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二维高斯积分的Matlab代码实现。

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简介:
经过严格的测试和验证,确认其结果精确可靠,并期望能够为广大用户提供有价值的帮助,同时具备支持同时对多个区间进行积分的强大功能。

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客服
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  • MATLAB
    优质
    本资源提供了一套用于在MATLAB环境中执行二维高斯积分的源代码。适用于数学建模、信号处理及工程计算等领域,为科研与教学提供了便捷高效的数值计算工具。 经检验准确无误,希望对大家会有用。该工具支持多个区间同时积分。
  • _Gaussian Integral.rar_matlab点计算
    优质
    本资源提供Matlab代码用于执行二维高斯积分及其相关点的计算,适用于需要进行数值积分和分析的研究者和技术人员。 这段文字描述了一个用MATLAB编写的程序,用于计算一维和二维的高斯积分,并提供了5点高斯积分的示例。
  • C++中
    优质
    本代码实现C++中二维高斯积分算法,适用于科学计算与工程问题求解,提供高效准确的数值积分解决方案。 在VS2005上编写的求解实数二重积分的源代码采用高斯求积法。此程序已经过验证,确认正确无误。
  • 基于MATLAB
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB软件进行一维高斯积分的具体实现方法和步骤,适用于科学计算与工程分析。 一个实现一位高斯积分的MATLAB小函数对于初学者来说非常有帮助。希望大家多多下载使用。
  • MATLAB
    优质
    本文介绍了在MATLAB环境中如何高效地进行一维和多维高斯积分计算的方法与技巧,并提供了具体代码示例。 可以通过高斯积分计算反射面天线的远场辐射,高斯计算部分已测试无误,并可以参考相关资料进行下载。
  • Python
    优质
    本段代码展示了如何使用Python实现二维高斯分布的可视化和计算。通过numpy和matplotlib库,用户可以轻松生成并展示具有不同参数的二维正态分布图形。适合数据分析与机器学习初学者参考学习。 这段代码适用于Python3.x版本,包含了高斯分布及二维高斯分布的实现,并使用了numpy、scipy、matplotlib等库,适合初学者学习使用。
  • 使用MATLAB编程
    优质
    本项目利用MATLAB软件实现高斯积分算法的编程,详细探讨了不同节点下的数值积分方法,并提供了多个实例进行验证。 下面是重新组织后的代码描述: 定义一个函数 `intgauss` 来计算给定节点数的积分值。 ```matlab function [m] = intgauss(n) % n 代表所求节点的数量 syms x % 定义符号变量x for i = 1:n for j = 1:n y(i,j) = int(log(x)*x^(i-1)*x^(n-j),0,1); % 计算积分值 end end y % 显示计算结果矩阵y,其中每个元素代表权函数与正交多项式的特定组合在区间[0, 1]上的定积分。 for i = 1:n h(i) = -int(log(x)*x^(i-1)*x^n,0,1); % 计算另一个向量h中的值 end h=h % 将向量转置以获得所需的矩阵形式。 ``` 这里的代码实现了计算特定函数在区间 [0, 1] 上的积分,并且构建了两个输出变量 y 和 h,它们包含了与给定节点数相关的多项式和权函数信息。
  • 模板(Matlab函数)
    优质
    本资源提供了一段在Matlab环境中创建和应用高斯卷积模板的代码。该代码可用于图像处理中实现平滑效果或作为进一步分析的基础,如边缘检测等。 高斯卷积模板(基于高斯函数)的Matlab代码可以生成二维高斯卷积模板。该代码以M文件形式提供,可以用记事本打开。
  • Matlab-Numerical Analysis: 数值
    优质
    本资源提供了一段用于实现数值积分中高斯求积方法的MATLAB代码。适用于学习和研究《Numerical Analysis》课程中的数值分析相关内容,帮助理解和应用高斯求积法解决实际问题。 高斯求积代码在Matlab数值分析中的算法包括:非线性方程的根二分法、牛顿法及割线法;插值多项式如牛顿除数差分插值多项式以及使用Chebyshev节点的多项式插值。此外,还包括数值积分方法梯形法则和辛普森法则,还有高斯求积。在数值线性代数中则有高斯消元、LU分解及SVD等算法,并且涵盖迭代方法如Gauss-Seidel法、连续过松弛以及Jacobi法。
  • 定制函数:MATLAB与发展
    优质
    本文探讨了在MATLAB环境中定制和优化二维高斯函数的方法及其应用发展,提供了详细的实现步骤与案例分析。 创建自定义二维高斯函数,可用于过滤、加权等功能。所有参数均可根据需求进行调整,包括标准偏差(sigmaX、sigmaY)、旋转角度(theta)、结果大小以及中心位置等。