包括以下内容:进行矩阵的LU分解并解出方程组;使用雅可比、高斯-赛德尔和超松弛等迭代法解线性方程组;应用Richardson外推算法加速数值微分;进行多项式拟合;利用复化梯形公式计算积分;实现函数的泰勒展开;进行牛顿插值算法。所有实现均基于matlab语言。
数值分析matlab实现及代码注释
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function S_transform = generalized_S_transform(signal, time, freq)
% signal: 输入信号
% time: 时间向量
% freq: 频率向量
% 计算广义S变换
S_transform = zeros(length(time), length(freq));
for i = 1:length(freq)
% 定义变换核函数
kernel = exp(-2*p
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function [x, fval] = simplex(c, A, b)
% 单纯形算法求解线性规划问题
% 输入:c - 目标函数系数
% A - 不等式约束矩阵
% b - 约束右侧常数
% 输出:x - 最优解
% fval - 最优值
[m, n] = size(A);
% 变量个数和约束个数
A = [A, eye(m)];
% 加入松弛变量
c = [c, zeros(1, m)];
% 扩
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