迭代公式的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

薄膜結構X射線表征（第二版）

為了解決迭代公式的問題，作者麥振洪 這樣論述：

結合作者二十多年來的工作積累和國內外最新進展，系統介紹應用X射線衍射和散射技術表征薄膜微結構的多種基本實驗裝置、實驗數據分析理論以及典型的薄膜微結構表征實例。《薄膜結構X射線表征》分3篇(共19章)：第1篇為基本實驗裝置(第1～3章)，主要介紹X射線源、X射線准直和單色化、各種探測器以及薄膜X射線衍射儀和表面/界面散射裝置。第2篇為基本理論(第4～10章)，介紹薄膜X射線衍射和散射實驗數據分析所用的相關理論，包括用於薄晶體或小晶體多層膜和金屬多層膜的X射線衍射運動學理論；用於近完美多層膜、半導體超晶格和多量子阱的X射線衍射動力學理論；用於原子密度和晶格參數很接近的金屬多層膜

的X射線異常衍射精細結構理論；用於薄膜和多層膜表面與界面分析的X射線反射、漫散射理論以及掠入射衍射理論。基本覆蓋了目前應用X射線衍射和散射技術研究薄膜結構所需要的理論。第3篇為薄膜微結構表征(第11～19章)，介紹應用X射線衍射和散射技術表征薄膜微結構的實例，除了總結作者二十多年來在薄膜研究中所解決的微結構表征實例外，還盡量收集近年來國內外有關的重要結果，以供讀者參考。薄膜的種類涉及半導體外延膜及超晶格材料、超導異質薄膜材料、金屬磁性多層膜材料、軟物質薄膜和有機半導體薄膜。表征的微結構包括單層膜和多層膜厚度、點陣參數、應力、表面與界面、缺陷、弛豫橫向、調制結構以及鈣鈦礦結構氧八面體畸變。

迭代公式進入發燒排行的影片

離岸風機結構動力特性之改良研究

為了解決迭代公式的問題，作者謝翔宇 這樣論述：

離岸風力發電在近年來為熱門話題，為了應對未來可能發生的能源危機，世界各國皆建立起各自離岸風場來取代火力、核能等發電，本研究將針對國外最常見之基樁型式-單樁基礎，並對其添加剛架系統進行數值模擬，再利用混合系統之型式結合單樁基礎之勁度，將其進行優化並模擬及分析。 為探討離岸風機在受外力之情形，本研究利用Newmark-β方法計算基礎於海中受波浪作用、塔架受風力作用之位移、速度及加速度變化。波浪力使用Morison Equation經驗公式，風力則使用結構物受風設計規範進行設計。 本研究將上述之方式結合MATLAB(Matrix Laboratory)的矩陣運算模式，針對三種型式之離岸風機基礎

進行模擬計算，並在兩種不同波浪、風條件下，分別探討離岸風機塔架及基礎隨時間之動力變化行為。

妙趣橫生的算法（C語言實現）（第2版）

為了解決迭代公式的問題，作者楊峰 這樣論述：

全新升級版。本書在第1版的基礎上對原書內容做了大量的調整和補充，並將書中的實例代碼在VisualStudio2010環境下重新編譯通過，以適應當前技術的發展和閱讀需求。本書內容涵蓋了算法入門的必備基礎知識和大量的趣味算法題、面試題和ACM競賽題等。通過學習本書內容，可以開闊讀者的視野，幫助讀者理解算法，提高編程興趣和能力，並提高C語言編程能力，還可以讓讀者了解IT面試中的常見算法題及編程競賽中的相關知識。另外，本書提供了5.5小時配套教學視頻和實例源代碼，以提高讀者的學習效率。本書共11章，分2篇。第1篇為算法基礎，包括數據結構基礎知識、常用的查找與排序方法、常用的算法思想等。第2篇為常用算法

