Проверенные страницы
Перейти к навигации
Перейти к поиску
На этой странице перечислены проверенные страницы, чья наилучшая оценка (одной из версий) соответствует указанному уровню. Ссылка ведёт на последнюю версию страницы с этой оценкой.
(первая | последняя) Просмотреть (предыдущие 50 | следующие 50) (20 | 50 | 100 | 250 | 500)- Структура описания метода (3961 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Структура описания задачи (2787 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Спектральное разложение (нахождение собственных значений и векторов) (3931 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- QR-алгоритм для симметричных матриц, используемый в SCALAPACK (1345 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- QR-алгоритм для комплексных эрмитовых матриц, используемый в SCALAPACK (1724 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- QR-алгоритм для хессенберговой матрицы, используемый в SCALAPACK (15 844 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Хаусхолдера (отражений) для приведения комплексных эрмитовых матриц к трёхдиагональному симметричному виду (18 326 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод треугольного разложения матрицы Грама (1497 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Методы QR-разложения плотных хессенберговых матриц (1006 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Разложения матриц (505 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Треугольные разложения (769 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Гаусса (нахождение LU-разложения) (926 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Компактная схема метода Гаусса и её модификации (1488 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса с перестановками (1648 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса без перестановок (838 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Последовательно-параллельный алгоритм для LU-разложения трёхдиагональной матрицы (2988 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Унитарно-треугольные разложения (641 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по столбцу (809 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по строке (821 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по главной диагонали (863 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- LU-разложение методом Гаусса с выбором ведущего элемента по всей матрице (848 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Гивенса (вращений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант) (2766 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Хаусхолдера (отражений) QR-разложения хессенберговой матрицы (вещественный вариант) (3005 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Разложения, содержащие матрицу, подобную исходной (1658 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Разложения, содержащие хессенбергову матрицу, унитарно подобную исходной (1357 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Хаусхолдера (отражений) приведения матрицы к хессенберговой (почти треугольной) форме (2495 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Разложения, содержащие трёхдиагональную матрицу, унитарно подобную исходной (1309 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Классический метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с выбором по всей матрице (20 461 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с циклическим исключением и барьерами (16 642 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Якоби (вращений) для симметричных матриц с циклическим исключением (15 829 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод встречи посередине (14 835 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Распознавание лиц (32 008 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Стабилизированный метод бисопряженных градиентов (BiCGStab) (25 175 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Стохастическое двойственное динамическое программирование (SDDP) (37 109 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Алгоритм k средних (k-means) (36 262 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Метод Ньютона для систем нелинейных уравнений (23 681 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Задача разложения матриц (594 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- GPU (72 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Открытая энциклопедия свойств алгоритмов (84 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, C++, Boost Graph Library (1161 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, C++, MPI, Boost Graph Library (1103 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, GAP (948 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, Java, WebGraph (1132 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, Python, NetworkX (1123 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, Python/C++, NetworKit (1098 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- BFS, Ligra (982 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Cooley-Tukey, locality (10 197 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Cooley-Tukey, scalability (11 970 байт) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Cholesky decomposition, locality (10 864 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
- Cholesky decomposition, SCALAPACK (9904 байта) (проверенные версии) [наилучшая версия]
