【總結】E-mail:數(shù)值分析Tel:13599101680應用背景和領域?圖形學?計算幾何?CAD?圖像處理?信號分析?有限元?……應用實例?圖形圖像濾波?模型重構?特征值?譜分析?工程圖輪廓提取?等等第1章
2025-05-03 07:08
【總結】數(shù)值計算方法課程設計姓名學號成績課程實際報告實驗一:秦九韶算法題目用選列主元高斯消去法解線性方程組算法語言:利用c語言的知識編寫該算法程序算法步驟敘述:秦九昭算法的基思路是v[0]=a[0]*x+a[1]v[i]=v[i-1
2025-01-16 16:52
【總結】1數(shù)值計算方法課程設計姓名學號成績2課程實際報告實驗一:秦九韶算法題目用選列主元高斯消去法解線性方程組??????????????
2025-06-02 22:50
【總結】《數(shù)值方法》實驗報告1線性方程組AX=B的數(shù)值計算方法實驗【摘要】在自然科學與工程技術中很多問題的解決常常歸結為解線性代數(shù)方程組。例如電學中的網(wǎng)絡問題,船體數(shù)學放樣中建立三次樣條函數(shù)問題,用最小二乘法求實驗數(shù)據(jù)的曲線擬合問題,解非線性方程組的問題,用差分法或者有限元法解常微分方程,偏微分方程邊值問題等都導致求解線性方程組。線性代數(shù)
2025-01-06 21:08
【總結】第7章矩陣特征值和特征向量的數(shù)值解法設矩陣nnRA??,如果存在數(shù)C??及非零向量nCx?滿足方程xAx??,則稱?為矩陣A的一個特征值,x稱為矩陣A的相應于特征值?的特征向量。為簡單起見,下稱?,x為矩陣A的一特征對。特征值的計算,直接從特征方程0)det()(??
2025-05-15 00:07
【總結】第七章微積分的數(shù)值計算方法Romberg算法§Romberg算法§綜合前幾節(jié)的內容,我們知道梯形公式,Simpson公式,Cotes公式的代數(shù)精度分別為1次,3次和5次復化梯形、復化Simpson、復化Cotes公式的收斂階分別為2階、4階和6階無論從代數(shù)精度還
2024-08-31 10:54
【總結】1數(shù)值計算方法2?先修課程高等代數(shù)、線性代數(shù)、一門編程語言?開課情況48學時,3學分。3教學安排?1.緒論?2.非線性方程的數(shù)值解法?3.線性方程組的數(shù)值解法?4.函數(shù)逼近的插值法與曲線擬合法?5.數(shù)值積分?6.常微分方程數(shù)值解法
2025-05-14 02:18
【總結】數(shù)值計算方法配套答案第一章緒論一本章的學習要求(1)會求有效數(shù)字。(2)會求函數(shù)的誤差及誤差限。(3)能根據(jù)要求進行誤差分析。二本章應掌握的重點公式(1)絕對誤差:設為精確值,為的一個近似值,稱為的絕對誤差。(2)相對誤差:。(3)絕對誤差限:。(4)相對誤差限:。(5)一元函數(shù)的絕對誤差限:設一元函數(shù)(6)一元函數(shù)
2025-06-25 02:21
【總結】NumericalAnalysisJ.G.LiuSchoolofMath.&Phys.NorthChinaEle
2025-05-14 00:21
【總結】第6次數(shù)值積分-插值型積分-誤差-求積公式的收斂性不穩(wěn)定性計算方法(NumericalAnalysis)第四章數(shù)值積分1.數(shù)值積分引論2.機械求積方法3.以簡單函數(shù)近似逼近被積函數(shù)方法-插值型求積公式4.插值型求積公式的例子5.求積公式的收斂性和穩(wěn)定性數(shù)值積分引論第四章數(shù)值積
2025-08-05 17:03
【總結】習題三2解:7.解:11.解:13.解:習題四所以在由上述迭代格式之迭代函數(shù)為,則故對于任意的x0,均有迭代是收斂的。不妨假設則有解之得I=2,及I=-1,負根不合題意舍去,故7.證明:(1)時,且所以迭代過程在區(qū)間[,]上收斂。
2025-06-25 02:13
【總結】第四章數(shù)值積分與微分《計算機數(shù)值方法》延安大學數(shù)學與計算機科學學院第四章數(shù)值積分與微分《計算機數(shù)值方法》本章要點:牛頓-柯特斯積分復合積分龍貝格積分高斯求積公式第四章數(shù)值積分與微分《計
2025-01-18 20:17
【總結】目錄1:連分數(shù)相關知識 22:課程設計相關 101:題目: 102:算法設計或算法分析: 113:算法實現(xiàn)步驟: 114:源程序代碼:(建立) 125:計算結果(包括相應的圖形): 126:結果分析(包括誤差分析): 137:心得體會: 13參考資料: 131:連分數(shù)相關知識連分數(shù),它不僅歷史悠久,而且是一個有力的工具,解決了不少很深入的
2025-04-07 23:13
【總結】微分方程數(shù)值解課程設計報告班級:______________姓名:_________學號:___________成績:2017年6月21日目錄一、摘要 1二、常微分方程數(shù)值解 24階Runge-Kutta法
2025-04-16 23:19
【總結】三次樣條插值?前面我們根據(jù)區(qū)間[a,b]上給出的節(jié)點做插值多項式Ln(x)近似表示f(x)。一般總以為Ln(x)的次數(shù)越高,逼近f(x)的精度越好,但實際并非如此,次數(shù)越高,計算量越大,也不一定收斂。因此高次插值一般要慎用,實際上較多采用分段低次插值。分段插值2,)1,(],[,1],[)(],[,,...
2025-05-14 07:52