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大连理工大学2022年秋矩阵与数值分析课程上机作业

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简介：
本简介对应的大连理工大学于2022年秋季开设的《矩阵与数值分析》课程中的上机实践环节。该环节旨在通过编程解决实际问题，帮助学生深入理解和应用课堂理论知识，在实践中增强算法设计和实现能力。 大连理工大学2022年秋季学期矩阵与数值分析课程的上机作业内容丰富且具有挑战性。希望同学们能够积极完成并讨论第162页第四章课后习题中的第12（1）题、第16题，以及第216页第六章课后习题的第12题，共同探讨数值分析方法与应用的相关问题。

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  • 大连理工大学2022年秋矩阵与数值分析课程上机作业
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    本简介对应的大连理工大学于2022年秋季开设的《矩阵与数值分析》课程中的上机实践环节。该环节旨在通过编程解决实际问题，帮助学生深入理解和应用课堂理论知识，在实践中增强算法设计和实现能力。 大连理工大学2022年秋季学期矩阵与数值分析课程的上机作业内容丰富且具有挑战性。希望同学们能够积极完成并讨论第162页第四章课后习题中的第12（1）题、第16题，以及第216页第六章课后习题的第12题，共同探讨数值分析方法与应用的相关问题。
     
  • 2022年大连理工大学矩阵与数值分析课程的数值实验报告——矩阵上机部分
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    本报告为2022年大连理工大学《矩阵与数值分析》课程中矩阵上机实验成果，涵盖矩阵运算、线性方程组求解及特征值计算等内容。 2022年大连理工大学矩阵与数值分析课程的数值实验报告要求包含以下内容：题目、算法公式、实验程序、正确的数值结果及图形以及相应的误差分析。 具体实验题目的来源如下： 1. 教学教材《计算机科学计算》第二版，张宏伟等编著，高等教育出版社。第 162 页第四章课后习题第 12 题；第 216 页第六章课后习题第 13 题。 2. 教材《数值分析方法与应用》，张宏伟、孟兆良编著，大连理工大学出版社。其中包含： - 基础知识部分：第一项和第二项 - 线性方程组求解：第一题至第七题 - 非线性方程求解：第2题及第六题 - 插值与逼近：第一个题目，第二个题目以及第四个题目 - 数值积分：第一题 - 微分方程数值解法：第一项
     
  • 大连理工大学矩阵与数值分析实验作业.doc
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    本文档为大连理工大学《矩阵与数值分析》课程的实验作业集，包含多种算法实现及应用案例，旨在帮助学生深入理解并掌握矩阵运算和数值方法。 大连理工大学2021年矩阵与数值分析上机作业答案 这段文字经过简化后如下： 大连理工大学2021年矩阵与数值分析课程的上机作业答案。 这样表述更加简洁明了，去掉了重复的部分，并且没有包含任何联系方式或网址。
     
  • 大连理工大学矩阵与数值分析讲义
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    《大连理工大学矩阵与数值分析讲义》是为在校大学生及工程技术人员编写的教材和参考书，内容涵盖了矩阵理论、线性代数方程组求解、特征值问题等核心主题，旨在培养读者解决实际科学计算中的数学模型能力。 大连理工矩阵与数值分析往年考试题
     
