#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構(gòu)中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請(qǐng)輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請(qǐng)輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個(gè):"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計(jì)算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計(jì)算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標(biāo)簽： 道理特分解法
上傳時(shí)間： 2018-05-20
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function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數(shù)用有限差分法求解有兩種介質(zhì)的正方形區(qū)域的二維拉普拉斯方程的數(shù)值解 %函數(shù)返回迭代因子、迭代次數(shù)以及迭代完成后所求區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值 %a為正方形求解區(qū)域的邊長(zhǎng) %r1,r2分別表示兩種介質(zhì)的電導(dǎo)率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區(qū)域每邊的網(wǎng)格剖分個(gè)數(shù) %deta為迭代過程中所允許的相對(duì)誤差限 n=num+1; %每邊節(jié)點(diǎn)數(shù) U(n,n)=0; %節(jié)點(diǎn)處數(shù)值矩陣 N=0; %迭代次數(shù)初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質(zhì)電導(dǎo)率之比 U(1,1:n)=up; %求解區(qū)域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區(qū)域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對(duì)上下邊界之間的節(jié)點(diǎn)賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對(duì)誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節(jié)點(diǎn)處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對(duì)誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時(shí)網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質(zhì)分界面（與網(wǎng)格對(duì)角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數(shù) Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節(jié)點(diǎn)處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節(jié)點(diǎn)值的相對(duì)誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節(jié)點(diǎn)相對(duì)誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節(jié)點(diǎn)相對(duì)誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對(duì)誤差限要求的節(jié)點(diǎn)數(shù)目G end
標(biāo)簽： 有限差分
上傳時(shí)間： 2018-07-13
上傳用戶：Kemin
function y=lagr(x0,y0,x) %x0,y0為節(jié)點(diǎn) %x是插值點(diǎn) n=length(x0); m=length(x); for i=1:m z=x(i); s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(z-x0(j))/(x0(k)-x0(j)); end end s=p*y0(k)+s; end y(i)=s; end
標(biāo)簽： lagr
上傳時(shí)間： 2020-06-09
上傳用戶：shiyc2020
這個(gè)程序列使用一些小技巧來(lái)讀取一個(gè)手寫板的數(shù)據(jù)。這個(gè)手寫板是從市面上買回來(lái)的﹐沒有修改任何硬體﹐只須接上主機(jī)﹐啟動(dòng)程式﹐用手寫板書寫﹐這個(gè)程序就會(huì)顯示從手寫板上輸出的數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2015-04-26
上傳用戶：cjf0304
最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來(lái)求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function)，作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來(lái)達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù)，除了多項(xiàng)式之外，指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理，請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書籍
標(biāo)簽： least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間： 2015-06-21
上傳用戶：SimonQQ
07電子設(shè)計(jì)大賽論文 2007年全國(guó)電子設(shè)計(jì)大賽論文（A~J題）
標(biāo)簽： 2007 全國(guó)電子 設(shè)計(jì)大賽 論文
上傳時(shí)間： 2013-05-26
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J-Link用戶手冊(cè)(中文)，是學(xué)習(xí)ARM開發(fā)的好東知。
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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·[一些機(jī)器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG
標(biāo)簽： Introduction Mechanics Robotics Control
上傳時(shí)間： 2013-06-08
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·詳細(xì)說(shuō)明：美國(guó)機(jī)械工程師手冊(cè)英文原版 內(nèi)有大量PDF文件 可供閱讀 可以給你很大提高
上傳時(shí)間： 2013-06-17
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J:\HY-SRF05超聲波模塊（全部資料） 內(nèi)有51，pic測(cè)距程序，顯示程序1602,12864，等還有模塊原理圖等
上傳時(shí)間： 2013-07-03
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