数值分析实验之常微分方程的数值解法（Python实现）
摘要：应用Python求解上篇函数在一系列离散点处的近似值。 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 3 import numpy as np 4 import random as r 5 import matplotlib.pyplot as plt 6 import math 7 8
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2020-06-08 21:07
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数值分析实验之常微分方程的数值解法（MATLAB实现）
摘要：一、实验目的 科学技术中常常要求解常微分方程的定解问题，所谓数值解法就是求未知函数在一系列离散点处的近似值。 二、实验原理 三、实验程序 1. 尤拉公式程序 2、3、4的尤拉公式的程序参上改写。 四、实验内容 五、实验代码及运行结果 • MATLAB代码： 定义函数： function [A1,A2
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2020-06-08 21:06
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数值分析实验之矩阵特征值（Python代码）
摘要：一、实验目的 1.求矩阵的部分特征值问题具有十分重要的理论意义和应用价值； 2.掌握幂法、反幂法求矩阵的特征值和特征向量以及相应的程序设计； 3.掌握矩阵QR分解 二、实验原理 幂法是一种计算矩阵主特征值(矩阵按模最大的特征值)及对应特征向量的迭代方法, 特别是用于大型稀疏矩阵。设实矩阵A=[aij
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2020-05-27 10:27
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数值分析实验之平方根法解线性方程组（MATLAB代码）
摘要：平方根法解如下方程组 • 法一： clear clc A=input('输入对称正定矩阵A=') B=input('输入自由项B=') n=length(A(:,1)); for k=1:n if (det(A(1:k,1:k))<=0) input('矩阵不是正定矩阵,请重新运行程序') end
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2020-05-25 10:26
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数值分析实验之非线性方程求根（Python 现）
摘要：详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 实验内容： 1. 用二分法求方程x3-3x-1=0在的所有根.要求每个根的误差小于0.001. 提示与要求: (1) 利用精度找到迭代次数; (2) 由f(x)=3(x2-1)可取隔根区间[-2,-1].[-1,1].[1,2]); (3) 用程序求各隔根区间内
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2020-05-20 19:50
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数值分析实验之非线性方程求根（MATLAB实现）
摘要：一、实验目的 1． 了解一般非线性方程的求根是比较复杂的事情：要讨论（或知道）它有无实根，有多少实根；知道求近似根常用的几种方法，每种方法的特点是什么。 2． 用通过二分法（区间半分法）、不动点(也Picard)迭代法及Newton迭代（切线）法求其它非线性方程的根，并尽可能估计误差。 二、实验原理
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2020-05-20 00:13
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数值分析实验之矩阵的LU分解及在解线性方程组中的应用（java 代码）
摘要：详细实验指导见上上一篇，此处只写内容啦 求如下4阶矩阵的LU分解。 package shuzhifenxi; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class lll { public static void main(Stri
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2020-05-19 06:56
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数值分析实验之矩阵的LU分解及在解线性方程组中的应用（MATLAB 代码）
摘要：详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 求如下4阶矩阵的LU分解。 • LU分解法 函数定义： function x=solvebyLU(A,b)% 该函数利用LU分解法求线性方程组Ax=b的解 flag=[exist('A'),exist('b')]; if flag==0 disp('该方程组无解
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2020-05-18 19:53
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数值分析实验之矩阵的LU分解及在解线性方程组中的应用（Python 代码）
摘要：一、实验目的 1． 借助矩阵理论进一步对消去法作分析，建立高斯消去法与矩阵因式分解的关系。 2． 会矩阵的紧凑格式的LU分解法、对称阵的分解法。 3． 会直接三角分解法线性方程组；会选列主元三角分解法解线性方程组。 4. 将第2个程序改为选列主元三角分解法解方程组的程序。 二、实验原理 Gauss-
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2020-05-17 10:08
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数值分析实验之数值积分法（MATLAB代码）
摘要：详细实验指导见上上一篇，此处只写内容啦 实验内容 选择 y=arctan(x) 在0-1上的积分 准确积分结果： 精确值（保留二十位有效数字）为 程序实现 • 复化梯形算法 function Tn=Tn(a,b,n) syms x h=(b-a)/n; sum=0; f(x)=atan(x); fo
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2020-05-15 11:21
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数值分析实验之数值积分法（Python 代码）
