1. 目的和要求 2. 安全防护 3. 实验测量误差 4. 实验数据的表达 5. 计算机处理数据和作图

▪ 3.1 并行程序开发方法 ▪ 3.1.1 并行层次与代码粒度 ▪ 3.1.2 并行程序开发策略 ▪ 3.1.3 并行编程模式 ▪ 3.1.4 并行应用编程过程 ▪ 3.2 并行程序设计模型 ▪ 3.2.1 计算π样本程序 ▪ 3.2.2 数据并行模型 ▪ 3.2.3 消息传递模型 ▪ 3.2.4 共享变量模型 ▪ 3.3 并行编程语言和环境概述 ▪ 3.3.1 早期并行编程语言 ▪ 3.3.2 近代并行编程语言与环境 ▪ 3.3.3 并行说明性语言环境 ▪ 3.4 循环程序并行化的一般方法 ▪ 3.4.1 数据相关分析 ▪ 3.4.2 .数据划分与处理器指派 ▪ 3.4.3 循环重构

由于 MATLAB面向矩阵,所以它很容易对数据集合进行统计分析。按规定,数据集存 储在面向列的矩阵里。也就是,一个矩阵的每一列代表不同的被测变量,每一行代表各个样 本或观察值。例如,让我们假定,一个月31天的三城市每日高温(单位为C)被记录,并赋 给脚本M文件中 temps的变量,在精通 MATLAB工具箱里取名为 mmtemp运行M文 件,把变量 temps放在 MATLAB工作空间里

计算机的应用已不再局限于科学计算,而更多地用 于控制、管理及数据处理等非数值计算的处理工作 与此对应,计算机加工处理的对象由纯粹的数值发 展到字符、表格和图像等各种具有一定结构的数据 为了编写出一个“好”的程序,必须分析待处理的对 象的特征以及各对象之间存在的关系,这就是“数 据结构”这门学科形成和发展的背景

第一节 误差的基本概念 第二节 随机误差的正态分布 第三节 有限测定数据的统计处理 第四节 提高分析结果准确度的方法 第五节 有效数字及其运算规则 第六节 Excel在实验数据处理中的应用

2.1变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4矩阵分析 2.5矩阵的超越函数 2.6字符串 2.7结构数据和单元数据 2.8稀疏矩阵

一、试验数据构造模型 二、正交试验的方差分析法 三、有重复试验的方差分析 四、缺落数据的弥补

• Excel的功能 • Excel 的界面特征 • 数据库的管理功能 • 数据统计与分析

6.1 数据统计处理 6.2 数据插值 6.3 曲线拟合 6.4 离散傅立叶变换 6.5 多项式计算

2.1 变量和数据操作 2.2 MATLAB矩阵 2.3 MATLAB运算 2.4 矩阵分析 2.5 矩阵的超越函数 2.6 字符串 2.7 结构数据和单元数据 2.8 稀疏矩阵