详细介绍Matlab在数值分析中的应用。第一章讨论误差与范数,第二章介绍非线性方程组的数值解法,第三章涵盖解线性方程组的直接方法,第四章探讨解线性方程组的迭代法,第五章讲解矩阵的特征值与特征向量的计算,第六章介绍函数的插值方法,第七章讨论函数逼近与曲线拟合,第八章详细解析数值微分,第九章涵盖数值积分,第十章讨论常微分方程(组)的求解。
详解Matlab数值分析程序
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Matlab数值分析程序实例
数值分析 Matlab 程序,主要是三个自己选的程序代码:
插值法:使用 MATLAB 进行插值计算,以便对离散数据进行估算。
数值积分:使用 MATLAB 实现数值积分方法,计算定积分值。
线性方程组求解:编写 MATLAB 程序求解给定的线性方程组。
这些代码分别展示了如何在 MATLAB 中应用数值分析方法来解决不同类型的数学问题。
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以下是一些有助于学习 MATLAB 程序设计的资源:
MathWorks 官方网站:提供 MATLAB 软件下载、文档、教程和示例。
MATLAB Answers:MATLAB 用户社区,可以在这里提问、解答问题以及分享代码。
GitHub:全球最大的软件开发平台,可以搜索和下载 MATLAB 代码库和项目。
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MATLAB输入数值代码Math 9数值分析编程简介
课程介绍
授课老师:Peter McHale课程网页:进行设置(以下软件是免费的!)
在下面的内容中,您将需要访问“命令行”。在Mac上,这是通过打开“Terminal”应用程序完成的。在实验室(Windows)机器上,这是通过“Start -> Anaconda Prompt”找到的。您的助教将为您提供帮助。
如果您在自己的计算机上,请通过安装(Python 3.x版本)来安装Python和Jupyter。Anaconda可以方便地安装Python、Jupyter Notebook和其他用于科学计算的常用软件包。请输入以下命令以创建环境:conda create -n math9 pytho
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