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数值分析课程实验报告及Matlab程序

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简介:
本简介提供“数值分析”课程中的实验报告和相关MATLAB编程代码。文档详细记录了数值计算方法及其在工程问题解决中的应用。 本课程学习的数值计算方法包括以下内容: 1. 插值法; 2. 函数拟合方法; 3. 数值积分与微分; 4. 线性方程组直接解法; 5. 线性方程组迭代解法; 6. 非线性方程迭代解法; 7. 特征值和特征向量的计算; 8. 常微分方程数值解法。 此外,还包括相关实验的MATLAB程序编写以及实验报告撰写。

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客服
客服
  • Matlab
    优质
    本简介提供“数值分析”课程中的实验报告和相关MATLAB编程代码。文档详细记录了数值计算方法及其在工程问题解决中的应用。 本课程学习的数值计算方法包括以下内容: 1. 插值法; 2. 函数拟合方法; 3. 数值积分与微分; 4. 线性方程组直接解法; 5. 线性方程组迭代解法; 6. 非线性方程迭代解法; 7. 特征值和特征向量的计算; 8. 常微分方程数值解法。 此外,还包括相关实验的MATLAB程序编写以及实验报告撰写。
  • MATLAB代码.rar
    优质
    该资源包含使用MATLAB进行数值分析的程序代码和详细的实验报告。内容涵盖了数值方法、算法实现以及实验结果分析等,适用于学习与研究。 本段落件针对数值分析课程编写,主要内容涵盖数值分析实验项目:牛顿法求函数零点、牛顿插值法、三次样条插值多项式计算、通用多项式拟合以及插值型求积公式等方法的应用,并包括Runge-Kutta 4阶算法。此文档仅作为个人课程实验程序代码及报告,仅供参考使用。
  • 优质
    《数值分析实验报告与程序》一书旨在通过编写和调试程序加深读者对数值分析理论的理解,涵盖多项数学计算方法及其应用实例。 这份资源是数值分析上机实验报告,包括程序及其实验报告内容,共有八个经典程序。具体内容如下: 一、拉格朗日插值 1. 问题叙述 2. 实验程序及结果 二、龙格-库塔法 1. 问题叙述 2. 实验程序及结果 三、迭代法 1. 问题叙述 2. 实验程序及结果 四、二分法 1. 问题叙述 2. 算法原理 3. 实验程序及结果 五、LU矩阵分解 1. 实验程序及结果 六、欧拉法与改进欧拉法 1. 问题叙述 2. 实验程序及结果 七、曲线拟合的最小二乘法 1. 问题叙述 2. 问题分析 3. 实验程序及结果 八、龙贝格求积公式 1. 问题叙述 2. 问题分析 3. 实验程序及结果
  • (含源
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    本报告详述了数值分析课程中的关键实验,包括但不限于插值法、数值积分及微分等内容,并附有相关算法的源代码。 数值分析实验的完整实验报告包括附录中的实验源代码。这些代码包含拉格朗日插值程序、牛顿插值程序、二分法程序、迭代法以及消去法程序。
  • MATLAB
    优质
    本实验报告基于MATLAB软件平台,通过具体案例介绍了数值分析中的常见问题求解方法,包括但不限于插值、拟合、数值积分与微分等。 对于初学者来说,一些经典的实验非常有帮助,比如多项式插值的振荡现象以及Lorenz问题与混沌的研究。这些内容能够提供深入的理解和实践机会。
  • MATLAB
    优质
    本实验报告通过MATLAB软件进行数值分析实验,涵盖插值、拟合、微分方程求解等内容,旨在提高学生在工程和科学计算中的实践能力。 应用数值分析方法,完善代码,使文档更加工整。
