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Local belief propagation(BP)algorithms[12]have long been known to converge to the correct marginal probabilities for tree-like graphical models. Recently,several researchers have empirically demonstrated that BP algorithms often perform surprisingly well for graphs with loops[4],[5],[10],[11]and turbo decoding [10] . (See[11],however, for examples where BP algorithms fail). It is important to understand when and why BP ,and related algorithms,perform well on graphs with loops.

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matlab用于求解规划问题的工具包 推荐把这个工具整合到matlab中去，这个工具是私人的，不过大家都可以免费下载使用。下载后，只要在matlab中添加路径就可以使用这工具箱。 正在吸引我的是，这个工具箱建立了一种新的数据类型，使所有规划问题都整合在一起。 举例如下： 已知非线性整数规划为： Max z=x1^2+x2^2+3*x3^2+4*x4^2+2*x5^2-8*x1-2*x2-3*x3-x4-2*x5 s.t. 0<=xi<=99(i=1,2,...,5) x1+x2+x3+x4+x5<=400 x1+2*x2+2*x3+x4+6*x5<=800 2*x1+x2+6*x3<=800 x3+x4+5*x5<=200 在matlab中输入 x=intvar（1，5）； f=[1 1 3 4 2]*(x'.^2)-[8 2 3 1 2]*x';F=set(0<=x<=99); F=F+set([1 1 1 1 1]*x'<=400)+set([1 2 2 1 6]*x'<=800)+set(2*x(1)+x(2)+6*x(3)<=800); F=F+set(x(3)+x(4)+5*x(5)<=200);solvesdp(F,-f) double(f) 80199 double(x) 53 99 99 99 0 intvar（m，n）:生成整数型变量； sdpvar（m，n）：生产变量； solvesdp（F，f）：求解最优解（最小值），其中F为约束条件（用set连接），f为目标函数 double：显示求解的答案 intvar，sdpvar，生成的变量可以像矩阵一样使用，如例题显示。

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