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很多工程计算中,会遇到特征值和特征向量的计算,如:机械、结构或电磁振 动中的固有值问题;物理学中的各种临界值等。这些特征值的计算往往意义重大
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为研究大断面收缩率轴类件楔横轧成形问题,做了楔横轧一次楔成形极限实验.发现楔横轧一次楔轴向拉断成形极限可以远大于通常公认的75%界限,实验中成功轧制出断面收缩率为97.7%的超大断面收缩率轧件.推导了轧件轧制接触区轴向合力公式,利用有限元数值模拟方法分析了杆部对称截面轴向应力,揭示出楔横轧一次楔大断面收缩率可以成形的原因,即在适当条件下轧件变形接触区轴向受力接近于平衡,轧件杆部所受轴向拉应力较小所致
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4.1 高斯消元法 4.2 矩阵的LU分解 4.3 雅可比迭代 4.4 高斯-塞德尔迭代 4.5 收敛性定理 4.6 应用实例
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概念 实际中,fx)多样,复杂,通常只能观测到一些离散数据; 或者fx)过于复杂而难以运算。这时我们要用近似函数g(x来 逼近fx)
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实际中,很多问题的数学模型都是微分方程。我们可以研究它们的一些 性质。但是,只有极少数特殊的方程有解析解。对于绝大部分的微分方程是 没有解析解的。 常微分方程作为微分方程的基本类型之一,在自然界与工程界有很广泛 的应用。很多问题的数学表述都可以归结为常微分方程的定解问题
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直接法得到的解是理论上准确的,但是我们可以看得出,它们的计算量都是n3 数量级,存储量为nη2量级,这在n比较小的时候还比较合适(n<400),但是对于现 在的很多实际问题,往往要我们求解很大的n的矩阵,而且这些矩阵往往是系数矩阵 就是这些矩阵含有大量的0元素
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非线性科学是当今科学发展的一个重要研究方向,而非线性方程的求根也成了一 个不可缺的内容。但是,非线性方程的求根非常复杂。 通常非线性方程的根的情况非常复杂:
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插值 问题的提出: 不少实际问题不但要求在节 点上函数值相等,而且 还要求它的导数值也相等(即 要求在节点上具有一阶光 滑度),甚至要求高阶导数也相 等,满足这种要求的插值 多项式就是埃尔米特 ( Hermite)插值多项式。下面只讨 论函数值与导数值个数相等的 情况
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二乘法 一般的最小二乘逼近(曲线拟合 的最小二乘法)的一般提法是:对 给定的一组数据(x2y)(=0, 要求在函数类0={…,n中找 一个函数y=S(x),使误差平方和 6l2=∑62=∑S(x)-yF=min∑[S(x)-y
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1 Numerical optimization methods in R 1.1 Root-finding in one dimension 1.1.1 Bisection method 1.1.2 Brent’s method 1.1.3 Newton’s method 1.1.4 Fisher scoring 1.2 multivariate optimization 1.2.1 Newton’s method and Fisher scoring 1.3 Numerical Integration 1.4 Maximum Likelihood Problems 1.5 Optimization Problems 1.5.1 One-dimension Optimization 1.5.2 multi-dimensional Optimization 1.6 Linear Programming
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