數(shù)值分析與計(jì)算的PPT幻燈片與MAT源碼，含數(shù)值插值逼近擬合積分及方程求解等等
上傳時(shí)間： 2017-06-04
上傳用戶(hù)：qiaoyue
經(jīng)典的C++數(shù)值算法源程序，內(nèi)用微分方程求解，插值等經(jīng)典算法
上傳時(shí)間： 2017-08-08
上傳用戶(hù)：lizhizheng88
本書(shū)是作者八年MATLAB 使用經(jīng)驗(yàn)的總結(jié),精心設(shè)計(jì)的所有案例均來(lái)自于國(guó)內(nèi)各大MATLAB技術(shù)論壇網(wǎng)友的切身需求,其中不少案例涉及的內(nèi)容和求解方法在國(guó)內(nèi)現(xiàn)已出版的MATLAB書(shū)籍中鮮有介紹。 本書(shū)首先針對(duì)MATLAB新版本特有的一些編程思想、高效的編程方法、新技術(shù)進(jìn)行了較為詳細(xì)的討論,在此基礎(chǔ)上,以大量案例介紹了MATLAB在科學(xué)計(jì)算中的應(yīng)用。內(nèi)容包括:MATLAB快速入門(mén)、重新認(rèn)識(shí)矢量(向量)化編程、MATLAB處理海量數(shù)據(jù)、匿名函數(shù)類(lèi)型介紹、嵌套函數(shù)類(lèi)型介紹、積分以及積分方程求解案例、優(yōu)化及非線性方程(組)求解案例、人臉圖像壓縮與重建案例、有關(guān)預(yù)測(cè)分類(lèi)的案例、常微分方程(組)求解案例、層次分析法及其MATLAB實(shí)現(xiàn)、定時(shí)器及其應(yīng)用。 本書(shū)可作為高等院校本科生、研究生MATLAB課程的輔助讀物,也可作為從事科學(xué)計(jì)算和算法研究的科研人員的參考用書(shū)。
上傳時(shí)間： 2016-04-22
上傳用戶(hù)：self947
理想的放大器 目前，廠商在線性IC研發(fā)上都有重大的突破。使IC型運(yùn)算放大器的特性和理想相當(dāng)接近。尤其在低頻操作下，OP Amp電路的工作情形實(shí)在太像一個(gè)理想放大器，幾乎與理論的推測(cè)完全相符。→理想的放大器該具備什麼特性？
標(biāo)簽： 算放大器原理
上傳時(shí)間： 2016-07-16
上傳用戶(hù)：WALTER
迴歸分析的基本假設(shè) (一)固定自變項(xiàng)假設(shè)（fixed variable） (二)線性關(guān)係假設(shè)（linear relationship） (三)常態(tài)性假設(shè)（normality）
標(biāo)簽： 回歸分析 主成分分析
上傳時(shí)間： 2016-10-11
上傳用戶(hù)：Gower's
線性方程組求解與方程組性態(tài)討論(實(shí)驗(yàn)報(bào)告)三次樣條插值問(wèn)題,數(shù)值積分,微分方程數(shù)值解,線性方程組的迭代解法,非線性方程的迭代解法
上傳時(shí)間： 2015-04-26
上傳用戶(hù)：aix008
差分法求解微分方程：古典顯式法,收斂性最差；古典隱式法；Crank-Nicolson法,收斂性最好
標(biāo)簽： Crank-Nicolson 收斂性 差分 微分方程
上傳時(shí)間： 2015-04-27
上傳用戶(hù)：shizhanincc
通過(guò)使用Newton迭代法求解方程 并分析它的解法收斂性； 牛頓迭代法是比較適合用計(jì)算機(jī)來(lái)計(jì)算。
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：aysyzxzm
(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(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問(wèn)題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問(wèn)題和剛性的問(wèn)題,剛性問(wèn)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(wèn)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(wèn)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(lèi)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(hù)：caixiaoxu26
實(shí)現(xiàn)多元線性回歸方程自變量的選擇及系數(shù)的求解，獲得顯著性擬合方程
上傳時(shí)間： 2013-12-25
上傳用戶(hù)：181992417
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