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数值计算方法——吕同富的研究。

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简介:
数值计算方法一与计算机的协同应用是木书工艺的显著特征,同时也是科学计算领域不断发展的必然需求。伴随着计算机技术的持续革新与进步,功能强大的数学软件 hI ATI} AI3 应运而生,hi ATi.A I3 自面世以来,凭借其卓越的性能,便被广大科技工作者普遍认可为科学计算领域最优的软件之一。为了促进数值分析与 hM ATI}AI3 的更紧密结合,我们以最新版 htATLAI3 为核心平台,精心编写了新版《数值计算方法》,这无疑是数值计算方法教材发展进步的自然结果。本书系统地阐述了数值计算方法的诸多方面,内容涵盖了数值计算方法的理论基础、在工程、科学和数学等多个领域的实际应用以及所有数值方法的 h7 ATI}AI3 程序实现。本书全面梳理了经典数值分析的全部内容,包括非线性方程的数值解法;线性方程组的数值解法;矩阵特征值与特征向量的数值算法;插值方法;函数最佳逼近;数值积分;数值微分;常微分方程数镇解法等。本书的核心在于深入阐释数值分析方法的思想和基本原理,力求在保证理论严谨性的前提下,尽可能避免过深的技术理论和过于复杂的算法细节。作为本书的一大特色,它将数值计算方法与科学计算软件 14IATLAI3 相结合,能够有效帮助读者充分利用IGI ATLAI3 的强大功能来解决各种科学计算问题,从而避免因掌握了数值计算方法但缺乏实际操作经验而导致的问题发生。

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客服
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  • ——
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    《数值计算方法》是由吕同富编著的一本教材,系统地介绍了科学与工程中常用的数值分析算法及其应用。 数值计算方法与计算机的结合是本书的一大特点,并且也是科学计算发展的需要。随着计算机技术的发展进步,优秀的数学软件MATLAB应运而生。自发布以来,由于其强大的功能特性,被广大科技工作者公认为是最好的科学计算工具之一。 为了更好地将数值分析和MATLAB结合起来,我们以最新版的MATLAB为平台编写了新版《数值计算方法》。这不仅是教材发展的必然结果,也是推动学科进步的重要一步。 本书全面介绍了数值计算的方法及其应用,涵盖了非线性方程、线性方程组、矩阵特征值与特征向量算法、插值法、最佳逼近函数、数字积分和微分以及常微分方程的数镇解法等内容。书中重点讲述了各种分析方法的基本原理,并尽量避免过于复杂的数学理论和繁琐的算法细节。 MATLAB的应用是本书的一大特色,通过结合数值计算方法与科学计算软件MATLAB,读者能够更有效地利用其强大的功能来解决实际问题,从而避免出现学过数值计算但无法在实践中应用的情况。
  • 弹流润滑.docx
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    本文档探讨了弹流润滑现象,并深入研究了相关的数值计算方法,旨在为机械工程中的摩擦学问题提供有效的解决方案。 这是求解流场的方法,在迭代子程序ITER中采用Jacobi迭代方法与线接触的情况有所不同,具体过程如下:(1)迭代求解是沿着X轴方向进行的,当对该行的所有节点完成迭代后,在Y轴方向前进一列;(2)由于在使用Jacobi迭代时前后两个节点上分别加减相同的压力增量,因此同一行内的压力修正相互关联。所以每一行的压力修正不能独立完成,而是需要将全行的压力增量作为一组未知量进行求解。子程序ITER中从标号20下的两行到标号50的语句是用来建立这一组联立方程的。由于该联立方程是三对角形式,为了节约空间,方程系数和右端项均放在缩减矩阵A中。(3)通过调用子程序TRA4,并利用追赶法求解同一行上的所有压力增量。(4)得到的压力增量存于D向量中并回代修正各节点的压力。
