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手機(jī)數(shù)據(jù)線

  • 道理特分解法

    #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<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<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<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算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; } 

    標簽: 道理特分解法

    上傳時間: 2018-05-20

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  • 有限差分法

    function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta)      %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta)   %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解   %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值   %a為正方形求解區域的邊長   %r1,r2分別表示兩種介質的電導率   %up,under分別為上下邊界值   %num表示將區域每邊的網格剖分個數   %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限      n=num+1; %每邊節點數   U(n,n)=0; %節點處數值矩陣   N=0; %迭代次數初值   alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子   k=r1/r2; %兩介質電導率之比   U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件   U(n,1:n)=under; %求解區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);%采用線性賦值對上下邊界之間的節點賦迭代初值   end   G=1;   while G>0 %迭代條件:不滿足相對誤差限要求的節點數目G不為零   Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值   G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零   for j=1:n   for i=2:num   U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值      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格節點處的值      end      if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面(與網格對角線重合)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   Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值   err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差   err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零   err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零    G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G   end

    標簽: 有限差分

    上傳時間: 2018-07-13

    上傳用戶:Kemin

  • lagr.m

    function y=lagr(x0,y0,x) %x0,y0為節點 %x是插值點 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

    標簽: lagr

    上傳時間: 2020-06-09

    上傳用戶:shiyc2020

  • 這個程序列使用一些小技巧來讀取一個手寫板的數據。這個手寫板是從市面上買回來的﹐沒有修改任何硬體﹐只須接上主機﹐啟動程式﹐用手寫板書寫﹐這個程序就會顯示從手寫板上輸出的數據

    這個程序列使用一些小技巧來讀取一個手寫板的數據。這個手寫板是從市面上買回來的﹐沒有修改任何硬體﹐只須接上主機﹐啟動程式﹐用手寫板書寫﹐這個程序就會顯示從手寫板上輸出的數據

    標簽: 程序 修改 程式

    上傳時間: 2015-04-26

    上傳用戶:cjf0304

  • 最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function)

    最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來求出一組離散 (discrete) 數據點的近似函數 (approximating function),作實驗所得的數據亦常使用最小平方近似法來達成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項式作為近似函數,除了多項式之外,指數、對數方程式亦可作為近似函數。關於最小平方近似法的計算原理,請參閱市面上的數值分析書籍

    標簽: least-squares approximation approximating discrete

    上傳時間: 2015-06-21

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  • 2007年全國電子設計大賽論文(A~J題)

    07電子設計大賽論文 2007年全國電子設計大賽論文(A~J題)

    標簽: 2007 全國電子 設計大賽 論文

    上傳時間: 2013-05-26

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  • J-Link用戶手冊(中文)

    J-Link用戶手冊(中文),是學習ARM開發的好東知。

    標簽: J-Link 用戶手冊

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:mingaili888

  • [一些機器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

    ·[一些機器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

    標簽: Introduction Mechanics Robotics Control

    上傳時間: 2013-06-08

    上傳用戶:uuuuuuu

  • 美國機械工程師手冊英文原版

    ·詳細說明:美國機械工程師手冊英文原版 內有大量PDF文件 可供閱讀 可以給你很大提高

    標簽: 工程 手冊 英文

    上傳時間: 2013-06-17

    上傳用戶:eclipse

  • J:\HY-SRF05超聲波模塊(全部資料)

    J:\HY-SRF05超聲波模塊(全部資料) 內有51,pic測距程序,顯示程序1602,12864,等還有模塊原理圖等

    標簽: HY-SRF 05 超聲波模塊

    上傳時間: 2013-07-03

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