第二讲矩阵的运算 复习:一、加法。 二、数乘。 三、矩阵与矩阵相乘。 四、转置矩阵 新授: 五、方阵的行列式 定义由n阶方阵A的元素所构成的n阶行列式(各元素 的位置不变),称为方阵A的行列式。记作A或detA (determinant). 注意:方阵与其行列式不同,前者为数表,后者为数值。 运算律: (1)A|=A(行列式性质1) (2) kA=k\A() (3)|AB|=|B(证明较繁)

1. 简介 2. IEEE 算法 3. 数学库 4. 异常和异常处理 A. 示例 IEEE 算法 数学库 随机数生成器 IEEE 建议的函数 IEEE 特殊值 ieee_flags －舍入方向 C99 浮点环境函数 异常和异常处理 ieee_flags － 产生的异常 ieee_handler －捕获异常 ieee_handler －出现异常时终止 libm 异常处理功能 在 Fortran 程序中使用 libm 异常处理 杂项 sigfpe －捕获整数异常 从 C 中调用 Fortran 有用的调试命令 B. SPARC 行为和实现 浮点硬件 浮点状态寄存器和队列 需要软件支持的特殊类 fpversion(1) 函数 － 查找有关 FPU 的信息 C. x86 行为和实现 D. What Every Computer Scientist Should Know About Floating-Point Arithmetic 摘要 简介 舍入误差 浮点格式 相对误差和 Ulp 保护数位 抵消 精确舍入的运算 IEEE 标准 格式与运算 特殊数量 NaN 异常、标志和陷阱处理程序 系统方面 指令集 语言和编译器 异常处理 详细资料 二进制到十进制的转换 求和中的误差 参考书目 定理 14 和定理 8 定理 14 证明 各种 IEEE 754 实现的差别 当前的 IEEE 754 实现 在基于扩展的系统上计算的缺陷 扩展精度的程序设计语言支持

1 导言 2 基本原理与概念 2.1 基本原理 2.2 对象的产生，排列及删除 2.3 在线帮助 3 R的数据操作 3.1 对象 3.2 在文件中读写数据 3.3 存储数据 3.4 生成数据 3.4.1 规则序列 3.4.2 随机序列 3.5 使用对象 3.5.1 创建对象 3.5.2 对象的类型转换 3.5.3 运算符 3.5.4 访问一个对象的数值：下标系统 3.5.5 访问对象的名称 3.5.6 数据编辑器 3.5.7 数学运算和一些简单的函数 3.5.8 矩阵计算 4 R绘图 4.1 管理绘图 4.1.1 打开多个绘图设备 4.1.2 图形的分割 4.2 绘图函数 4.3 低级绘图命令 4.4 绘图参数 4.5 一个实例 4.6 grid 和lattice 包 5 R的统计分析 5.1 关于方差分析的一个简单例子 5.2 公式 5.3 泛型函数 5.4 包 6 R编程实践 6.1 循环和向量化 6.2 用R写程序 6.3 编写你自己的函数 7 R 相关的文献

介绍感应脉冲粘度计的原理、制作及使用。它适用于测量各种炉渣及熔融金属的粘度,具有很宽的测量范围及良好的灵敏度。着重讲述粘度计的电子显示技术、检测电路设计和调试。采用感应脉冲方法将粘度这个非电的物理量变换成电讯号,用数字仪表直接显示读出,精度为±1.5%。在数据的积分、记忆过程中,以新的电路设计和应用集成电路运算放大器保证了良好的准确度,从而代替了价格很贵的数模转换电子设备。粘度大小随试样温度升降而变化能作连续测量,配用x—y函数记录仪便自动记录画出粘度—温度关系曲线。从脉冲间隔取出粘度数值这种方法有很好的重现性,而采用感应调谐回路产生脉冲则能排除各种干拢,这两方面是本粘度计的特点。从电路设计、实物制作、运转调试等方面介绍必要的计算公式及统调经验

1.1 计算机概述 1.1.1 计算机的概念 1.1.2 计算机的发展 1.1.3 计算机的分类 1.1.4 计算机的应用 1.1.5 微型计算机 1.2 计算机中的数据 1.2.1 数制与进位计数制 1.2.2 二进制数的运算 1.2.3 数制转换 1.2.4 数据在计算机中的表示 1.3 信息编码技术 1.3.1 信息与数据 ＊1.3.2 数值数据编码 1.3.3 西文字符编码 1.3.4 中文及图形信息编码 1.4 微机系统的组成及工作原理 1.4.1 微机系统的基本组成 1.4.2 硬件系统的组成 1.4.3 软件系统的组成 1.4.4 微机的总线结构与总线接口 1.4.5 微型计算机的指令系统 1.4.6 微机的主要性能指标 1.5 计算机安全与病毒 1.5.1 计算机安全操作 1.5.2 计算机病毒 1.5.3 常用防病毒软件 1.6 多媒体计算机 1.6.1 媒体与多媒体 1.6.2 多媒体计算机系统 1.6.3 多媒体关键技术 1.6.4 多媒体技术的发展及应用

在机械稳健性优化设计中不确定变量常被假定为服从某种特定分布的随机变量,在随后的优化模型中丢掉了这些不确定变量的初始数据,这种对不确定变量的处理方式往往不能真切地反映不确定变量的本质,使得出的结论偏离事实.为了更加真切地反映这些不确定变量,使用盲数表达机械设计中的不确定变量,运用盲数运算规则表达各不确定变量之间的关系,把盲数理论和稳健设计相结合,建立基于盲数理论的稳健设计优化模型.使用该优化模型对一个气动换向装置进行了优化计算,优化结果好于传统的稳健设计结果.基于盲数的方法是一种离散化的数值计算方法,算例充分展示了其灵活性,证明了该优化方法是合理的和实用的

MATLAB意为“矩阵实验室”，源自 Matrix Laboratory ，它是一种科学计算软件。 Matlab语言是由美国的Clever Moler博士于1980年。开发的设计者的初衷是为解决“线性代数”课程的矩阵运算问题。 目前MATLAB已经成为国际上最流行的软件之一，除了可提供传统的交互式的编程方法之外，还能提供丰富可靠的矩阵运算、图形绘制、数据处理、图像 处理和Windows编程工具等。因而出现了各种以MATLAB为基础的工具箱，应用于自动控制、图像信号处理、生物医学工程、语音处理、信号分析、时序 分析与建模、优化设计等广泛的领域，表现出了一般高级语言难以比拟的优势。 美国Mathwork软件公司推出的Matlab软件就是为了给人们提供一个方便的数值计算平台而设计的

具有 Fortran和C高级计算机语言知识的读者可能已经注意到,如果用它们去进 行程序设计,尤其当涉及矩阵运算或画图时,编程会很麻烦。比如说,若想求解一个 线性代数方程组AX=B→>X=A-B,用户得首先编写一个主程序,然后编写一个子程序 去读入各个矩阵的元素,之后再编写一个子程序,求解相应的方程,最后输出结果 般说来,求解线性方程组这样一个简单的功能需要100多条源程序。 Matlab的首创者 Cleve Moler博士在数值分析,特别是在是指线性代数的领域中 很有影响

可以说,误差分析是计算方法研究的无底洞,所以大家既 要提得起,也要放得下。提得起,就是基本概念,思想,方法 要领会得了;放得下,就是不主张钻牛角尖。 本章的基本概念有:截断误差,舍入误差,绝对误差,相 对误差,误差限,有效数字等。 四则运算的误差估计仅理解几个重要结论即可;利用微分 估算误差既有理论意义,又有实用价值,应当牢记;有效数字 与相对误差的关系在一般的教科书中都很重要,我并不这样认 为:既没有理论价值,程序设计也几乎不会用到它们;本次礼 包给了几个典型例题,都不难,应当没有问题

第一节 Visual FoxPro系统简介 第二节 Visual FoxPro的数据及其运算 第三节 常用函数