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北京工业大学:《建筑给排水》第4章 建筑内部给水系统的计算
文档格式:PPS 文档大小:295KB 文档页数:36
1.用水定额 用水定额是指,用水对象单位时间内所需用水量的 规定数值,是确定建筑物设计用水量的主要参数之一。 其数值是在对各类用水对象的实际耗用水量进行多年 实测的基础上,经过分析,并且考虑国家目前的经济状 况以及发展趋势等综合因素而制定的,以作为工程设计 时必须遵守的规范
西华师范大学:《算法与程序设计》课程教学资源_教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:92KB 文档页数:10
第一篇(C语言)程序设计基础 第二篇数据结构与非数值算法基础(含数据结构、算法设计与分析两个模块) 第三篇数值算法(计算方法)基础
清华大学电子工程系:《微机原理》课程教学资源(PPT课件)第一章 微型计算机系统概述
文档格式:PPT 文档大小:1.84MB 文档页数:60
1.1 微型计算机概述 1.1.1微型计算机系统的三个层次 1.1.2 微型计算机的常用术语和指标 1.1.3 微型计算机的发展 1.2 微型计算机的组成和结构 1.2.1微型计算机的组成 1.2.2 微型计算机的结构 1.3 微型计算机的工作原理 1.3.1 冯诺依曼存储程序工作原理 1.3.2 微型计算机的工作过程 1.4 微型计算机内信息的表示 1.4.1 进位计数制及其相互转换 1.4.2 数值数据的表示 1.4.3 非数值数据的表示
浙江大学:《数值分析》课程PPT教学课件(双语版)第九章 常微分方程数值解 Numerical Methods for Ordinary Differential Equations §1 欧拉方法 Euler’s Method §2 龙格 - 库塔法 Runge-Kutta Method §3 收敛性与稳定性 Convergency and Stability
文档格式:PPT 文档大小:527.5KB 文档页数:18
定义在假设y=y(x),即第i步计算是精确的前提下,考 虑的截断误差R=y(x)-y称为局部截断误差鬥 local truncation error
上海交通大学:《传热学》课程教学资源(PPT课件讲稿)第四章 导热问题的数值解法
文档格式:PPT 文档大小:352.5KB 文档页数:29
1求解导热问题的三种基本方法:(1)理论分析法;(2)数值计算法;(3)实验法 2三种方法的基本求解过程 3(1)所谓理论分析方法,就是在理论分析的基础上,直接对微分方程在给定的定解条件下进行积分,这样获得的解称之为分析解,或叫理论解;
《计算机组成原理》课程教学资源(PPT课件讲稿)第2章 运算方法和运算器
文档格式:PPT 文档大小:1.97MB 文档页数:147
2.1 数值数据的表示方法 2.2 非数值数据的表示方法 2.3 定点加法、减法运算 2.4 定点乘法运算 2.5 定点除法运算 2.6 逻辑运算和移位运算 2.7 定点运算器的组成与结构 2.8 浮点运算方法和浮点运算器 2.9 数据校验码
《Visual Basic 6.0程序设计》课程电子教案(PPT教学课件)第七章 常用算法
文档格式:PPT 文档大小:157.5KB 文档页数:35
一、排序算法 --〉比较互换 选择法 冒泡法 二、查找算法 --〉顺序查找 折半查找 三、素数的求法 --〉定义法 筛选法 四、解一元方程 --〉牛顿迭代法 二分法 五、数值积分 --〉矩形法 梯形法 辛普生法 六、数值转换 --〉BODH
《计算机组成原理》课程电子教案(PPT课件讲稿)第二章 计算机中的信息表示
文档格式:PPT 文档大小:351KB 文档页数:34
数据信息 控制信息 数值型数据 非数值型数据 指令信息等 第一节 数据信息的表示 2.1.1 表示数据的大小 二进制、八进制、十六进制、二-十进制 2.1.2 表示数据的符号 原码、补码、反码 2.1.3 表示小数点 定点、浮点
圆筒燃烧室旋流流场的研究
文档格式:PDF 文档大小:788.36KB 文档页数:10
本文介绍圆筒燃烧室内双股同心旋转射流物理模型实验与数值模拟的研究结果。数值模拟按著者最近提出的湍流涡量输运方程,采用ψ-ω方法及K-ε湍流双方程模型,Rodi提出的壁函数,以及Spalding教授等提出的计算湍流回流的方法。本文工作表明,用涡量-流函数法及K-ε双方程模型计算强旋流及回流是可行的
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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