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高等学校计算机教材:《Visual Basic 6.0》课程教学资源(PPT课件讲稿,第2版)第五章 数组
文档格式:PPT 文档大小:290.5KB 文档页数:33
数组的概念:数组并不是一种数据类型,而 一组相同类型数据的集合。用一个统一的名字 (数组名)代表逻辑上相关的一批数据,每个元素用下标变量来区分;下标变量代表元素在数组中的位置。 其表示形式: A(1),A(10) X(1,1),X1(1,10),X(2,10) Y(0,0,0),Y(1,2,5)
中国科学院:《数值计算方法》第五章 分段低次插值
文档格式:DOC 文档大小:295KB 文档页数:19
5-1多项式插值的问题 前面根据区间[ab上给出 的节点做插值多项式Ln(x) 近似f(x),一般总认为L1(x)的次 数n越高逼近(x)的精度 越好,但实际上并非如此。这是 因为对任意的插值节点 ,当n>0时,L(x)不一定收敛 到∫(x),本世纪初龙格 ( Runge)就给出了一个等距节 点插值多项式Ln(x)不收 敛的f(x)的例子。他给出的函数 为f(x)=1(1+x)
北师版_七年级上册_数学各阶段精品试题_期中、期末、月考真题_2017-2018学年安徽省蚌埠实验中学、高新实验学校、蚌埠九中等七年级(上)期中数学试卷
文档格式:DOC 文档大小:152.5KB 文档页数:13
北师版_七年级上册_数学各阶段精品试题_期中、期末、月考真题_2017-2018学年安徽省蚌埠实验中学、高新实验学校、蚌埠九中等七年级(上)期中数学试卷
《大学物理》课程PPT教学课件:第三篇 相互作用和场 第九章 电相互作用和静电场(9.3)高斯定理
文档格式:PPT 文档大小:1.23MB 文档页数:34
德国数学家和物理学家。 长期从事于数学并将数学应用于物理 学、天文学和大地测量学等领域的研 究著述丰富,成就甚多。他一生中共 发表323篇(种)著作,提出404项 科学创见。 在CGS电磁系单位制中磁感应强度的 单位定为高斯,便是为了纪念高斯在 电磁学上的卓越贡献
《数值计算方法》三次样条插值
文档格式:DOC 文档大小:260.5KB 文档页数:20
上面讨论的分段低次插值函数 都有一致收敛性,但光滑 性较差,对于像高速飞机的机翼形 线,船体放样等型值线 往往要求有二阶光滑度,即有二阶 连续导数,早期工程师 制图时,把富有弹性的细长木条 (所谓样条)用压铁固定 在样点上,在其它地方让它自由弯 曲,然后画下长条的曲 线,称为样条曲线
《数值计算方法》埃尔米特插值
文档格式:DOC 文档大小:310.5KB 文档页数:21
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
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院:《计算机图形学》第1章 图形学绪论(苏小红)
文档格式:PPT 文档大小:160KB 文档页数:20
计算机图形学是研究怎样用计 算机生成、处理和显示图形的一门 是学科。 国际标准化组织(ISO)的定义: 计算机图形学是研究通过计算机将 机数据转换为图形,并在专门显示设备上 显示的原理、方法和技术的学科
《突变函数》课程教学资源(讲义)第四章 积分(4.1)积分的定义
文档格式:PDF 文档大小:184.19KB 文档页数:8
在数学分析课程中我们已经熟悉 Riemann积分.在处理连续函数或者逐段连续函数 时,在计算一些几何和物理的量时它是很有用的但它也存在一些缺陷例如, Riemann积 分对被积函数的要求较高,它要求被积函数“基本上”是连续的(其确切含义将在§4.4 讨论),在处理极限与积分交换次序时,需要对函数列加上一致收敛性的条件等由于这些 缺陷,使得 Riemann积分在处理分析数学中的一些问题时显得不够有力因此需要建立 新的积分的理论.二十世纪初, Lebesgue建立了一种新的积分理论新的积分理论消除了 上述缺陷,并且包含了原有的 Riemann积分理论
郑州牧业工程高等专科学校:《动物繁殖学》课程教学资源(讲义)实验教学大纲
文档格式:DOC 文档大小:26KB 文档页数:2
实验课是本课程的基本教学环节,原则上在校内进行。对学生进行动物繁 殖的技能训练;务求正确使用仪器设备、操作规范化,某些内容则要求熟练掌 握;鼓励学生开展小型科学研究活动。各个实验内容可根据课程的安排学时数掌握, 实验时间长短也可根据情况做适当调整。以下是动物繁殖学课程必须进行的实验内 容:
武汉大学信息与计算科学系:《数值分析》第五章 习题(部分)
文档格式:PDF 文档大小:52.99KB 文档页数:1
1、设f(x)=,在[-1,1上求f(x)的一次最佳一致逼近多项式。 2、设f(x)∈Ca,b]试证明:f(x)的零次最佳一致逼近多项式p(x)=(M+m),其中M,m分别为f(x)在[a,b]上的最大值和最小值
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