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搜索资源列表

  1. 变分法及应用 (Level Set 基础)

  2. 图像处理的基础理论，学好数学是搞好图像处理的基础，大家加油！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-08-27
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：tedachun

  1. 变分法及其应用（基础及在力学中应用）

  2. 变分法广泛应用于图像处理等领域，变分法基础是没学过变分，却有微积分基础的人自学的好材料

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-08
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：jiarain1320

  1. 变分法基础（老大中）

  2. 老大中的，很经典。很适合初学者学习，这门课就是要多看，反复看收获才大，所以更要是经典

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-04-15
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：sghwxfqtd

  1. 变分法基础（第2版）

  2. 变分法基础（第2版） 变分法基础（第2版）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-06-07
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：jcr8745dqy7

  1. 西北工业大学《现代控制理论基础》课程目录

  2. 第一章 绪论（第一讲） 第一章 绪论（第二讲） 第二章 状态空间分析法（第一讲） 第二章 状态空间分析法（第二讲） 第二章 状态空间分析法（第三讲） 第二章 状态空间分析法（第四讲） 第二章 状态空间分析法（第五讲） 第二章 状态空间分析法（第六讲） 第二章 状态空间分析法（第七讲） 第二章 状态空间分析法（第八讲） 第二章 状态空间分析法（第九讲） 第三章 线性系统内部特性（第一讲） 第三章 线性系统内部特性（第二讲） 第三章 线性系统内部特性（第三讲） 第三章 线性系统内部特性（第四讲）

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-17
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：laoguitar

  1. 变分法基础 作者 老大中

  2. 一本不错的书 很经典的变分法书籍 有想要的可以看一下

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-10-19
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：lbhwumingshi

  1. 变分法及有限元PDF版

  2. 《变分法及有限元》，该书作为计算机专业研究生的数学基础用书，对提升能力很有帮助！

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-03-07
    • 文件大小：12mb
    • 提供者：jacqueabu

  1. 变分法基础

  2. 一本古书，有些值得看

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2008-08-03
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：cauchym

  1. 数学建模的30个最基础的模型

  2. 包含了30个基本的数学模型，包含了层次分析法，整数规划，动态规划，回归分析，对策论，排队论，插值拟合，马尔科夫链，微分方程，神经网络，变分法，稳定状态模型，多元分析，模糊数学模型，时间序列模型，目标规划，灰色模型，存储论等等很多常见的数学建模模型。新手入手必备。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-10-31
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：u013131323

  1. 变分法基础(第2版)

  2. 老大中版本变分法基础(第2版)

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2015-10-25
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：fzbz200808

  1. 有限元素法中的变分原理基础

  2. 有限元素法中的变分原理基础

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-03-21
    • 文件大小：5mb
    • 提供者：axnkiller

  1. 变分法基础（老大中）.pdf

  2. 变分法基础（老大中）.pdf 经典的变分法书籍

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-04-10
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：fdcp123

  1. 全变分法图像去噪复原处理 matlab TV算法 毕设

  2. matlab图像去燥！程序下载后看就可以用，改变图像路径就可以，去燥效果非常好，如果关于变分法和泛函分析的一些基础原理今天就先不多说了，TV图像去噪经典论文：《Nonlinear Total Variation based noise removal algorithms》Google上可以搜得到。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-07-29
    • 文件大小：863kb
    • 提供者：qq_40261818

  1. 算子理论基础知识

  2. 北邮 算子理论 课程ppt集合 超级有用哦 算子：人们试图用统一的方法去处理经 典分析中各领域分散研究的一些问题， 比如：变分法，积分方程，正交函数 系，逼近论等。 • 算子理论用抽象的形式和统一的方法对 一些表面上看起来很不相同的对象进行 加工，不仅使经典的分析中的概念更加 一般化，而且能够富有成效地解决问题。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-01-16
    • 文件大小：6mb
    • 提供者：wxy2010

  1. 三类非完整变分下的约束运动微分方程

  2. 三类非完整变分下的约束运动微分方程，赵喆，郭永新，本文在分析三类不等价的非完整变分，即vakonomic 变分、Suslov变分和Holder变分的基础上，利用Lagrange乘子法和稳定作用量原理，讨论非线�

