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计算方法上机作业（种类齐全）

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简介：
本课程提供全面且多样化的计算方法上机实践作业，涵盖数值分析、线性代数等多个领域，旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解与应用。 计算方法课程的上机作业包括详细的原理描述、完整的MATLAB代码以及齐全的运行结果截图。

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  • 计算方法上机作业（种类齐全）
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    本课程提供全面且多样化的计算方法上机实践作业，涵盖数值分析、线性代数等多个领域，旨在通过实际操作加深学生对理论知识的理解与应用。 计算方法课程的上机作业包括详细的原理描述、完整的MATLAB代码以及齐全的运行结果截图。
     
  • 计算方法上机作业示例【仅供参考交流】
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    本资料提供一系列计算方法课程中的上机实验参考案例，旨在帮助学生理解并应用相关算法与理论知识。仅供学习交流使用。 目录【仅供交流参考】 1. 利用共轭梯度法求解大规模稀疏方程组 1.1 算法原理 1.2 程序框图及使用说明 1.3 具体算例及计算结果 1.4 最速下降法原理及程序框图 1.5 结果分析与比较 2. 最小二乘拟合问题的求解 2.1 算法原理 2.1.1线性最小二乘法 2.1.2最小二乘法拟合函数方法 2.2 最小二乘法程序框图及使用说明 2.3 具体算例及计算结果分析 3. 利用迭代法求解非线性方程及方程组 3.1 求解非线性方程的迭代法 3.1.1 二分法 3.1.2 简单迭代法 3.1.3 牛顿法 3.1.4 弦割法 3.1.5 具体算例及计算结果（包括程序说明） 3.2 求解非线性方程组的迭代法 3.2.1 牛顿法 3.2.2 弦割法 3.2.3 布洛依登法 3.2.4 具体算例及计算结果（包括程序说明） 4. 工程领域实际问题的计算求解 4.1 题目要求 4.2 实际应用问题 4.3 问题分析及解决方法 4.4 算法原理 4.5 计算结果及分析（包括程序使用说明） 附录1 共轭梯度法求解大规模稀疏方程组程序 附录2 三对角矩阵A、右端项b生成程序
     
  • 西安交通大学计算方法A上机大作业.pdf
    优质
    这份PDF文档是西安交通大学《计算方法A》课程的大作业上机部分，包含了学生在学习数值分析和编程技巧后完成的实际操作任务及报告。 西交计算方法A上机大作业.pdf 由于给出的信息中仅包含文件名重复出现，并无实际内容或联系信息需要删除，因此直接简化为一个有效表述： 《西交计算方法A上机大作业》PDF文档。
     
  • 2022年西安交大计算方法与数值分析上机作业
    优质
    本课程为西安交通大学2022年的计算方法与数值分析课程配套上机作业，旨在通过实践加深学生对数值分析理论的理解和应用能力。 自己写的文档包含了算法原理、程序框图和程序运行结果。程序代码请参见之前上传的资源。
     
  • 《应用计算方法教程》MATLAB作业一[分类].pdf
    优质
    本PDF文档为《应用计算方法教程》课程中的MATLAB作业一提供了详细的习题和解答，旨在帮助学生掌握使用MATLAB进行科学计算的方法与技巧。文档按主题分类，便于学习和查阅。 《应用计算方法教程》MATLAB作业一[归类].pdf
     
  • MIT算法导论课程资料齐全（含课件、作业和试题）
    优质
    本资源包含麻省理工学院《算法导论》课程全套材料，包括详细课件、习题集及历年考题，适合深入学习与研究算法理论。 MIT算法导论课件、作业及试题资料齐全，是网易公开课“MIT算法导论”的配套资源，内容非常全面。
     
  • 计算方法上机练习题
    优质
    《计算方法上机练习题》是一本针对学习计算方法课程的学生编写的实践指导书，提供了丰富的编程练习和实验题目，帮助学生加深对算法原理的理解与应用。 从函数表x 0.0 0.1 0.195 0.3 0.401 0.5对应的f(x)值为：0.39894，0.39695，0.39142，0.38138，0.36812，0.35206出发，请使用下列方法计算f(0.15)，f(0.31)及f(0.47)的近似值：（1）分段线性插值；（2）分段二次函数插值；（3）全区间上拉格朗日插值。在进行插值计算时，请根据需要选择合适的节点来完成上述任务。
     
  • 计算机专业计算方法课程设计
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    本课程设计为计算机专业的核心教学环节，旨在通过实践项目强化学生对数值分析、算法设计与实现的理解，培养解决实际问题的能力。 本段落主要探讨了计算机科学中的两种数值计算方法：列主元高斯消去法与拉格朗日插值法，并提供了相应的C语言程序实现。这两种方法在解决实际问题中具有广泛应用。 **1. 列主元高斯消去法** 这是一种求解线性方程组的算法，其核心思想是通过选取最大绝对值元素为主元来减少计算误差，从而简化矩阵为阶梯形或简化阶梯形形式，并最终得到方程组的精确解。程序中设定增广矩阵的最大阶数不超过20，用户输入数据后，程序将执行主元选择、行交换和消去等步骤求得解集，并通过回代法完成计算。 **2. 拉格朗日插值法** 该方法是数值分析中的插值技术之一，用于根据有限个离散点估计函数在这些点之间的任意位置的近似值。它基于拉格朗日多项式构造一个与给定数据完全匹配的新函数。程序允许用户自由输入插值次数、节点坐标及其对应的函数值，并计算指定点处的近似结果。 这两种方法的应用不仅有助于提高编程技能，还能加深对数值分析的理解，尤其是将数学理论转化为实际代码的能力方面。通过这样的课程设计，学生能够更好地掌握数值计算技巧并学会利用计算机解决复杂的数学问题，这对未来学术研究和工程实践具有重要意义。总的来说，列主元高斯消去法与拉格朗日插值法是数值计算领域中基础且实用的技术手段，它们的程序实现为学习计算机科学及相关专业的学生提供了宝贵的学习机会。
     
  • Matlab矩阵：计算方法实验作业
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    本课程为学生提供使用MATLAB进行矩阵运算和算法实现的基础训练。通过一系列实验作业，强化对线性代数理论的理解及其在工程实践中的应用能力。 在2020年的矩阵与数值分析上机实验中使用MATLAB实现。文件包括： - GaussElimination.m：实现了高斯消去法求解方程组。 - L_GaussElimination.m：实现了带列主元的高斯消去法求解方程组。 - LU.m：实现了LU分解。 - LUP.m：实现了带列主元的LU分解。 - reverse_and_det.m：利用LU分解实现矩阵的逆和行列式的计算。 - usefunction.m：用于调用上述各个函数。 另外，实验内容还包括： 2.2 cholesky.m 实现了cholesky分解及求解线性方程组 usefunction.m 为调用该函数的文件 以及迭代方法部分： 2.7 Gauss_Seidel.m实现了Gauss-Seidel迭代法求解线性方程组。 jacobi.m实现了Jacobi迭代法求解线性方程组。 usefunction.m用于调用上述各个函数。 还有共轭梯度法相关实验内容： 2.8 CG.m 实现了共轭梯度法求解线性方程组 usefunction.m为该部分的文件。