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非常实用的帕德逼近程序

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简介:
本软件提供了一种高效计算方法——帕德逼近,适用于多项数学和工程问题,帮助用户快速准确地求解复杂函数。 这个帕德逼近程序非常好,适用于计算与数值逼近的场合,我个人觉得非常实用。

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    本软件提供了一种高效计算方法——帕德逼近,适用于多项数学和工程问题,帮助用户快速准确地求解复杂函数。 这个帕德逼近程序非常好,适用于计算与数值逼近的场合,我个人觉得非常实用。
  • Matlab.zip_勒让_傅里叶级数_函数算法_切比雪夫_matlab
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    本资源包提供了一系列使用MATLAB实现的经典数值逼近方法,包括但不限于勒让德逼近、傅里叶级数展开及切比雪夫多项式逼近等技术,适用于学习与研究数学建模和信号处理中的函数近似问题。 Matlab函数逼近程序包含以下算法:Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数;Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数;Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数;lmz 使用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式;ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式;FZZ 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数。
  • 数值导论(王人)
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    《数值逼近导论》由王德人编著,系统介绍了数值逼近的基本理论与方法,内容涵盖多项式插值、曲线拟合、数值积分等关键技术。适合数学及相关专业师生阅读参考。 作者:王德人 杨忠华 出版社:高等教育出版社 出版时间:1990年6月 印刷时间:1990年6月 印数:2千册 装帧:平装 开本:32开 页数:385页
  • RBF.m.rar_RBF.m_RBF_线性RBF系统_rbf神经网络_线性RBF
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    本资源包含RBF(径向基函数)相关代码文件RBF.m,适用于非线性RBF系统的构建与分析,并可用于研究rbf神经网络及其非线性逼近特性。 RBF神经网络可以对非线性系统进行逼近,并调整参数。
  • 切比雪夫
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    本程序基于数学家切比雪夫理论,旨在实现函数的最佳均匀逼近。通过减少误差波动,为工程与科学计算提供高效精确的解决方案。 在MATLAB GUI环境中进行切比雪夫逼近的方法。
  • 勒让多项式已知函数
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    本研究探讨了运用勒让德多项式对连续函数进行近似的方法,通过分析其在不同区间内的逼近效果和收敛性,为数值分析提供了新的视角。 建模基础算法包括函数逼近,其中可以使用勒让德多项式来逼近已知函数。
  • RBF.rar_RBF函数_RBF线性_神经网络中RBF_线性问题RBF解决方法
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    本资源探讨了径向基函数(RBF)在非线性问题上的应用,包括其在函数逼近、神经网络及复杂模型中的作用,并提供了相关实现和解决方案。 使用MATLAB编写的RBF神经网络算法可以实现任意非线性函数的逼近。
  • 函数代码及说明_数值分析视角下函数_
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    本资源提供从数值分析角度探究函数逼近问题的程序实现与理论解释,包括多项式拟合、插值法等方法,并附详细代码和注释。 该程序用于计算连续函数的逼近,并提供了三种方法:使用Legendre多项式进行三次最佳平方逼近、采用Tchebyshev多项式的截断级数法以及通过最小化插值余项的方法。代码结构清晰,注释简洁明了,便于数值分析学习者理解和应用。
  • Matlab模糊神经网络线性
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    本研究探讨了利用MATLAB平台进行模糊神经网络在非线性问题上的建模与分析,展示其强大的逼近能力。 使用Matlab的神经模糊推理系统对非线性函数y=0.5*sin(pi*x)+0.3*sin(3*pi*x)+0.1*sin(5*pi*x)进行逼近。
  • 逐次法求解积分方MATLAB.zip
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    本资源提供了一种基于逐次逼近法求解积分方程的MATLAB实现程序,适用于学习和研究中需要解决各种类型的线性及非线性积分方程问题。 在MATLAB环境中,解决积分方程的数值方法是科学计算中的一个重要部分。“逐次逼近法”是一种常见的数值求解策略,尤其适用于处理复杂的积分问题。这种算法通过迭代的方式逐步改进近似解,直到达到预定精度要求。本程序包提供了基于MATLAB实现的逐次逼近法来求解积分方程。 “积分方程”是数学中的一个基本概念,它涉及到函数的积分与未知函数之间的关系。在实际应用中,如物理、工程等领域,积分方程常常用来描述一些过程或现象。数值方法因其计算便利性,在无法获得解析解的情况下显得尤为重要。“main.m”是主函数,它是整个程序的入口点。在这个函数中,用户可以设置初始条件,例如积分区间、迭代次数和误差容忍度,并调用其他辅助函数来执行逐次逼近法。用户还可以根据需要替换“ffun.m”中的方程函数以适应不同类型的积分方程。 zc11.eps 和 zc11.jpg 可能是程序运行结果的图形输出,用于展示解的图形表现或算法的收敛过程。在MATLAB中,利用plot函数可以方便地绘制出解曲线,帮助用户直观理解解特性。“zhu_ci_bi_jin.m”可能包含了逐次逼近法的核心算法。这种算法通常包括以下步骤:初始化一个初始猜测解;计算与实际解差异(残差);通过更新公式使用上一次的近似值得到新的解,并循环执行直到残差小于设定阈值。 “Kfun.m”可能是定义积分算子 K 的函数,因为积分方程形式为 ∫f(x,y)K(x,t)dt = g(x),其中 K(x,t) 是积分算子,而 f(x,y) 和 g(x) 代表已知的输入函数。此函数用于计算每个迭代步骤中的中间结果。“Fjque.m”可能是一个辅助函数,处理每次迭代中的方程队列存储和管理各个解近似值以计算残差并进行下一次迭代。 该压缩包提供了一个完整的MATLAB环境下的积分方程数值求解示例。用户不仅可以学习如何应用逐次逼近法,还能了解如何在MATLAB中编写和组织数值代码。通过深入理解和实践这些文件内容,可以提升在数值积分与算法实现方面的技能。