  • Q谱比
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    本研究探讨了利用谱比法进行Q值(介质吸收系数)估计的技术和理论基础,旨在提高地震波衰减特性的分析精度。通过实验数据对比,验证该方法的有效性和适用范围。 谱比法Q值估计是地震勘探中的常用技术方法。
  • 济大学分析课程Matlab实现
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    本课程提供了一套详细的教程和实践案例,旨在教授同济大学研究生如何使用MATLAB软件高效地实现数值分析中的各类经典算法。通过该课程的学习,学生将掌握从理论到代码实现的重要技能,为解决实际工程问题打下坚实的基础。 这段文字描述了一个包含同济大学研究生数值分析课程所需算法的MATLAB程序集。这些算法包括线性方程组的直接解法、多项式插值与样条插值、函数逼近、数值积分与数值微分、线性方程组的迭代解法、非线性方程求根、矩阵特征值和特征向量计算,以及常微分方程初边值问题的数值解等。
  • 》——探讨
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    《数值计算方法》一书深入浅出地探讨了数值计算的基本原理与应用技巧,涵盖插值、积分、微分方程等多个方面,旨在帮助读者掌握解决科学工程问题的有效算法。 《数值计算方法》由韩丹夫、吴庆标编著,出版方为浙江大学出版社。
  • 优质
    《数值计算方法》是一本介绍科学与工程问题中常用的数值算法原理及应用技巧的教材或参考书。书中涵盖了插值、积分、线性代数方程组求解等核心主题,为读者提供解决实际问题所需的数学工具和编程技能。 数值计算方法是计算机科学与工程领域的重要组成部分,它主要关注使用数值近似技术来解决数学问题。在实际应用中,我们常常面对无法得到精确解的复杂模型,这时就需要借助数值计算方法来进行求解。 一、基本理念 数值计算的核心思想在于将连续的问题转化为离散的形式,并通过有限步骤和精度要求逼近真实答案。这种方法通常需要进行误差分析以理解结果与理论值之间的差距,并确保最终结果的有效性。 二、线性代数及矩阵运算 在线性代数中,如求解逆矩阵、特征值问题以及各种类型的线性方程组(例如高斯消元法和LU分解)都是数值计算中的重要技术。对于大规模的稀疏矩阵,则常用迭代算法(比如雅可比方法或高斯-赛德尔方法)来减少运算量。 三、非线性方程求解 针对形式为f(x)=0的非线性方程,常用的解决方案包括牛顿法、二分查找和切线逼近等。其中,牛顿法则以其快速收敛著称;而二分法则无需计算导数但其速度相对较慢。 四、微积分与数值积分 当需要求解函数面积或体积时会用到数值积分技术。这其中包括梯形规则、辛普森法以及高斯型等算法。特别地,高斯方法因其精确度和效率受到青睐,因为它可以通过选择特定的节点和权重来准确逼近所需的值。 五、常微分方程求解 在处理物理或工程问题中常见的普通微分方程式时,Euler法是最基本的方法之一;然而它的稳定性较差。相比之下,四阶Runge-Kutta方法因其高精度而被广泛使用。对于初值问题而言,龙格-库塔系列算法是首选方案;而对于边界条件的问题,则通常采用有限差分或有限元分析技术。 六、偏微分方程求解 解决偏微分方程式时往往需要将连续的区域分割成离散单元,并在每个单元上应用数值方法。常用的技术包括有限差分法、有限元素以及边界元等。 七、优化问题 最优化问题是工程设计和数据分析领域中常见的挑战,而梯度下降算法、牛顿迭代、拟牛顿法则及线性规划与动态规划则是解决此类问题的重要工具。 八、数值概率统计 在处理随机模型时,蒙特卡洛模拟技术是不可或缺的手段。通过大量的随机抽样可以对复杂系统进行有效的数值仿真研究。 九、并行计算和大规模数据处理 随着计算机性能的进步,数值分析也逐渐向并行化方向发展。MPI(消息传递接口)与OpenMP等框架被广泛用于实现这一目标,并能够有效地解决大型问题集中的挑战性任务。 总结来说,掌握这些方法对于理解和应对各种复杂的科学及工程问题是至关重要的。通过深入学习和实际操作,我们不仅能够更高效地利用计算机资源来克服数学难题,还能在科学研究、设计开发以及数据处理等多个领域中发挥重要作用。
