4.5数值微分 先看一个实例: 已知20世纪美国人口的统计数据为(单位百万) 年份

伺服系统是指以机械位置或角度作为控制对象的自 动控制系统。它接受来自数控装置的进给指令信号, 经变换、调节和放大后驱动执行件,转化为直线或旋 转运动。伺服系统是数控装置(计算机)和机床的联系 环节,是数控机床的重要组成部分。 数控机床伺服系统又称为位置随动系统、驱动系 统、伺服机构或伺服单元

本章我们讨论的主要是数据文件。数据文件存储的是程序运行时所用到的数据。在实际应用中,经常涉及到需要重复使用的大量数据,在这种情况下,如果每次都从键盘上输入,一方面造成大量的人力、物力浪费,另一方面又增大了输入出错的可能性。解决这种问题的常用方法是,把待输入的大量数据预先准 确无误地以文件的形式存储到磁盘上,需要用到数据时,从文件中读出即可。同样,我们也可把程序的运行结果存到磁盘上这样既能长期保存数据,又能做到数据共享

1、(10分)设集合M=123456,789},从中任取3个互异的数排成一个数列,求该数列为等比数列的概率. 2、(10分)从9,-7,0,1,2,5这6个数中,任取3个不同的数,分别作为函数y=ax2+bx+c中的abc的值,求其中所得的函数恰为偶函数的概率

本章介绍Java语言中一些与数据成员 有关的基础知识: 数据的描述方式、标识符、关键 字、数据类型、字面量等; 数据类型转换(主要针对基本数据 类型);

在大量的应用领域中,人们经常面临用一个解析函数描述数据(通常是测量值)的任务。 对这个问题有两种方法。在插值法里,数据假定是正确的,要求以某种方法描述数据点之间 所发生的情况。这种方法在下一节讨论。这里讨论的方法是曲线拟合或回归。人们设法找出 某条光滑曲线,它最佳地拟合数据,但不必要经过任何数据点

设矩阵A∈Rn,如果存在数入∈C及非零向量x∈C满足方程 Ax∈x,则称λ为矩阵A的一个特征值,称为矩阵A的相应于特 征值λ的特征向量。为简单起见,下称,x为矩阵A的一特征对。 特征值的计算,直接从特征方程()=det-A)=0出发会遇到很 大困难,当n稍大一些,行列式展开本身就很不容易,随后是高次代数 方程求解。因此,矩阵特征值的求解,主要是数值解法

医生诊断需要结合临床症状、影像检查等各种数据，基于此，提出了一种可以进行数据融合的医疗辅助诊断方法。将患者的影像信息（如CT图像）和数值数据（如临床诊断信息）相结合，利用结合的信息自动预测患者的病情，进而提出了基于深度学习的医疗辅助诊断模型。模型以卷积神经网络为基础进行搭建，图像和数值数据作为输入，输出病人的患病情况。该医疗辅助诊断方法能够利用更加全面的信息，有助于提高自动诊断准确率、降低诊断误差；另外，仅使用提出的医疗辅助诊断模型就可以一次性处理多种类型的数据，能够在一定程度上节省诊断时间。在两个数据集上验证了所提出方法的有效性，实验结果表明，该方法是有效的，它可以提高辅助诊断的准确性

本章重点介绍求解非线性方程f(x)=0的几种常见和有 效的数值方法,同时也对非线性方程组 f,(x,x2xn)=0(i=1,2,n 求解,简单介绍一些最基本的解法无论在理论上还是在 实际应用中这些数值解法都是对经典的解析方法的突 破性开拓和补充,许多问题的求解,在解析方法无能为力 时,数值方法则可以借助于计算机出色完成

利用Al-17% Si-4.5% Cu熔体中密度较小的初生硅颗粒模拟金属熔体内部的夹杂物，并采用超重力场分离熔体中的夹杂颗粒，研究了不同重力系数条件下，金属熔体中夹杂物的分离规律.实验结果表明：经过超重力处理后，初生硅颗粒在试样上部区域发生明显的偏聚现象，试样内部出现无初生硅颗粒区域，且随着重力系数的增加，无初生硅颗粒的区域面积逐渐增大，说明重力系数越大，硅颗粒在试样上部区域的聚集程度越好.随着重力系数的增大，试样的净化效率逐渐升高，当重力系数（G）为500时，试样的净化率达到了84.98%.利用DPM离散相模型对超重力场下熔体内部硅颗粒的具体受力情况进行分析，并模拟研究铝熔体内部硅颗粒在不同重力场中的分离行为.数值模拟结果证明了夹杂颗粒在沿着超重力方向上的运动行为近似符合Stokes运动定律.这表明超重力场可以有效分离金属熔体中的夹杂物