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数值计算方法(第3版)

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简介:
《数值计算方法(第3版)》是一本全面介绍数值分析理论与算法的教材,涵盖插值、积分、方程求解等核心内容。 各类数值计算的原理与方法。英文理论书籍适合在构建嵌入式系统的小型计算库时使用,仅适用于学习目的。

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客服
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  • (3)
    优质
    《数值计算方法(第3版)》是一本全面介绍数值分析理论与算法的教材,涵盖插值、积分、方程求解等核心内容。 各类数值计算的原理与方法。英文理论书籍适合在构建嵌入式系统的小型计算库时使用,仅适用于学习目的。
  • 实验报告(3)
    优质
    本实验报告详细探讨了数值计算方法中的关键概念和算法实现,通过具体案例分析了插值法、数值积分及微分等技术的应用,并结合MATLAB进行编程实践。 希望能帮到有需要的人,请大家多多指正其中的错误。数值计算方法是一门较难的课程,要避免挂科比较容易,但要想取得高分,则需深入理解其原理;除非多看网课或数学基础较好才可能考出高分。此外,实验报告也会占一定分数,这个资源仅供大家参考,请务必认真完成自己的实验报告。
  • 机程序设艺术:2卷——半3)中文.pdf
    优质
    本书是《计算机程序设计艺术》系列的第二卷,详述了半数值算法的相关知识。第三版新增内容涵盖最新的研究和发展趋势,并提供大量注解和更新参考文献,适合计算机科学领域专业人士阅读。 《计算机程序设计艺术-第2卷-半数值算法(第3版)-中文版.pdf》这本书是关于编程技术和算法的经典著作之一,专注于讨论半数值算法的相关内容。
  • 习题解答
    优质
    本书为《计算机数值方法》第三版的配套教材,提供了详尽的习题解析和算法实现细节,帮助读者深入理解数值计算的基本原理与应用技巧。 《计算机数值方法》是一本施吉林编写的实用理工科教材。
  • (施吉林 )实验
    优质
    《计算机数值方法》(施吉林 第三版)实验课程旨在通过实践操作深化学生对数值分析算法的理解与应用,涵盖插值、积分、微分方程等核心内容。 计算机数值方法-施吉林(第三版)实验解答及报告,本人亲测有效,需要的可以拿去使用。
  • (MATLAB4
    优质
    《数值方法(MATLAB版)第4版》是一本详细介绍如何运用MATLAB进行数值分析和科学计算的经典教材。书中涵盖了广泛的算法和技术,并通过实例深入浅出地讲解了数值方法的应用,帮助读者掌握利用MATLAB解决实际问题的技巧。 《数值方法》MATLAB版第四版,提供中文版与英文原版两种版本,由电子工业出版社出版。
  • 食谱:科学的艺术》3 高清...
    优质
    《数值食谱:科学计算的艺术》(第3版)提供了一套全面而实用的数值算法,涵盖线性代数、插值、积分等众多领域,是科研与工程中不可或缺的经典工具书。 AUTHORS: William H. Press, University of Texas, Austin Saul A. Teukolsky, Cornell University, New York William T. Vetterling, ZINK Imaging, LLC Brian P. Flannery, Exxon Mobil Corporation DATE PUBLISHED: September 2007 AVAILABILITY: In stock FORMAT: Hardback ISBN: 9780521880688
  • 1-8章答案
    优质
    本资源提供《数值计算方法》教材第一至八章课后习题的答案解析,涵盖数值分析的基本概念、算法设计及实现技巧,适合学习和教学参考。 数值计算的答案文件格式为Word文档,包含第一章到第八章的解答内容。该文档主要针对计算题提供答案提示,并不包括证明部分且不够详细,请在下载前仔细阅读清楚。
  • 》——探讨
    优质
    《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。