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数值分析中的Mathematica

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简介:
《数值分析中的Mathematica》是一本介绍如何使用Mathematica软件进行数值计算和分析的书籍,适用于数学、物理及工程专业的学生与研究人员。 Mathematica与数值分析密切相关,在数学程序和数值分析领域有重要应用。

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客服
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  • Mathematica
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    《数值分析中的Mathematica》是一本介绍如何使用Mathematica软件进行数值计算和分析的书籍,适用于数学、物理及工程专业的学生与研究人员。 Mathematica与数值分析密切相关,在数学程序和数值分析领域有重要应用。
  • MFC实现
    优质
    本项目专注于在Microsoft Foundation Classes (MFC)框架下实现数值分析算法,包括但不限于插值、积分和常微分方程求解等方法。通过图形界面直观展示复杂数学模型与计算过程,旨在为工程师及科研人员提供高效便捷的数值模拟工具。 研究生数值分析中的许多算法实现可以集成在MFC下,这非常有价值!
  • MATLAB程序
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    本简介探讨在MATLAB环境下实现各种数值分析方法及其应用,涵盖插值、积分、微分方程求解等内容。 清华大学出版社出版的《数值分析》第五版课后上机实习题的MATLAB程序。
  • 学绘图Mathematica
    优质
    《数学绘图中的Mathematica》是一本专注于使用Mathematica软件进行数学函数和方程图形绘制的指南书。它为读者提供了大量实用技巧与案例分析,帮助用户深入理解并有效运用该软件的强大功能,在科学研究、工程设计及教育领域中创造高质量图表和可视化模型。 在Mathematica中绘图是一项强大的功能,它允许用户以可视化的方式探索各种数学概念和数据。本节将深入探讨Mathematica的绘图命令及其参数设置,以便更好地理解和利用这些工具。 Mathematica提供了多种绘图命令来创建不同类型的图形。例如,`Plot`用于绘制一元函数的图像,如 `Plot[f[x], {x, a, b}]` ,其中 `f[x]` 是函数表达式, `{x, a, b}` 定义了 x 的范围。对于二维函数 z=f(x,y),可以使用 `Plot3D` 命令来绘制三维图像。若要表示平面参数曲线,则可利用 `ParametricPlot[{x[t], y[t]}, {t, c, d}]`,其中 t 是一个参数,{x[t],y[t]} 是关于 t 的坐标表达式。对于空间参数曲线和曲面的绘制则分别使用 `ParametricPlot3D` 和其他命令。 在绘图时调整各种参数可以达到理想的视觉效果。例如,通过设置 `AspectRatio` 选项来决定图形的纵横比,可设为自动或固定值如1;`Axes` 控制坐标轴显示与否;而增加 `PlotPoints` 的数值则能提高图像精度但会消耗更多计算资源。 此外,还有一些重要的参数可以使用以增强绘图效果。例如,通过设置 `PlotRange` 选项来限定图形的展示范围,可限制在特定值域内;利用 `PlotStyle` 更改线条的颜色、线型或标记样式以便区分不同的曲线;添加网格线则可通过设定 `MeshFunctions` 和 `Mesh` 参数实现,并且可以使用标签和标题如 `Label` 和 `Title` 来提高图形的解释性。 在实际应用中,这些参数可以根据需求灵活组合。例如,在绘制示例函数 Sin[x] 和 Cos[x+Pi/6] 时可以通过调整 `PlotPoints` 的值来提升图像精度;而在使用 `Plot3D` 绘制三维函数 z(x,y) 的情况下可以将 `PlotPoints` 设置为30以获得更平滑的表面。此外,例三和四展示了参数曲线与曲面的绘制,并且演示了如何利用图形分析函数特性。 总而言之,Mathematica 提供了一个强大而灵活的绘图工具集,在教学、研究以及数据分析中都具有极高的价值。无论是简单的单变量函数图像还是复杂的多维参数化图形,Mathematica 都能提供直观精准的表现方式。
  • 法实验报告
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    本实验报告探讨了数值分析中常用的插值方法,通过多项式插值、分段插值等技术研究函数逼近问题,并应用Python进行编程实现与误差分析。 插值法又称“内插法”,利用函数f (x)在某区间已知的若干点上的函数值来构建适当的特定函数,在区间的其他点上用该特定函数的值作为函数f (x)的近似值,这就是插值法的基本原理。如果所构造的是多项式,则称其为插值多项式。
  • Python多种插方法(
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    本文介绍了在Python中实现的几种常见的数值分析插值方法,包括拉格朗日插值、牛顿插值以及样条插值等技术。 一维插值与拟合方法不同:插值函数会通过所有的样本点,而拟合函数则通常基于最小二乘法尽量靠近所有这些样本点但不一定穿过它们。常见的插值技术包括拉格朗日插值、分段线性插值和样条插值。 - 拉格朗日多项式:当节点数量n较大时,使用高阶的拉格朗日插值多项式可能导致不一致的收敛行为,并且计算复杂度较高。随着样本点的数量增加,会出现误差波动的现象,即所谓的龙格现象。 - 分段线性插值:尽管这种方法保证了良好的收敛特性,但在光滑性和连续导数方面表现较差。 - 样条插值法利用了一种特殊的分段多项式——样条函数来进行数据的内插。由于它可以使用低阶的多项式来实现较小的误差,并且能够有效避免高次多项式的龙格现象问题,因此在实践中得到了广泛应用。
  • 实验报告.docx
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    本实验报告探讨了数值分析中几种常见的插值方法,包括拉格朗日插值、牛顿插值及分段线性插值等,并通过具体实例分析比较它们的优缺点和适用场景。 数值分析、数值计算以及数学建模的实验报告及相关的MATLAB程序。
  • 》(美) 文版
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    《数值分析》是由美国知名学者编著的一本经典教材中文译本,系统介绍了科学计算中的核心理论与方法,适用于数学、物理及工程等专业的高年级学生和研究人员。 数值分析(美)中文版
  • 答案解答案
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    本资源提供详尽的数值分析课程习题解答,涵盖多项核心知识点和算法实现,旨在帮助学生深入理解和掌握数值计算方法。 数值分析答案 数值分析答案 数值分析答案 数值分析答案
  • MATLAB实验.pdf
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    本PDF文档详细介绍了在MATLAB环境中进行数值分析实验的方法与技巧,涵盖数值计算、算法实现和问题求解等内容。 “数学实验”利用计算机软件技术作为学习、研究和应用数学的工具。其主要范畴包括:使用数学软件、实际问题建模与计算以及借助计算机手段增强学生对数学理论的理解等方面。