實例解析，包括20個編程基本功趣題、39個數學趣題、14個數據結構趣題、7個數值計算趣題、6個綜合題、61個算法設計與數據結構面試題、4個ACM程序設計競賽題目。 第1篇 算法基礎第1章 數據結構基礎 1.1 什麼是數據結構 1.2 順序表 1.2.1 順序表的定義 1.2.2 向順序表中插入元素 1.2.3 從順序表中刪除元素 1.2.4 實例與分析 1.3 鏈表 1.3.1 創建一個鏈表 1.3.2 向鏈表中插入結點 1.3.3 從鏈表中刪除結點 1.3.4 銷毀一個鏈表 1.3.5

實例與分析 1.4 棧 1.4.1 棧的定義 1.4.2 創建一個棧 1.4.3 入棧操作 1.4.4 出棧操作 1.4.5 棧的其他操作 1.4.6 實例與分析 1.5 隊列 1.5.1 隊列的定義 1.5.2 創建一個隊列 1.5.3 入隊列操作 1.5.4 出隊列操作 1.5.5 銷毀一個隊列 1.5.6 循環隊列的概念 1.5.7 循環隊列的實現 1.5.8 實例與分析 1.6 樹結構 1.6.1 樹的概念 1.6.2 樹結構的計算機存儲形式

1.6.3 二叉樹的定義 1.6.4 二叉樹的遍歷 1.6.5 創建二叉樹 1.6.6 實例與分析 1.7 圖結構 1.7.1 圖的概念 1.7.2 圖的存儲形式 1.7.3 鄰接表的定義 1.7.4 圖的創建 1.7.5 圖的遍歷（1）——深度優先搜索 1.7.6 圖的遍歷（2）——廣度優先搜索 1.7.7 實例與分析 1.8 章后習題第2章 常用的查找與排序方法 2.1 順序查找 2.2 折半查找 2.3 排序的概述 2.4 直接插入排序 2.5 選擇排序 2.6 冒泡排序

2.7 希爾排序 2.8 快速排序 2.9 堆排序 2.10 各種排序算法性能比較 2.11 章后習題第3章 常用的算法思想 3.1 什麼是算法 3.2 算法的分類表示及測評 3.2.1 算法的分類 3.2.2 算法的表示 3.2.3 算法性能的測評 3.3 窮舉法思想 3.3.1 基本概念 3.3.2 尋找給定區間的素數 3.3.3 TOM的借書方案 3.4 遞歸與分治思想 3.4.1 基本概念 3.4.2 計算整數的划分數 3.4.3 遞歸的折半查找算法 3.5 貪心算法思想

3.5.1 基本概念 3.5.2 最優裝船問題 3.6 回溯法 3.6.1 基本概念 3.6.2 四皇后問題求解 3.7 數值概率算法 3.7.1 基本概念 3.7.2 計算定積分 3.8 章后習題第2篇 常用算法實例解析第4章 編程基本功 4.1 字符類型統計器 4.2 計算字符的ASCII碼 4.3 嵌套if-else語句的妙用 4.4 基於switch語句的譯碼器 4.5 判斷閏年 4.6 指針變量作參數 4.7 矩陣的轉置運算 4.8 矩陣的乘法運算 4.9 巧用位運算 4.10

文件的讀寫 4.11 計算文件的大小 4.12 記錄程序的運行時間 4.13 十進制/二進制轉化器 4.14 打印特殊圖案 4.15 打印楊輝三角 4.16 復雜級數的前n項和 4.17 尋找矩陣中的「鞍點」 4.18 n階勒讓德多項式求解 4.19 遞歸反向輸出字符串 4.20 一年中的第幾天第5章 數學趣題（一） 5.1 舍罕王的失算 5.2 求兩個數的最大公約數和最小公倍數 5.3 歌德巴赫猜想的近似證明 5.4 三色球問題 5.5 百錢買百雞問題 5.6 判斷回文數字 5.7 填數字游戲求解 5.8 新郎和新娘