  • 关于KMP中next
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    本文探讨了KMP字符串匹配算法中的next数组构建原理与优化策略,分析了几种常见构造方法及其适用场景。 ### KMP算法中next数组的计算方法研究 #### 摘要 KMP算法(Knuth-Morris-Pratt算法)是一种高效的字符串匹配算法,在文本处理领域有着广泛的应用。其核心在于通过预处理模式串,计算出一个名为`next`数组的数据结构,从而在匹配过程中避免了不必要的回溯,显著提高了匹配效率。本段落首先介绍了`next`数组的基本定义及其在传统数据结构教材中的计算方法——递推法,然后提出了一种基于递归思想的新算法,并对其进行了详细的讨论和分析。 #### next数组定义 `next`数组的定义如下: - 设模式串为`t = t1t2t3…tm`(其中`m ≥ 1`)。 - 对于模式串中的每一个字符`tj`(`1 < j ≤ m`),都有一个对应的`next`值`next[j]`。 - `next[j]`的值定义如下: - 当`j = 1`时,`next[1] = 0`; - 当存在某个正整数k使得条件`t1t2…tk-1 = tj-k+1tj-k+2…tj-1`成立,则`next[j] = max{k}`; - 在其他情况下,`next[j] = 1`。 这一定义体现了`next`数组的核心作用:它记录了模式串的前缀与后缀的最长公共真前缀长度。通过这种方式,`next`数组能够在模式串与主串匹配失败时提供必要的信息,帮助算法跳过不必要的比较,从而提高搜索效率。 #### 递推法计算next数组 在大多数数据结构教材中,通常采用递推法来计算`next`数组的值。递推法的基本思路是从左到右遍历模式串,逐步构建`next`数组。具体步骤如下: 1. **初始化**:设置`next[1] = 0`. 2. **遍历计算**:对于每一个位置`j`( `j > 1`),找到满足条件的最大k值,并将`next[j]` 设置为 k 。如果不存在这样的k 值,则` next[j] = 1`. 递推法能够有效地计算出`next`数组,但在理解和实现上可能会遇到一定的困难,尤其是在处理复杂模式串时。 #### 基于递归思想的新算法 为了简化 `next` 数组的计算过程并提高算法的可读性和理解性,本段落提出了一种新的递归算法。该算法的基本思想是在递归过程中构建` next`数组,并通过递归调用来确定每一个位置上的值。具体步骤如下: 1. **基本情况**:若 j = 1,则直接返回0。 2. **递归调用**: - 若 t1t2…tk-1 等于 tj-k+1tj-k+2…tj-1 ,则返回 k; - 否则,递归调用 `next[j-1]` 直至找到满足条件的k或k = 1。 3. **返回结果**:根据上述步骤返回最终的 next 值。 #### 实验验证 通过对不同的模式串进行实验测试,结果显示递归算法不仅能够正确地计算出 `next` 数组的值,并且在算法设计上更易于理解和实现。此外,实验数据还显示,在某些特定情况下,递归算法比传统的递推法运行效率更高。 #### 结论 本段落提出了一种基于递归思想的新方法来计算 KMP 算法中的 next 数组,并与传统的方法进行了对比。实验证明新算法不仅保持了正确的结果,而且在设计上更加清晰易懂,有助于提高教学效果和实践应用的便捷性。未来的研究可以进一步探讨如何优化递归算法的性能以及探索更多应用场景。
  • 据结构与划:关于据结构和
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    本研究计划聚焦于数据结构与算法领域,旨在通过深入探究不同类型的数据结构及其应用算法,推动该领域的理论发展和技术进步。 数据结构和算法研究计划:这是关于数据结构和算法的研究计划。