JAVA:实现Gaussian高斯算法(附完整源码)

最新推荐文章于 2025-01-06 09:56:15 发布

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分类专栏： Java算法完整教程文章标签： java 算法数据结构

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本文详细介绍了如何使用Java编程语言实现Gaussian高斯消元算法，包括算法的基本步骤和具体代码实现。通过实例展示了如何解决线性方程组，适合对线性代数和算法感兴趣的Java开发者学习。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

JAVA:实现Gaussian高斯算法

package com.thealgorithms.maths;

import java.util.ArrayList;

public class Gaussian {
   

    public static</

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Gaussian高斯算法的Java实现

TechChamp的博客

08-16

340

在这个类中，我们使用了Java的Random类来生成高斯分布的随机数。generateRandomNumbers方法接受三个参数：count表示要生成的随机数的数量，mean表示高斯分布的平均值，stdDeviation表示标准差。我们将创建一个名为GaussianDistribution的类，并在该类中添加一个名为generateRandomNumbers的方法，用于生成指定数量的随机数。其中，x表示要计算概率密度的随机变量的值，mean表示高斯分布的平均值，stdDeviation表示标准差。

Java实现高斯算法

ByteSparkX的博客

09-03

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假设我们有一个包含n个未知数的方程组，那么我们可以定义一个n×n的矩阵来表示系数，并定义一个长度为n的向量来表示常数。高斯算法（Gaussian algorithm）是一种用于解决线性方程组的数值方法，它通过消元和回代的步骤，将线性方程组转化为上三角矩阵，然后通过回代计算出方程组的解。完整的高斯算法的实现包括了消元和回代两个步骤，它可以用于解决任意大小的线性方程组。然后，我们逐步向上计算每个未知数的值，直到得到方程组的完整解。在上述代码中，我们使用两个嵌套的循环来遍历矩阵的每一行，并计算消元所需的比率。

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高斯算法 java实现_java版高斯算法 - 我要五个字的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

weixin_42659252的博客

02-16

315

直接上util代码，改下图片路径直接可以看效果packagecom.yr.feiyu.common.util;importjava.awt.Image;importjava.awt.image.BufferedImage;importjava.awt.image.PixelGrabber;importjava.io.File;importjava.io.IOException;impo...

Java实现MultivariateGaussian

高臭臭的博客

12-19

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用java写了MultivariateGaussian 类，计算高斯密度分布。可以用于高斯混合分布中，代码如下， import java.io.Serializable; import org.apache.spark.mllib.linalg.BLAS; import org.apache.spark.mllib.linalg.DenseMatrix; imp

高斯羽烟gis应用java实现模型计算

weixin_42496466的博客

02-08

2388

初始作用力，使其作向上的垂直运动，垂直运动的气块在外力消失后，又逐渐回到原来的位置，这种状况的大气是稳定的;对于在恒定气象条件(指风向、风速、大气稳定度不随时间而变)高架点源的连续排放，在考虑了烟羽在地面的全反射后，下风向任一点的污染物浓度C (r，y，z)可由高斯烟羽公式进行模拟。高斯模式的坐标系如下图所示，其原点为排放点（无界点源或地面源）或高架源排放点在地面的投影点，x轴正向为平均风向，y轴在水平面上垂直于x轴，正向在x轴的左侧，z轴垂直于水平面xoy，向上为正向，即为右手坐标系。

java版高斯图片模糊，不含依赖库，可运行。java-Gaussian.zip

04-06

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08-12

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08-01

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01-06

高斯消元法（Gaussian Elimination）是一种用于求解线性方程组的算法。

java 编写gaussian解方程组

07-06

对于软件专业学生而言，《数值方法》中高斯法解方程组的代码，很实用！本代码可以解任意可解得方程组，不限未知数个数呵呵 java编写！

高斯投影java源码-dummy:假

06-06

高斯投影java源码抽象的代码克隆是指相似或相同的代码片段。重用现有代码以提高软件生产力是面向对象编程的一个关键要素，这使得代码克隆检测和管理成为当前行业的主要关注点。因此，这种克隆过程可能会导致严重影响维护成本的错误传播。考虑到这个问题，检测代码克隆成为一个活跃的研究领域。在我们的项目中，我们使用机器学习和相似性搜索在程序词法分析的基础上检测代码段之间的相似性。我们使用了 K-Means 算法（将相似的代码分组在同一个集群中）和局部敏感哈希将相似的代码片段分组在同一个桶中。一、简介代码克隆是彼此相同的代码片段，这些克隆是通过程序员的复制和粘贴活动生成的，但是代码克隆的主要问题是错误的复制和软件维护的困难，因此必须检测这些克隆。 4种类型的克隆是：精确克隆（类型 1）：相同的代码段，除了注释、布局和空格的变化。重命名克隆（类型 2）：除了注释、标识符、类型、文字和布局的变化之外，在语法或结构上相似的代码段。这些克隆也称为参数化克隆。 Near Miss clones（类型 3）：复制的部分进行了进一步的修改，例如添加或删除语句以及更改空格、标识符、布局、注释和类型

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java实现的高斯误差函数，内部实现简单明了，自行参考

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高斯积分讲义

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本电子书主要讲高斯积分的应用，有c语言的人可以更好的借鉴。

java高斯分布_高斯分布的生成

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1. 如何生成高斯分布?在java8中的实现采用了 Marsaglia polar method (Box–Muller的一种形式), 具体理论如下:随机变量服从的均匀分布计算如果, 接着计算, 否则转4, 独立,并且都符合高斯正态分布代码片段:// Random.javaprivate static final double DOUBLE_UNIT = 0x1.0p-53; // 1.0 ...

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1.7. 高斯过程高斯过程 (GP) 是一种常用的监督学习方法，旨在解决回归问题和概率分类问题。高斯过程模型的优点如下：预测内插了观察结果(至少对于正则核)。预测结果是概率形式的(高斯形式的)。这样的话，人们可以计算得到经验置信区间并且据此来判断是否需要修改(在线拟合，自适应)在一些区域的预测值。通用性: 可以指定不同的:ref:内核(kernels)<gp_kernels>。虽然该函...

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02-19

392

首先这是一个我已经设置的赋值所以我只是在指针之后，我只能使用以下库，NumPy，SciPy和MatPlotLib .我们给出了一个txt文件，其中包含用于共振实验的x和y数据，并且必须适合高斯和洛伦兹拟合 . 我正在研究高斯拟合，并尝试按照前一个问题中的代码作为我自己的代码的基础 . (Gaussian fit for Python)from numpy import *from matplot...

易语言实现的高斯算法源码解析

2. 算法实现：易语言的高斯算法源码会包括数据结构定义、算法核心逻辑和结果输出等部分，源码中可能使用数组或矩阵类型的数据结构来存储线性方程组的系数，并通过编写函数来完成矩阵的增广、行变换、消元和回代等...