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分段线性拟合的Matlab代码-ME3255F2017: ME3255 2017年秋季计算力学课程主页

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简介:
这段内容是为ME3255F2017(2017年秋季学期)计算力学课程准备的,提供了用于进行分段线性拟合的Matlab代码资源。 分段线性拟合matlab代码计算力学ME3255(秋季2017)Github页面:课程介绍 本课程旨在向学生展示如何使用Matlab/Octave进行科学编程,涵盖数值方法、最佳编程实践以及版本控制等主题,并应用于多种基于物理学的问题。通过这门课的学习,学生们需要能够创建线性和非线性问题的数值近似值;理解由于浮点运算和数值方法而产生的误差;掌握利用数值微分与积分的方法解决微分方程的能力。 此外,在课程中学生还需学习git版本控制、matlab/octave函数及编程最佳实践的基础知识。讲座时间安排如下: - 001:周一,周三,周五上午10:10至11:00 - 任课教师为Ryan C. Cooper教授 助教信息: - 沉志强(研究生) - 办公时间待定,在Engineering II室315。 先修课程要求未明确列出。

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客服
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  • 线Matlab-ME3255F2017: ME3255 2017
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    这段内容是为ME3255F2017(2017年秋季学期)计算力学课程准备的,提供了用于进行分段线性拟合的Matlab代码资源。 分段线性拟合matlab代码计算力学ME3255(秋季2017)Github页面:课程介绍 本课程旨在向学生展示如何使用Matlab/Octave进行科学编程,涵盖数值方法、最佳编程实践以及版本控制等主题,并应用于多种基于物理学的问题。通过这门课的学习,学生们需要能够创建线性和非线性问题的数值近似值;理解由于浮点运算和数值方法而产生的误差;掌握利用数值微分与积分的方法解决微分方程的能力。 此外,在课程中学生还需学习git版本控制、matlab/octave函数及编程最佳实践的基础知识。讲座时间安排如下: - 001:周一,周三,周五上午10:10至11:00 - 任课教师为Ryan C. Cooper教授 助教信息: - 沉志强(研究生) - 办公时间待定,在Engineering II室315。 先修课程要求未明确列出。
  • NJU-DisSys-2017: 2017布式系统,CS @ NJU
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    NJU-DisSys-2017是南京大学计算机科学系在2017年秋季开设的一门关于分布式系统的课程。 分布式系统是计算机科学中的核心领域之一,涉及多台计算机通过网络协同工作以完成任务。NJU-DisSys-2017 是南京大学计算机系在 2017 年秋季开设的一门关于分布式系统的课程。该课程旨在让学生深入理解分布式系统的基本原理、设计和实现方法,并通过实际项目提升解决复杂问题的能力。 在课程资源库的 src raft 目录下,可以看到有关 Raft 一致性算法的内容。Raft 是一种相对较新的复制状态机算法,其目标是易于理解和实现,同时保持与 Paxos 算法相当的性能表现。Raft 的核心思想在于将领导者选举、日志复制和安全性这三个关键概念分离出来,使系统的设计和分析更为简单。 1. **领导者选举**:在 Raft 中,节点通过投票来选出一个领导者处理所有客户端写请求。当系统启动或领导失效时会进行新的选举以确保集群始终有有效的领导者。 2. **日志复制**:一旦接收到写请求,领导者将其作为新条目添加到自己的日志中,并将这些条目发送给其他副本节点,保证所有节点的日志一致。 3. **安全性**:Raft 通过一系列规则来保障日志的一致性和状态机的安全执行。例如,领导者只会向尚未确认的空槽位添加新的条目;一旦多数副本确认了某个条目,则不会对其进行修改或删除。 在作业2和作业3中,学生将接触到如何实现 Raft 算法的关键组件,包括选举逻辑、日志同步策略以及一致性检查。通过实际编程实践,他们还将学习到如何处理分布式环境中的网络延迟、分区及故障恢复等问题。 NJU-DisSys-2017 的课程资料可能还包括其他重要的分布式系统概念,如 CAP 定理、BASE 原则、两阶段提交和三阶段提交等一致性模型、分布式锁、事务处理机制以及服务发现与监控。学生将学习如何设计并实现高可用性和高性能的分布式系统,并理解大规模环境中遇到的问题及解决方案。 该课程资源库对于希望深入了解分布式系统的实际应用的学生来说是一份宝贵的资料来源,通过分析和实现提供的代码可以巩固理论知识,提升动手能力,并为未来从事相关职业打下坚实基础。
  • MATLAB序:线(piecewiselinearfitting.m)
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    本MATLAB脚本实现数据点的分段线性拟合,适用于工程与科学数据分析中复杂曲线的简化建模。 我编写了一个MATLAB程序来计算样本数据点的分段线性最小二乘拟合直线(PLF),用该直线逼近样本数据点。这种方法比曲线拟合速度快,并且在不知道数据分布函数的情况下也能近似逼近数据。经过实验验证,证明此方法是可行的。希望与大家分享这一成果。
  • SAGEMatlab-UAG 2016VRG信息
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    本资源包含用于执行SAGE算法的Matlab代码,专为UAG在2016年秋季举办的计算数学虚拟研究小组(VRG)会议设计。 SAGE算法代码matlab佐治亚大学计算数学VRG在2016年秋季为我们的研究生提供了发展有用编程技能的机会,以补充他们的研究计划。该课程的前提是许多学生需要进行计算并创建数学软件,但不一定具备编写易于调试和重用的代码所需的编程及软件工程基础。这个VRG旨在帮助那些将计算作为研究一部分的研究生们提供一个空间来完成项目,并根据需求接受个人技术指导。 本学期小组成员包括: - 学习SAGE/python - 使用MATLAB进行图像处理 - 为小学数学教育编写教育网站(HTML/javascript) - 在Macaulay2中开发包 - 在结理论中实现算法(SAGE/GAP) 有用的资源包括编码风格指南和使用GitHub的指导,以及自述文件示例。
  • MATLAB线-CVXREG: 凸回归
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    CVXREG是一款基于MATLAB开发的工具箱,专注于利用凸优化技术进行分段线性拟合和回归分析,适用于科研及工程领域数据处理。 这个Python库实现了多种论文中的凸回归算法。其中包括: - 凸非参数最小二乘(CNLS),基于2004年史蒂芬·博伊德和利文·范登伯格的《凸优化》一书第6.5.5节。 - 最小二乘分割算法(LSPA),由亚历山德罗·马格纳尼在2009年的论文中提出,发表于《优化与工程》,卷10。 - 凸自适应分区(CAP)和FastCAP,基于劳伦·汉纳和大卫·邓森在2013年JMLR期刊上的研究工作。 - 用均匀随机Voronoi分区对凸非参数最小二乘(PCNLS)进行分区的算法,该方法由Gabor Balazs、Andras Gyorgy及Csaba等人提出。
  • 中国科院大机网络试题参考答案(20162017).pdf
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    这份PDF文件包含了中国科学院大学在2016年秋季和2017年春季学期的计算机网络课程考试的答案,适用于学生复习和教师教学参考。 国科大计算机网络题目参考答案2016年秋季与2017年春季,祝考试顺利!
