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

12.1 Simulink操作基础 12.2系统仿真模型 12.3系统的仿真 12.4使用命令操作对系统进行仿真 12.5子系统及其封装技术 12.6S函数的设计与应用

Ax=b有x=A-1b,但实际上并不显式求A-1 例子: 7x=21 X=21/7=3 如果求逆 x=7-1×21=.142857×21=2.99997 这就需要一次除和一次乘,且精度更低

Mapple r= solve(1/x=x-1); r= [1/2*5^(1/2)+1/2] phi=r() [1/2-1/2*5^(1/2)] vpa(phi,50) 1/2*5^(1/2)+1/2 1.6180339887498948482045868343656381177203091798058 phi= double(phi)

微分方程:d(f(ty)y(to)=y 数值解:yn≈y(tn),n=0, 步长: n n+1'n 自动确定 rtth 积分方程:y(t+h)=y(t)+f(s,y(s))ds rt+h 特殊情况:y(t+h)=y(t)+f(s)ds

我们每天都在使用 Fourier变换,比如移动电话,CD,DVD,jPEG

一、特殊矩阵的实现 特殊矩阵的实现常见的特殊矩阵有零矩阵、幺矩阵、单位矩阵、三角形矩阵等,这类特殊矩阵在线性代数中具有通用性;还有一类特殊矩阵在专门学科中有用,如有名的希尔伯特( Hilbert)矩阵、范德蒙( Vandermonde)矩阵等1.零矩阵:所有元素值为零的矩阵称为零矩阵。零矩阵可以用 zeros函数实现

一、基本统计处理 1、查取最大值 MAX函数的命令格式有: [Y,]=max(x):将max(X)返回矩阵X的各列中的最大元 素值及其该元素的位置赋予行向量Y与;当X为向量时,则Y与I为 单变量。 [Y,=max(x,l,diM):按数组X的第DIM维的方向查 取其最大的元素值及其该元素的位置赋予向量Y与I