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-03-12
    • 文件大小：593kb
    • 提供者：weixin_38673548

  1. 变分法在圆形单元近似中Ginzburg-Landau方程的精确符号解：理想II型超导体的磁化

  2. 在本文中，我使用变分法和带有圆形单位单元的涡旋格的概念，获得了已知符号方法的近似解度，用于求解Ginzburg-Landau（GL）方程，以清晰简洁的方式对其进行细化，识别和消除错误。 另外，我将通过首次提供变分参数的精确依赖性来提高其准确性； 校正并计算磁化强度，然后将其与数值计算的磁化强度进行比较，得出结论：对于GL参数k的任何值以及在磁场下，它们的相差在98.5％或更好的范围内，这为许多工程应用奠定了良好的基础。 结果，使用已知的GL方程符号解决方案开发了一种理论工具，其精度超过了任何其他

  3. 所属分类：其它

  1. 全变分约束迭代滤波反投影CT重建

  2. 重建算法是计算机断层成像(CT)技术的核心。在解析法CT重建过程中,结合先验信息和引入优化约束条件较为困难。通过对滤波反投影(FBP)原理及其重建图像与理想CT图像差值关系的分析,构造了以FBP为基础的迭代循环,解决了解析重建过程中先验信息的利用和优化约束条件的引入问题。为抑制迭代FBP产生的图像伪影,将全变分(TV)模型引入重建过程,建立了TV约束迭代滤波反投影CT重建方法。在数值模拟中,针对完善投影数据、稀疏投影数据、含金属投影数据和有限角投影数据等不同情况,重建出了与原始模型高度一致的CT

  3. 所属分类：其它

  1. 基于自适应单向变分的高光谱图像去条带方法

  2. 条带噪声影响高光谱图像（HSIs）的质量，降低后续数据分析算法的精度和稳健性。分析了HSIs中条带噪声的特点，即条带噪声具有方向性和各谱段噪声具有不同强度，提出了一种基于自适应单向变分的条带噪声去除方法。在单向变分模型的基础上，引入含有耦合项的能量函数，并利用梯度下降法迭代求得最优解。实验结果表明，实际HSIs平均等效视数从26.49提高到85.61，平均辐射质量提升因子提高到9.34 dB。与传统方法相比，该方法能够根据不同谱段噪声强度自适应调整正则参数的大小，有效地去除各谱段中的条带噪声，避

  3. 所属分类：其它

  1. 基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法

  2. 针对传统的基于场景的红外焦平面阵列非均匀性校正算法收敛速度慢和校正精度不高的缺点，提出了一种基于扩展全变分的红外焦平面阵列非均匀性校正方法。在分析全变分算法的图像去噪性能的基础上，针对运动的红外图像序列，扩展了全变分的应用范围。通过最小化非均匀校正后图像的全变分，利用最陡下降法，得到计算增益量校正因子和偏移量校正因子的迭代公式。针对校正图像存在的鬼影现象，设计了一种自适应阈值控制的鬼影消除方法。实验表明：相较于目前已有的方法，该方法有效地去除了原始红外图像的固定图案噪声，较大程度地保留了图像细节

  3. 所属分类：其它

  1. 全变分约束迭代滤波反投影CT重建

  2. 重建算法是计算机断层成像（CT）技术的核心。在解析法CT重建过程中，结合先验信息和引入优化约束条件较为困难。通过对滤波反投影(FBP)原理及其重建图像与理想CT 图像差值关系的分析，构造了以FBP 为基础的迭代循环，解决了解析重建过程中先验信息的利用和优化约束条件的引入问题。为抑制迭代FBP 产生的图像伪影，将全变分(TV)模型引入重建过程，建立了TV 约束迭代滤波反投影CT 重建方法。在数值模拟中，针对完善投影数据、稀疏投影数据、含金属投影数据和有限角投影数据等不同情况，重建出了与原始模型高度

  3. 所属分类：其它

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