數(shù)值分析B計(jì)算實(shí)習(xí)作業(yè)二：分別用分段線性插值、分段二次多項(xiàng)式插值、 分段三次多項(xiàng)式插值和三次樣條插值對(duì)所給的數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)化
標(biāo)簽： 插值 分段 多項(xiàng)式 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2013-11-30
上傳用戶：梧桐
算法設(shè)計(jì)與分析 1. 用直接遞歸方法計(jì)算n！： （2）通過鍵盤輸入n的值，（ 2. 用直接遞歸方法計(jì)算第n個(gè)Fibonacci數(shù)： 3. 用直接遞歸方法計(jì)算Ackerman函數(shù)： 4. 用直接遞歸方法給出n個(gè)元素的全排列： 8. 用直接遞歸方法求解Hanoi塔問題
標(biāo)簽： 算法 設(shè)計(jì)與分析 計(jì)算 遞歸
上傳時(shí)間： 2013-12-24
上傳用戶：Amygdala
(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來(lái)求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來(lái)求解會(huì)有很好的效果.從階次來(lái)看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來(lái)求解.從微分方程的性態(tài)看來(lái),主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長(zhǎng)應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長(zhǎng)是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長(zhǎng)的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來(lái)看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來(lái)求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)).
上傳時(shí)間： 2014-01-05
上傳用戶：caixiaoxu26
數(shù)值分析中的計(jì)算樣條插值的matlab源程序。
標(biāo)簽： matlab 數(shù)值分析 插值 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2014-11-09
上傳用戶：xieguodong1234
幾個(gè)數(shù)值分析算法的實(shí)現(xiàn) 包括三次樣條插值、最小二乘法、高斯插值、adam、龍貝格算法等
標(biāo)簽： adam 插值 算法 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2017-05-10
上傳用戶：康郎
馮康的數(shù)值計(jì)算方法：1.差值；2.數(shù)值積分；3.諧波分析；4.曲線擬合與經(jīng)驗(yàn)公式；5.回歸分析 6.時(shí)間序列分析；7.蒙特卡羅方法；8.線性代數(shù)數(shù)值算法。。。。
標(biāo)簽： 數(shù)值 回歸分析 分 計(jì)算方法
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：cylnpy
基于matlab實(shí)現(xiàn)的實(shí)質(zhì)分析實(shí)例的計(jì)算 對(duì)基本的插值的計(jì)算 可運(yùn)行
上傳時(shí)間： 2014-01-25
上傳用戶：hwl453472107
數(shù)值分析之計(jì)算方法與實(shí)驗(yàn)4：插值法 by java
標(biāo)簽： java by 數(shù)值分析 實(shí)驗(yàn)
上傳時(shí)間： 2017-05-22
上傳用戶：源弋弋
數(shù)值分析中幾種常用的插值算法的matlab源程序。
標(biāo)簽： matlab 數(shù)值分析 插值 算法
上傳時(shí)間： 2017-05-25
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灰色關(guān)聯(lián)度分析法是將研究對(duì)象及影響因素的因子值視為一條線上的點(diǎn),與待識(shí)別對(duì)象及影響因素的因子值所繪制的曲線進(jìn)行比較,比較它們之間的貼近度,并分別量化,計(jì)算出研究對(duì)象與待識(shí)別對(duì)象各影響因素之間的貼近程度的關(guān)聯(lián)度,通過比較各關(guān)聯(lián)度的大小來(lái)判斷待識(shí)別對(duì)象對(duì)研究對(duì)象的影響程度。
標(biāo)簽： 對(duì)象 比較 識(shí)別 灰色關(guān)聯(lián)度
上傳時(shí)間： 2017-06-08
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