  • 2021年上机.zip
    优质
    本文件包含《数值分析》课程在2021年的全部上机实验报告,内容涵盖了各种数值计算方法的应用与实践。 2021数值分析上机实验报告.zip
  • 优质
    《数值分析实验报告》汇集了基于数学理论的实际编程与算法实现案例,内容涵盖了多项数值计算方法的应用实践及结果分析。 数值分析实验旨在通过实践探索线性方程组的解法,并利用计算机程序来解决这些问题。本次实验重点研究了两种直接求解方法:消元法与列主元消去法,这两种方法在数值计算领域具有重要地位。 本实验的目标是让学员熟悉线性方程组的计算过程、掌握Matlab软件的应用技巧以及理解解的精度不仅依赖于所用的方法,还受到问题本身的特性影响。实验内容主要包括以下部分: 1. 消元法:这种方法基于高斯-约旦消元过程,通过行变换将矩阵逐步化简为上三角或对角形式以求得线性方程组的解。在代码中首先使用`size(A)`确定矩阵维度,然后利用循环执行行交换和行倍乘操作确保主对角元素非零,并消除下方元素。最后通过回代法计算出结果。 2. 列主元消去法:这是一种改进后的消元方法,旨在减少数值误差的可能性。在每次迭代中选择列的最大绝对值作为主元并通过行交换将其置于主对角线上,从而降低数值不稳定性的风险。这种方法可以提高某些问题的解精度。 实验要求学员将提供的程序输入计算机并进行测试以确保其正确性,并使用调试后的程序解决给定的线性方程组(如A*x=b)。其中A和b分别为已知系数矩阵与常数向量。此外,还需比较自编程序及Matlab内置反斜杠运算符``在处理同一问题时的表现差异。 实验还要求针对不同规模的方程式(例如n=10, 20, 30)达到特定精度水平(如机器精度eps)。通过构造单位Hilbert矩阵`hilb(n)`和连续整数向量[1:n]来生成线性方程组,并分别使用自编程序及``求解。 这样的实验使学员能够深入了解数值解法的工作原理,体会不同方法在处理具有不同类型特性的系统时的优劣之处。同时还能提高编程能力和Matlab操作水平,这对于理解和应用数值分析技术解决实际问题至关重要。
  • 设计
    优质
    本《数值分析课程设计报告》汇集了学生在数值分析课程中的实验与项目成果,深入探讨并实践了数值计算方法、误差分析及算法实现等内容。 本段落档是一篇关于数值分析课程设计的论文,涵盖了数值分析的基本概念、理论及其应用。主要内容包括:数值分析的基础知识,G-S迭代法的应用与解析,LU分解法的介绍及其实现细节,矩阵收敛性分析的方法探讨以及病态矩阵问题的研究。 首先,在“数值分析的基本概念”部分中介绍了什么是数值分析,并强调了它在解决实际问题中的作用及其关键组成部分。接着,“G-S迭代法”章节详细说明了一种用于求解线性方程组的常用方法,解释了它的原理和优点。“LU分解法”的内容则深入探讨了另一种高效且广泛应用的方法,其通过将矩阵A分解为下三角矩阵L和上三角矩阵U来简化计算过程。论文还对“矩阵的收敛性分析”进行了详尽讨论,包括如何判断解是否能准确地逼近真实值;同时,“病态矩阵的讨论”部分则关注于那些条件数极大的特殊情形,并探讨了解决这些问题的方法。 此外,本段落档还包括了程序设计与实现的相关内容。作者使用Matlab语言编写了用于执行G-S迭代法和LU分解法的具体代码,对编程逻辑以及实施过程中的关键细节进行了详细的阐述。 综上所述,该论文全面覆盖数值分析课程的核心主题,并通过实例研究展示了这些理论在实际问题解决中的应用价值。
  • 哈尔滨工业大学-
    优质
    本实验报告为哈尔滨工业大学数值分析课程设计,涵盖多项数值计算方法及其应用,旨在通过编程实现算法解决实际数学问题,提升学生理论联系实践的能力。 哈工大数值分析上机实验报告,包括程序和报告。