5.9 愛因斯坦的階梯問題 5.10 尋找水仙花數 5.11 猴子吃桃問題 5.12 兔子產仔問題 5.13 分解質因數 5.14 常勝將軍 5.15 求π的近似值 5.16 魔幻方陣 5.17 移數字游戲 5.18 數字的全排列 5.19 完全數 5.20 親密數 5.21 數字翻譯器 5.22 遞歸實現數制轉換 5.23 誰在說謊第6章 數學趣題（二） 6.1 連續整數固定和問題 6.2 表示成兩個數的平方和 6.3 具有特殊性質的數 6.4 驗證角谷猜想 6.5 驗證四方定理 6.6 遞歸法尋找最小值

6.7 尋找同構數 6.8 驗證尼科徹斯定理 6.9 三重回文數字 6.10 馬克思手稿中的數學題 6.11 漁夫捕魚問題 6.12 尋找假幣 6.13 計算組合數 6.14 遞歸法求冪 6.15 漢諾塔 6.16 選美比賽第7章 數據結構趣題 7.1 順序表的就地逆置 7.2 動態數列排序 7.3 在原表空間進行鏈表的歸並 7.4 約瑟夫環 7.5 二進制/八進制轉換器 7.6 回文字符串的判定 7.7 括號匹配 7.8 魔王語言翻譯 7.9 動態雙向鏈表的應用 7.10 判斷完全二叉樹 7.11 動畫模擬

創建二叉樹 7.12 打印符號三角形 7.13 遞歸函數的非遞歸求解 7.14 任意長度整數加法第8章 數值計算問題 8.1 遞推化梯形法求解定積分 8.2 求解低階定積分 8.3 迭代法開平方運算 8.4 牛頓法解方程 8.5 歐拉方法求解微分方程 8.6 改進的歐拉方法求解微分方程 8.7 雅可比迭代公式求解線性方程組第9章 綜合題 9.1 破碎的砝碼 9.2 計算24的問題 9.3 馬踏棋盤 9.4 0-1背包問題 9.5 八皇后問題求解 9.6 簡易文件加密/解密系統第10章 算法設計與數據結構面試題精粹 10.1

常見的算法設計題 10.2 常見的數據結構題第11章 ACM程序設計競賽題目選講 11.1 奧斯卡獎章 11.2 准備就緒？ 11.3 兔子 11.4 階乘之和

臉部辨識多變量統計方法之比較及在行動裝置上的應用

為了解決迭代公式的問題，作者張群 這樣論述：

近幾年來，由於資訊安全上的需求，有越來越多臉部辨識的相關研究論文被提出來，並廣泛的被運用到各種不同的領域，包括智慧車(或自駕車)、金融科技、智慧零售、機器人、無人機、商業分析及預防犯罪威脅等，但是對於所擷取的影像，如頭部姿態、光線照明、背景複雜、年齡的增長等變化較大時，會造成辨識上的困難，所以影響辨識的因素以及如何提升系統的辨識率，也就成為值得研究的課題。本論文首先比較幾個文獻上常被用來降維、分類的多變量特徵擷取技術，包含主成分分析、線性判別分析、二維主成分分析及二維線性判別分析等。我們將四種人臉資料庫(三種來自於文獻，一種為自建)中的每個資料庫分成兩半，其中一半做為訓練用，另一半做為測試用

。實證結果顯示，當資料庫影像之頭部姿態變化幅度較小時，二維線性判別分析法在辨識上有不錯的績效，其平均辨識正確率達94%，次高者為線性判別分析法，其平均辨識正確率達92%。若將原始圖像先經過去除雜訊、增強影像等前處理後，主成分分析法與二維主成分分析法的辨識正確率可明顯增加。最後，我們利用上述多變量分析的技術，開發一套臉部辨識的應用程式並將其解鎖功能應用於行動裝置上。我們也提出共變異數矩陣的更新迭代公式，將之應用於這一套應用程式，此公式可簡單地將已完成解鎖對象的臉部影像資料併入原有的共變異數矩陣中，以使臉部資訊保持在最新、最完整的狀態，而不需一再重新計算龐大且繁雜的共變異數矩陣。