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华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)范德蒙行列式
文档格式:DOC 文档大小:115.5KB 文档页数:3
范德蒙行列式 例2行列式 d=|aa嗚 称为m级的范德蒙( Vandermonde)行列式,我们来证明,对任 意的r,第级范德蒙行列式等于a1,a2…/an这个数的所有可能 的差a;-a(1≤j
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)插值方法概述2
文档格式:DOC 文档大小:83.5KB 文档页数:2
这一章的复习提要稍晚了两天,都是战争惹的麻烦。大家看到了,一个国家如果没有实力,就有可能挨打。“联合国”,“安理 会”并不能保证你的安全。哪里打仗,那里的人民就遭殃。大家还是好好学习吧,特别是计算方法,它直接关系到我们未来的导弹能否打得更准。说是复习提纲,实际是这一章的讲义,虽然与教材有较大的出入,但比教材容易理解。如果一时难以完全消化,那就要重点进攻了:拉格朗日插值和牛顿插值方法应该很熟,程序应该会编;接下来应该掌握插值多项式的唯一性,插商的定义域性质
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)曲线拟合的列表计算格式
文档格式:DOC 文档大小:121KB 文档页数:3
用m次多项式拟合n+1对数据观测值的基本方法是写出正规方程
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)线性方程组求解算法代码2
文档格式:DOC 文档大小:69.5KB 文档页数:5
线性方程组求解代码汇编 问题:求Ax=b的解,A是M阶可逆方阵; 约定:算法中用到的是M×N增广矩阵,N=M+1; 变量:i,j,k等为整型变量,x,y,z为实型变 1.把任意M阶线性方程组化为上三角形方程 组的C语言代码:
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)最小二乘法与曲线拟合
文档格式:DOC 文档大小:78KB 文档页数:2
1 .完成高斯消去法和约当消去法的程序编写 2.利用给你的程序,取seed=10000+1000*(N)生成 一个线性方程组的增广矩阵A6]7 3.用你编写的程序完成上面的方程组得求解。 提示:对于上面三个步骤,作业本上只写seed的值, 你所得到的矩阵,和解得的结果,并著名是否采用了选 主元的方法
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)最小二乘法与曲线拟合1
文档格式:DOC 文档大小:68KB 文档页数:2
本章讲的内容很多,要记住的东西很少,关键是熟练。 从应付考试的角度看,通常与第三章解方程合在一起做一个简单的曲线拟合。即使如此,从过去的经验看,主要是解题步骤记得不牢,自己的计算器也用得不熟,连用计算器解一个简单的三元一次方程组都错误连篇,主要原因还是平时偷懒所致
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)线性方程组求解1
文档格式:DOC 文档大小:61KB 文档页数:1
用直接方法解线性方程组既是常用的方法,在后继课程中又 用到了它们。本章的基本要求就是会编程,想必大家已经掌握 了。事实上我又把上课讲过的程序段改写为子程序了还有不会编 的同学可以找同学拷贝一个,先完成作业再说。还不行,就先编 约当消去法,也很简单,也很有用。 本章的学习对考试没有多大影响,但解线性方程组用途很 大,所以各人都要自觉。选主元的方法稍微麻烦一点,大家可以 先不管它,以后有兴趣再补上去
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)求函数的零点问题1
文档格式:DOC 文档大小:64.5KB 文档页数:2
这一章的小礼包又送到大家手上了,首先提示一 下学习本章的基本要求 1.三种方法的算法原理,使用条件,迭代格式; 2.会用计算器按要求的表格形式计算; 3.在此基础上比较三种方法各自的优缺点; 4.能理解割线法和加速收敛方法的几何背景 5.还有能力,可研究一下牛顿法的收敛速率和不动点原理的证明
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)根据相对误差估算有效数字位举例
文档格式:DOC 文档大小:35KB 文档页数:2
根据相对误差限估算有效数字位举例 例:求5012的近似解,要求相对误差不超过 104,问应当精保留多少为有效数字?确到小数点后 第几位? 解:501/2的首位数字为7,由
华中科技大学:《数值分析 Numerical Analysis》课程教学资源(讲义)误差分析的概述1
文档格式:DOC 文档大小:104.5KB 文档页数:10
利用计算机进行数值计算几乎全都是近似计算:计算机所 能表示的数的个数是有限的,我们需要用到的数的个数是无限 的,所以在绝大多数情况下,计算机不可能进行绝对精确的计 算 定义:设x·为某个量的真值,x为x·的近似值,称xx 为近似值x的误差,通常记为e(x),以表明它是与x有关的 与误差作斗争是时计算方法研究的永恒的主体,由于时间 和经验的关系,我们仅对这方面的只是做一个最基本的介绍
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