1.成高斯消去法和约当消去法的程序编写 2.利用给你的程序,取seed=10000+1000*(N)生成 一个线性方程组的增广矩阵A6]7 3.用你编写的程序完成上面的方程组得求解。 提示:对于上面三个步骤,作业本上只写seed的值, 你所得到的矩阵,和解得的结果,并著名是否采用了选主元的方法

1 .完成高斯消去法和约当消去法的程序编写 2.利用给你的程序,取seed=10000+1000*(N)生成 一个线性方程组的增广矩阵A6]7 3.用你编写的程序完成上面的方程组得求解。 提示:对于上面三个步骤,作业本上只写seed的值, 你所得到的矩阵,和解得的结果,并著名是否采用了选 主元的方法

在建立数学模型时常常需要确定一些参数,选什么量为参数 ,怎样选取参数,其中也有一些技巧,参数选得不好,会使 问题变得复杂难解,给自己增添许多不必要的麻烦。确定参数以后,一般需要利用数据来获得这些参数的具体取值,例如在使用经验方法建模时,假如你准备用线性函数ax+b来 表达变量间的关系,你还要用最小二乘法去求出参数a、b 的值,这一过程被称为“参数识别”。总之,参数的选取应使其后的识别尽可能简便,让我们来考察一个实例

一、模型估计方法的比较 二、为什么普通最小二乘法被普遍采用 三、模型的检验

一、联立方程模型随机误差项方差一协方差矩阵 二、三阶段最小二乘法简介 三、完全信息最大似然法简介

为了提高热轧生产过程精轧机组的轧制力预设定精度,需要对轧制力进行高精度的预报.本文通过机理公式计算出轧制力的近似值,然后采集大量的实际生产数据修正轧制力预报值.首先利用聚类方法区分不同的生产状态,其次在相同生产状态下采用加权最小二乘支持向量机计算轧制力的修正系数,最后采用乘法方式修正轧制力,达到高精度的轧制力预测.结果表明,轧制力预报的平均相对误差为3.2%,满足现场的生产要求

1. 一般方法 2. 二分检索 3. 找最大和最小元素 4. 归并分类 5. 快速分类 6. 选择问题 7. 斯特拉森矩阵乘法

1. 一般方法 2. 二分检索 3. 找最大和最小元素 4. 归并分类 5. 快速分类 6. 选择问题 7. 斯特拉森矩阵乘法