求解微分方程的数值解法，adomain分解方法，adomain写的

凸分解 这个图书馆做什么？ 这是仅标头的C ++库，用于将凹面多边形分解和切成凸面多边形。 该库还允许用户定义多边形切片（请参阅用法）。 ConcavePolygon类使用递归数据结构存储0或2个子多边形。 切片多边形时，将沿定义的线段拆分生成两个子多边形。 鸣谢：可在此处找到将凹面多边形分解为凸面的算法： ： （马克·巴亚齐特）。 凸分解是在O（n * r）时间内完成的，其中n是多边形顶点的数量，r是反射多边形顶点的数量。 安装 要安装此库，只需将ConcavePolygon.h复制到您的项目中并#include“ ConcavePolygon.h”。 用法 示例：创建凹面多边形，分解并获取凸面子多边形 #include "ConcavePolygon.h" #include int main() { // Create a vector of ve

内在时间尺度分解 (ITD) 是一种自适应和数据驱动的方法，如经验模式分解 (EMD)。 它可以将一个复杂的信号分解为几个适当的旋转分量 (PRC) 和一个残差。 参考： [1] Frei, MG, & Osorio, I.（2007 年 2 月）。 固有时间尺度分解：非平稳信号的时频能量分析和实时滤波。 伦敦皇家学会会刊 A：数学、物理和工程科学（第 463 卷，第 2078 期，第 321-342 页）。 皇家学会。

亥姆霍兹分解 使用windspharm软件包在速度场中执行亥姆霍兹分解

自适应傅里叶分解 (AFD) 是傅里叶分解的推广。 它将给定信号表示为仅具有非负分析相位导数的单组分的总和。 此外，采用匹配的跟踪策略，AFD通过适应给定信号固有分量的基础提供快速的能量分解。 因此，AFD已成功应用于信号压缩，分离，降噪和系统识别。 有两种实现方式。 一种是传统的 AFD。 传统 AFD 的计算遵循论文“自适应傅立叶分解算法”中的方程。 另一个是基于FFT的AFD。 优化目标函数计算。 由于其计算速度快，建议使用基于 FFT 的 AFD。 将所有函数添加到 MATLAB 搜索路径后，您可以运行“AFD_Example.m”来尝试 AFD。 此外，还有一个图形用户界面来显示 AFD 的分解过程

大规模多输入多输出（MIMO），也称为超大型MIMO系统，是5G的一种吸引人的技术，可以提供比4G更高的速率和功率效率。 线性预编码方案能够实现接近最佳的性能，因此比非线性预编码方案更具吸引力。 但是，大规模MIMO系统中的常规线性预编码方案（例如正则归零强制（RZF）预编码）具有接近最佳的性能，但由于需要大尺寸的矩阵求逆，因此具有较高的计算复杂度。 为了解决这个问题，我们利用Cholesky分解和Sherman-Morrison引理，通过在大规模MIMO系统中利用渐近正交信道特性，提出了基于CSM（Cholesky和Sherman-Morrison策略）的预编码方案来进行矩阵求逆。 根据误码率（BER）和平均总和率对结果进行数字评估。 与逆矩阵的Neumann级数逼近相比，得出的结论是，在大规模MIMO配置中，通过较少的运算，基于CSM的预编码的性能优于常规方法。

基于深空探测图像的EMD-SIFT图像配准方法，尹孟征，吴雪晨，本文提出了一种基于小行星图像序列的尺度不变特征配准方法，该方法包括应用经验模态分解方法（EMD）从图像序列中提取特征，再通过

奇异值分解 (SVD) 是线性代数中非常有用的工具，具有广泛的应用。 随机奇异值分解是一种计算 SVD 的快速算法。

Handbook of Robust Low-Rank and Sparse Matrix Decomposition

张青富经典论文MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition