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4.1数值微积分 4.1.1 近似数值极限及导数 4.1.2 数值求和与近似数值积分 4.1.3 计算精度可控的数值积分 4.1.4 函数极值的数值求解 4.1.5 常微分方程的数值解 4.2矩阵和代数方程 4.2.1 矩阵运算和特征参数 4.2.2 矩阵的变换和特征值分解 4.2.3 线性方程的解 4.2.4 一般代数方程的解 4.3 概率分布和统计分析 4.3.1 概率函数、分布函数、逆分布函数和随机数的发生 4.3.2 随机数发生器和统计分析指令 4.4 多项式运算和卷积 • 4.4.1 多项式的运算函数 • 4.4.2 多项式拟合和最小二乘法 • 4.4.3 两个有限长序列的卷积
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数值积分 对于求定积分,虽然有了 Newton-Leibniz 公式,但在整个可积函 数类中,能够用初等函数表示不定积分的只占很小一部分,也就是说, 对绝大部分在理论上可积的函数,并不能用 Newton-Leibniz 公式求得 其定积分之值。 另一方面,在实际问题中,许多函数只是通过测量、试验等方法 给出了在若干个离散点上的函数值,如果问题的最后解决有赖于求出 这个函数在某个区间上的积分值,那么 Newton-Leibniz 公式是难有用 武之地的
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数值积分 对于求定积分,虽然有了 Newton-Leibniz 公式,但在整个可积函 数类中,能够用初等函数表示不定积分的只占很小一部分,也就是说, 对绝大部分在理论上可积的函数,并不能用 Newton-Leibniz 公式求得 其定积分之值
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2.1 信号时域特征的获取方法 2.2 信号与数据的插值方法及实现 2.3 信号与数据的拟合方法及实现 2.4 数值微分和数值积分及实现 2.5 时域信号的平滑与建模方法及实现 2.6 MATLAB在时域分析与处理中的应用
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2.1 信号时域特征的获取方法 2.2 信号与数据的插值方法及实现 2.3 信号与数据的拟合方法及实现 2.4 数值微分和数值积分及实现 2.5 时域信号的平滑与建模方法及实现 2.6 MATLAB在时域分析与处理中的应用
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高次插值有 Runge现象,故采用分段低次插值→分段低次合成的 Newton- Cotes复合求积公式
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利用插值多项式P(x)则积分易算在[a,b]上取a≤x
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第3章微积分问题的计算机求解 一、极限问题的解析解 二、函数导数的解析解 三、积分问题的解析解 四、函数的级数展开与级数求和问题求解 五、曲线积分与曲面积分的计算 六、数值微分问题 七、数值积分问题
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在数学分析中,我们学习过微积分基 本定理 Newton-Leibniz-公式: f(x)dx=fx)=fb)-f(a)5.0.1) 其中,F(x)是被积函数f(x)的原函数。 随着学习的不断深化,发现Newton- Leibniz公式有很大的局限性
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一、一般求积公式及代数精度 二、 插值型求积公式 三 、牛顿—柯特斯(Newton-Cotes)公式 四、余项 五 、复合求积公式与龙贝格(Romberg)算法 六、 高斯(Guass)求积公式
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