摘要：详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 实验内容 选择 y=arctan(x) 在0-1上的积分 • 复化simpson算法 1 from sympy import * 2 import math 3 4 def func(x): 5 return math.atan(x) 6 def sum_fun
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2020-05-13 08:33
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数值分析实验之数值积分法（java 代码）
摘要：一、实验目的 许多工程技术和数学研究中要用到定积分，如果无法直接算不出精确值（如含在积分方程中的积分）或计算困难但可用近似值近似时，就用数值积分法方法加以解决。常用的算法有：复化梯形、辛甫生（Simpson）、柯特斯（Cotes）求积法; 龙贝格(Romberg)算法；高斯（Gauss）算法。 二、
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2020-05-12 21:50
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数值分析实验之线性方程组的迭代求解(MATLAB实现)
摘要：详细实验指导见上上一篇，此处只写内容啦 实验内容： 求解如下4元线性方程组的近似解。 Gauss-Seidel迭代 A=[10,-1,2,0;-1,11,-1,3;2,-1,10,-1;0,3,-1,8]; b=[6;25;-11;15]; x=zeros(4,1); temp=zeros(4,1)
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2020-05-04 20:40
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数值分析实验之线性方程组的迭代求解(Python实现)
摘要：详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 实验内容： 求解如下4元线性方程组的近似解。 • Jacobi迭代过程 1 import numpy as np 2 3 A = np.array([[10,-1,2,0],[-1,11,-1,3],[2,-1,10,-1],[0,3,-1,8]]) 4 B =
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2020-05-04 20:33
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数值分析实验之线性方程组的迭代求解(java实现)
摘要：一、实验目的 1．借助矩阵按模最大特征值，判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性。 2．会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时，用修改后的Gauss-Seidel迭代法。 3．会逐次超松驰迭代法。 二、实验原理 三、实验程序 四、实验内容 用上面前二种方法求解如下4元线性方程组的近似
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2020-04-29 13:40
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数值分析实验之最小二乘拟合 含有噪声扰动（MATLAB实现）
摘要：详细实验指导见上一篇，此处只写内容啦 •求y=f(x)=sin(x)+h(x)在区间[0,10]上按101等距节点确定的离散数据点组(xi,yi)的直线拟合以及曲线拟合，其中是服从h(x)标准正态分布的噪声扰动 syms x x=0:0.1:10; y=sin(x)+normrnd(0,1,1,10
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2020-04-27 18:02
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数值分析实验之最小二乘拟合 含有噪声扰动（python实现）
摘要：一、实验目的 掌握最小二乘法拟合离散数据，多项式函数形式拟合曲线以及可以其他可以通过变量变换转化为多项式的拟合曲线目前待实现功能： 1. 最小二乘法的基本实现。 2. 用不同数据量，不同参数，不同的多项式阶数，比较实验效果。 3. 语言python。 二、实验原理 最小二乘法（又称最小平方法）是一种
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2020-04-26 12:29
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数值计算方法实验之newton多项式插值 (Python 代码)
摘要：一、实验目的 在己知f(x),x∈[a,b]的表达式，但函数值不便计算或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)=yi (i=0,1,……, n)求出简单函数P(x)(常是多项式)，使其在插值基点xi处成立(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a
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2020-04-23 18:51
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数值计算方法实验之Hermite 多项式插值 (Python 代码)
摘要：一、实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式，但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时，按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而
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2020-04-23 18:36
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数值计算方法实验之按照按三弯矩方程及追赶法的三次样条插值 (MATLAB 代码)
摘要：一、实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式，但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时，按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而
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2020-04-23 18:24
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浙公网安备 33010602011771号