4.1 基本概念 4.2 基本遗传算法 4.3 遗传算法应用举例 4.4 遗传算法的特点与优势

一、离散化积分方程的求解 二、应用 Krylov子空间法 三、快速矩阵向量积 四、多极点算法 五、多极点表示 六、基本层次 七、算法改善 八、局部展开

南京大学：《信息与计算科学导论》课程教学资源（课件讲稿）递归算法与递归方程 Recursive Algorithm and Recurrence Relations

杭州电子科技大学：《人工智能导论》课程教学资源（PPT课件讲稿）第四讲 遗传算法

9.1 层次分析法 9.2 人工神经网络与神经网络优化算法 9.3 遗传算法 9.4 模拟退火算法 9.5 神经网络权值的混合优化学习策略

一、简单回顾一维牛顿法 二、收敛性检验 三、多维牛顿法 四、基本算法

8.1 图论问题 8.2 算法复杂性问题 8.3 计算机智能问题 8.4 并发控制问题

• 计算方法 • 科学与工程计算 构造数值算法的基本思想 近似替 代 离散化 递推化

电子科技大学：《DSP算法实现技术与架构 VLSI Digital Signal Processing Systems Design and Implementation》课程教学资源（课件讲稿）Chapter 01 导论 Introduction to Digital Signal Processing Systems

• 基本知识 – 内存分层结构、多处理器的体系结构 • 并行计算 – 并行计算的常见方式、循环级并行 • 程序中的局部性 – 时间局部性、空间局部性、代码和数据局部性 • 矩阵乘算法及其优化 – 矩阵乘算法及分析、分块的矩阵乘算法及分析 围绕计算机体系结构而不是抽象模型来讨论