是掌握它的規律後加以靈活運用。

Ⅶ 如何將k-means演算法與de演算法結合用matlab實現

data=input('請輸入樣本數據矩陣：'); m=size(data,1); n=size(data,2); counter=0; k=input('請輸入聚類數目：'); whilek>m disp('您輸入的聚類數目過大，請輸入正確的 k 值'); k=input('請輸入聚類數目：'); end if k==1 disp('聚類數目不能為 1，請輸入正確的 k 值'); k=input('請輸入聚類數目：'); end %產生 k 個零矩陣，M 用來存放聚類中心 M=cell(1,m); for i=1:kM{1,i}=zeros(1,n); end Mold=cell(1,m); for i=1:k Mold{1,i}=zeros(1,n); end %隨機選取 k 個樣本作為初始聚類中心 %第一次聚類,使用初始聚類中心 p=randperm(m);%產生 m 個不同的隨機數 for i=1:k M{1,i}=data(p(i),:); end while true counter=counter+1; disp('第'); disp(counter); disp('次迭代'); count=zeros(1,k); %初始化聚類 C C=cell(1,k); for i=1:kC{1,i}=zeros(m,n); end %聚類 for i=1:m gap=zeros(1,k); for d=1:k for j=1:n gap(d)=gap(d)+(M{1,d}(j)-data(i,j))^2; end end [y,l]=min(sqrt(gap)); count(l)=count(l)+1; C{1,l}(count(l),:)=data(i,:); end Mold=M; disp('聚類中心為：'); for i=1:k disp(M{1,i}); end disp('聚類結果為：'); for i=1:k disp(C{1,i}); end sumvar=0; for i=1:k E=0; disp('單個誤差平方和為：'); for j=1:count(i) for h=1:n E=E+(M{1,i}(h)-C{1,i}(j,h))^2; end end disp(E); sumvar=sumvar+E; end disp('總體誤差平方和為：'); disp(sumvar); %計算新的聚類中心,更新 M,並保存舊的聚類中心 for i=1:k M{1,i}=sum(C{1,i})/count(i); end %檢查前後兩次聚類中心是否變化，若變化則繼續迭代；否則演算法停止； tally=0; for i=1:k if abs(Mold{1,i}-M{1,i})<1e-5*ones(1,n) tally=tally+1; continue; else break; end end if tally==k break; end end

Ⅷ 請問死亡服從De Moivre規則中的這個規則是什麼啊，就是具體到生存概率死亡概率怎麼計算的問題，

de Moivre 就是指生存函數為 S（x）=1-（x/ω） μx = 1/(ω-x)
這里ω可以是任何一個常數， De Moivre規則的意思是人活不過ω歲 ，因為S(ω)=0

Ⅸ Depixelizing演算法

應該是剛提出不久的演算法
有個作者論文可以參考
http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kopf/pixelart/paper/pixel.pdf
另見
http://www.pythonclub.org/alogrithm/pixel-vector-convert

Ⅹ DE-PB與DE-SVM什麼意思好像是什麼演算法誰能詳細解釋一下。

首先 第一個是DE BP而不是DEPB， DE是差分進化,BP是BP網路，DEBP就是差分進化優化BP神經網路， svm是支持向量機 DE SVM是差分進化優化支持向量機，不懂可以給我網路站內信進一步交流