(有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問題從剛性(STIFFNESS)來看分為非剛性的問題和剛性的問題,剛性問題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問題,用ODE45來求解會(huì)有很好的效果.從階次來看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來求解.從微分方程的性態(tài)看來,主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來說).
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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C均值法的程序算法matlab 程序，本程序用MATLAB實(shí)現(xiàn)了聚類分析的功能，保存tex文件中，無數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2013-12-31
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基于主成分分析(PCA)的人臉識(shí)別系統(tǒng) 利用2D PCA算法求對(duì)訓(xùn)練集向量進(jìn)行降維的降維矩陣，最近鄰法測(cè)試對(duì)測(cè)試集識(shí)別的精度
標(biāo)簽： PCA 降維 主成分分析 人臉識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-12-24
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數(shù)值分析的實(shí)驗(yàn)報(bào)告，雅各比和高斯塞代爾迭代法，牛頓及拉格朗日插值法，Triangle.cpp等
標(biāo)簽： 數(shù)值分析 實(shí)驗(yàn)報(bào)告
上傳時(shí)間： 2017-05-13
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本論文主要介紹圖像處理系統(tǒng)軟件的算法分析、代碼實(shí)現(xiàn)。以及實(shí)現(xiàn)軟件開發(fā)的程序開發(fā)工具Delphi的簡單介紹。軟件開發(fā)的目的是實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的銳化、扭曲、波浪平滑處理等效果。文章的主要內(nèi)容為該軟件的算法分析過程、代碼編寫、界面設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)過程。本論文特別對(duì)圖象的銳化、圖象的扭曲和圖象的平滑處理算法進(jìn)行了系統(tǒng)的分析和比較，如銳化功能的差分法與邊緣提取算法的分析、比較，平滑功能的平滑濾波法、中值濾波法、自適應(yīng)濾波法等算法的分析、比較。然后對(duì)確定的這幾個(gè)功能算法的實(shí)現(xiàn)編寫了Delphi的算法代碼，其中心代碼在文中將詳細(xì)介紹。論文最后介紹了本軟件的界面設(shè)計(jì)過程和界面設(shè)計(jì)結(jié)果，并對(duì)其中幾個(gè)主要按鈕的代碼實(shí)現(xiàn)做了介紹。是介紹整個(gè)軟件開發(fā)過程的文章。
標(biāo)簽： Delphi 算法分析 軟件開發(fā) 論文
上傳時(shí)間： 2017-05-21
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時(shí)間序列預(yù)測(cè)法是一種定量分析方法，它是在時(shí)間序列變量分析的基礎(chǔ)上，運(yùn)用一定的數(shù)學(xué)方法建立預(yù)測(cè)模型，使時(shí)間趨勢(shì)向外延伸，從而預(yù)測(cè)未來市場(chǎng)的發(fā)展變化趨勢(shì)，確定變量預(yù)測(cè)值
上傳時(shí)間： 2014-11-29
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特征矩陣的聯(lián)合對(duì)角化法（JADE），獨(dú)立分量分析（ICA）的一種方法，用matlab編寫
標(biāo)簽： JADE 特征 矩陣 聯(lián)合對(duì)角化
上傳時(shí)間： 2017-06-03
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演算法是指利用電腦解決問題所需要的具體方法和步驟。也就是說給定初始狀態(tài)或輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過電腦程序的有限次運(yùn)算，能夠得出所要求或期望的終止?fàn)顟B(tài)或輸出數(shù)據(jù)。本書介紹電腦科學(xué)中重要的演算法及其分析與設(shè)計(jì)技術(shù)
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2017-06-09
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建立了一種基于移動(dòng)最小二乘(Moving Least-Squares MLS)法的曲線曲 面擬合方法這種方法對(duì)傳統(tǒng)的最小二乘(LS)法的作了比較大的改進(jìn)使生成的曲線曲面具 有精度高光滑性好等許多優(yōu)點(diǎn)詳細(xì)介紹了移動(dòng)最小二乘法的原理應(yīng)用和特點(diǎn)并且給 出了使用移動(dòng)最小二乘法進(jìn)行曲線曲面擬合的程序設(shè)計(jì)流程最后給出了曲線擬合和空間散 亂數(shù)據(jù)曲面擬合算例將擬合結(jié)果與最小二乘擬合結(jié)果作了比較分析了MLS 擬合曲線曲 面的光滑性和擬合質(zhì)量表明了該方法的優(yōu)越性和有效性
標(biāo)簽： Least-Squares Moving MLS LS
上傳時(shí)間： 2017-07-02
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摘要:重構(gòu)相空間是非線性分析的基礎(chǔ) ,利用聯(lián)積分導(dǎo)出的 C2C方法是估計(jì)相空間重構(gòu)參數(shù)延遲時(shí)間和延遲時(shí)間窗的有效方。由于混沌系統(tǒng)的初值敏感性和實(shí)際序列長度有限并帶噪 ,使得 C2C方法估計(jì)出的和具有波動(dòng)性。為了降低估值偏差 ,借鑒譜估計(jì)中平均法的思想 ,提出一種不同于已有文獻(xiàn)利用整段序列估算和,而采用對(duì)序列分段估值后取平均的方法 ,并重點(diǎn)討論了帶噪序列的和 估值及序列長度對(duì)估值的影響。數(shù)值仿真證明這種平均處理方法對(duì)和的估值具有較好的有效性和可靠性。關(guān)鍵詞:非線性時(shí)間序列 關(guān)聯(lián)積分 重構(gòu)參數(shù) 平均
上傳時(shí)間： 2017-07-05
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