三分法

分型集合的基本模型，为初学者提供了分型模型的直观感受。

[PT]这是IST计算数学中二分法的一个示例，用Matlab函数的形式展示。该函数避免了使用Symbolic Math Toolbox，而是采用了\"eval\"命令。这个函数不需要输入参数，因此您可以直接编辑代码以测试不同的数学函数。

清晰简洁的决策树算法实现，适合新手，提供代码示例和详尽注释。

在数值分析课程中，二分法求解是一个重要的技术。以下是用Matlab编写的二分法求解的示例代码，供大家参考。这种方法可以有效地解决各种数值计算问题。

matlab开发-二分法求零点。这是一个用于matlab的函数，通过二分法寻找正实函数的零点。

这段基于Matlab编写的代码，能够有效地在给定区间内快速求解函数的根，是数值分析中一种重要的求根方法。

以下是使用Matlab开发的非线性方程根的二分法方法代码。用户需要提供函数、上下区间以及期望的最小误差。该方法通过迭代过程逼近方程的根。

了解表面的法向量可能是十分实用的。提供的函数可利用2.5D无限制三角剖分（无论是否为Delaunay）定义3D表面，并计算每个单元的法向量。可以在中心单元或顶点处进行向量计算。输入：“XYZ”是三角剖分的顶点坐标（nx3矩阵）。“TRI”是包含XYZ（mx3矩阵）索引的三角形列表。“strPosition”是用于计算法线的位置。它可以是“中心单元”，用于计算每个三角形的中心，也可以是“顶点”，用于在相对于相邻单元的顶点处计算向量（字符串）。输出：“NormalVx”、“NormalVy”和“NormalVz”是法向量（已归一化）。“PosVx”、“PosVy”和“PosVz”是每个向量的位置。备注：如果“strPosition == 'center-cells'”，则每个维度的输出为mx1。

递归实现二分法求解方程。两种方法均要求误差控制在10^(-12)以内，但用户可根据应用需求调整。不需要初始猜测，参数可根据程序需要进行调整。

该数值分析函数利用MATLAB实现了二分法、定点法、牛顿-拉夫森法和穆勒法，每个方法都能计算给定函数的根，并提供可选的迭代表。