Setting Up Matrix Problems Matrix Operations Once again, Setting up matrix Problems Recursive matrix Operations Distributed Memory Matrix Multiplication

Least Squares Fitting The QR factorization The Cholesky Factorization High-Performance Cholesky

用户句柄图形界面的基础部分已经阐述过了,现在是应用它的时候了。正如所见,在命令行通过 输入 uimenuuicontrol和来建立效率不高脚本或函数M文件使用更为简便。假定想实现一个M文件,首 先确定是否要编写脚本文件或函数文件

因为数值的精度受每次操作所保留的数位的限制,所以数值的任何运算都会引入舍入误 差,重复的多次数值运算会造成累积误差。而对符号表达式的运算是非常准确的,因为它们不 需要进行数值运算,所以无舍入误差

bisection 我们知道√2在1和2之间,先试x=3/2,因为x的平 方大于2,那么√2在[1.32

一、首页:题目,作者,时间,单位,资助 二、介绍:以前工作的介绍,背景,经验和教训,参考文献 三、介绍二:你的工作和主要结果,和比较 四、主要内容:理论、计算、试验,困难,有趣的事情

给定一组测量或观测值y=y(t),i=1,m假设y是n个函数的线性组合

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

Finete Difference Methods 五点离散 A,(x, u(x+h, y)-2u(x, y)+u(x-h,y) h (x, y+h)-2u(x, y)+u(x,y-h)

在平面上给定n个点(x可以唯一确定一个最多n 1次的多项式通过这些点,这个多项式叫插值多项式