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西安电子科技大学出版社:《汇编语言程序设计 Assembly Language Programming》课程教材电子教案(PPT课件讲稿)第九章 程序设计的一些编程技巧
文档格式:PPT 文档大小:445.5KB 文档页数:146
第9章程序设计的一些编程技巧 9.1表处理程序设计 9.2代码转换程序 9.3算术运算 9.4数值分析
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)线性方程组求解算法代码1
文档格式:DOC 文档大小:69.5KB 文档页数:5
线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)课外阅读及提示2
文档格式:DOC 文档大小:84.5KB 文档页数:1
提示:请把 Turbo c的系统文件放在目录c: Turboc2 中,双击批处理文件tbc.bat即可启动tc,如界面不好 看,可点击“全屏幕按钮”(花十字型标志)
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)课外阅读及提示1
文档格式:DOC 文档大小:84.5KB 文档页数:1
以后每讲完一章,就给大家送一个小礼包,内容为: 1本章的内容提要或教学大纲 2.课堂上演示的例程的源代码,供大家举一反三之用,也附带给大家一些编程技巧; 3.课外作业及其相应的提示,总的要求是各人的题目都不尽相同,要求用计算器做,并按一定的表格写出中间结果; 4.我们推荐两本教材,我校数学编写的计算方法和崔国华编写的计算方法,由于上课的体系和教材的体系不完全一致,所以也同步给出阅读提示
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)第二章 插值方法 Interpolation(2/2)
文档格式:PDF 文档大小:469.09KB 文档页数:25
2.5 Hermite插值 插值方法 NewtonLagrange与插值的不足 y=f(x),其 NewtonLagrange与插值多项式Pn(x)与Nn(x) 满足插值条件:P(xi)=nn(xi)=f(x)i=0,12.n Newton与 Lagrange插值多项式与y=f(x)在插值节点上有相同 的函数值“过点” 但在插值节点上y=f(x)与y=Pn(x)一般不”相切”, f(xi)≠n(x)光滑性较差 Hermite插值:求与y=f(x)在插值节点X1.n上具有相同函数 值及导数值(甚至高阶导数值)的插值多项式
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)课外练习
文档格式:DOC 文档大小:91.5KB 文档页数:2
注意:我们在练习题中经常要用到一个学号数S(N): s(N)=1.nN2N3 其中N1,N2,N3分别为各人学号的最后三个数字。比如,陈群同学的学号是2001012610078,那么它的学 号数为 (N)=1.078 各人在作业中用各人的学号数可以避免抄作业,但还是 可以相互对作业以发现问题。 练习题 1.利用迭代法求S(N)的算术平方根,要求精 确到小数点后4位。 2.用秦九韶算法求多项式
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)线性方程组求解算法代码
文档格式:DOC 文档大小:74KB 文档页数:4
第3章:线性方程组求解代码汇编问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是MN增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 量;
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)根据有效数字估算相对误差举例
文档格式:DOC 文档大小:37KB 文档页数:2
根据有效数字估算相对误差限举例 例:设x=3451230 0.123456×09 Z=34567×10 分别求出xy的绝对误差和相对误差(限)
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)根据相对误差估算有效数字位举例
文档格式:DOC 文档大小:35KB 文档页数:2
根据相对误差限估算有效数字位举例 例:求5012的近似解,要求相对误差不超过 104,问应当精保留多少为有效数字?确到小数点后 第几位? 解:501/2的首位数字为7,由
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)第二章 插值方法 Interpolation(1/2)
文档格式:PDF 文档大小:696.56KB 文档页数:39
引言 Chapter 2 插值方法表示两个变量x,y内在关系一般由函数式y=f(x)表达 但在实际问题中,有两种情况: 、 1由实验观测而得的一组离散数据(函数表),显然这种函 数关系式y=f(x)存在且连续,但未知。 2函数解析表达式已知,但计算复杂,不便使用。通常也函数表
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