  • 屈婉玲版析与设件(2013至2014
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    该文档为屈婉玲教授于2013年至2014年间讲授《算法分析与设计》课程时所用的PPT课件,内容涵盖主要算法理论和实践案例。 老师布置的习题课后答案每年都会有所不同。这是1309-1401学期的答案。
  • 操作系统:MIT 6.S081 (2020)
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    MIT 6.S081 操作系统工程(2020年秋季) 是麻省理工学院开设的一门深入介绍操作系统设计与实现的课程,通过该课程学生将学习到如何构建高效、可靠的现代操作系统。 在MIT 6.S081操作系统2020秋季课程中,我们进行实验室实验,并实现讲义中的示例以及讲座视频的内容。分配给我们的文件名与分配中的文件名相同;而作为示例的文件,则会使用“example_xxx”的命名方式。
  • 2019西交《线数》在线作业答案.docx
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    该文档包含西安交通大学2019年秋季学期《线性代数》课程在线作业的答案,适用于需要参考答案进行学习和复习的学生。 西交《线性代数》在线作业答案涵盖了2019年秋季至2020年秋季的课程内容,这是一份详尽的学习资源,包含了70道选择题,相较于其他仅提供35题的答案更为全面。线性代数是计算机科学、工程学和经济学等多个领域的重要基础课程,其主要内容包括向量、矩阵、行列式、线性方程组、特征值与特征向量、二次型以及空间与变换等。 1. **向量与线性组合**:向量是线性代数的基本元素,它表示具有方向和大小的量。线性组合是指一个向量可以由其他向量通过标量乘积进行叠加得到。例如,在给定一组基向量的情况下,任何向量都可以表示为这些基向量的线性组合。 2. **矩阵及其运算**:矩阵是另一个核心概念,用来表示多个线性方程组成的系统。基本的矩阵运算是加法、减法、标量乘法和矩阵乘法。需要注意的是,尽管矩阵不满足交换律(即AB不一定等于BA),但它们遵循结合律和分配律。 3. **行列式**:对于方形矩阵而言,行列式是一个数值指标用来判断该矩阵是否可逆;也就是说是否存在一个对应的逆矩阵。如果行列式的值为零,则意味着这个矩阵不可逆,并且相应的线性方程组可能没有解或有无数个解。 4. **线性方程组的求解**:高斯消元法和利用系数矩阵的逆是解决此类问题的有效方法之一。当一个线性系统的系数矩阵可逆时,该系统就有唯一的一个解决方案;如果这个系数矩阵不可逆,则它可能拥有无穷多个不同的解。 5. **特征值与特征向量**:它们描述了在矩阵作用下保持方向不变的一类特殊性质的数值和对应的向量。计算这些值有助于理解并简化许多问题中的重要特性,例如主成分分析以及数据降维等应用场景中都有广泛的应用价值。 6. **二次型及其标准形式**:这是一个没有一次项系数且与对称矩阵紧密相关的多项式表达方式。通过正交变换可以将任何给定的二次型转换为更易于理解和处理的标准形,从而帮助我们更好地分析其性质如确定性、非负性和不定性。 7. **空间和线性映射**:向量空间是由所有满足特定加法与标量乘法规则的向量子集构成的整体。而线性变换则是从一个这样的集合到另一个类似结构中的规则映射,它保持了原有的运算性质不变。 在完成西交《线性代数》在线作业的过程中,理解并掌握上述概念是非常重要的。选择题可能涵盖各个主题的内容如计算行列式、判断矩阵是否可逆、求解线性方程组以及识别特征值和特征向量等题目类型。通过这份详尽的作业答案,学生能够更好地评估自己的学习效果,并为考试做好充足的准备。
  • MATLAB线
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    本段落提供了一组用于在MATLAB环境中执行非线性数据拟合的程序代码。这些代码旨在帮助用户进行复杂的数据分析和模型校准工作。 本程序可以直接用于进行拟合。