  • 矩阵和数值分析-MATLAB编程-课程大作业
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    本课程大作业聚焦于矩阵理论与数值分析方法的应用实践，通过MATLAB编程实现算法设计、数据处理及问题求解，旨在提升学生解决实际工程计算问题的能力。 在研究生课程《矩阵与数值分析》中，MATLAB编程是一个重要的实践环节，它涉及到一系列的数值计算方法。这篇大作业涵盖了多个数值分析的核心算法，包括矩阵运算和数值解法，如Gauss-Sedil法、Gauss列主元消去法、Newton插值公式以及QR分解等。 作业中提到了数列的生成，这是数学中常见的问题。例如，通过给定的递推公式来生成数列。在这里，有两个不同类型的数列：一个是从初始值开始的递推；另一个是基于前两项的递推。MATLAB代码通过for循环实现了这两个数列的计算，并在循环结束后输出了第50项的值，展示了如何利用循环结构进行数值计算。 作业还涉及到方程根的求解，这里采用迭代法来逼近方程的实根。对于方程`x = sqrt(10(x + 4))`，有两种迭代格式：基本迭代格式和Aitken加速后的迭代格式。基本迭代格式通过设定初始值和迭代停止条件（误差小于`1e-4`），不断更新迭代值，直到满足停止条件为止。而Aitken加速是通过二次插值来提高迭代的收敛速度，在达到指定精度后停止迭代。 接下来，作业重点讨论了解线性方程组的方法。其中，Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法是两种常用的迭代解法，它们主要用于求解大型稀疏线性系统。在MATLAB中，通过定义矩阵的下三角部分（L）、上三角部分（U）和对角线元素（D）来实现迭代。迭代停止条件是所有元素的最大绝对差值小于`10^-6`。这两种迭代法的效率和收敛速度有所差异：Gauss-Seidel迭代通常比Jacobi更快，因为它在每次迭代中更新了所有变量。 此外，还介绍了Gauss列主元消去法，这是一种直接解法，通过列主元选择和行变换逐步将系数矩阵化为上三角形形式，并进而求解线性方程组。在MATLAB中，通过编写函数实现这一过程，包括全局变量的使用、矩阵的列交换以及行消元步骤。 QR分解是一种重要的矩阵分解方法，它可以用于求解线性方程组和特征值问题等。虽然作业提供的代码没有直接展示QR分解的具体实现方式，在实际数值分析应用中，MATLAB中的`qr()`函数可以方便地完成这一任务。 这篇大作业全面展示了MATLAB在数值分析中的应用，从简单的数列计算到复杂的线性系统求解，涵盖了多种重要的数值算法。通过这样的练习，学生能够深入理解这些方法的原理，并掌握如何使用MATLAB进行实际问题中的数值计算。
     
  • 大连理工大学2021学年秋季学期优化方法课程大作业
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    本课程大作业为大连理工大学2021年秋季学期《优化方法》课的实践任务，旨在通过具体项目加深学生对优化理论的理解与应用能力。 大连理工大学硕士课程《优化方法》上机大作业包括题目、matlab代码以及纸质报告。
     
  • 大连理工大学2021学年秋季学期《优化方法》课程大作业
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    本课程大作业为大连理工大学2021年秋季学期《优化方法》课程设计，旨在通过实际问题求解，提升学生在约束优化、线性规划及算法实现方面的技能和理解。 大连理工大学2021学年秋季学期优化方法大作业包含MATLAB源码、运行结果展示图以及Word报告。
     
  • 矩阵与数值分析课程的大作业MATLAB源代码
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    本简介提供了一组用于完成《矩阵与数值分析》课程大作业的MATLAB源代码。这些代码涵盖了矩阵运算、线性方程求解及数值方法等关键主题，为学习者提供了实践操作的机会。 递推法、迭代法（包括Atiken迭代、Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代）、QR分解、高斯消元以及三次样条插值和Newton插值等数学方法都是解决不同问题的有效工具。这些技术在数值分析中占有重要地位，能够帮助我们更有效地求解线性方程组、进行数据拟合与预测等问题。
     
  • 大连理工大学概率课程上机作业
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    本课程为大连理工大学概率论与数理统计课程配套实践环节，旨在通过编程实现概率模型和算法，加深学生对理论知识的理解，并培养解决实际问题的能力。 X = 3 * rand(1000); Y = X .* (-6) + 3; % 第一题 DX = var(X); DY = var(Y); CovXY = cov(X, Y); pXY = corrcoef(X, Y); % 第二题 Y1 = (-6) .* X.^0 + 3; CovXY1 = cov(X, Y1); pXY1 = corrcoef(X, Y1); % n=0 Y2 = (-6) .* X.^1 + 3; CovXY2 = cov(X, Y2); pXY2 = corrcoef(X, Y2); % n=1 Y3 = (-6) .* X.^10 + 3; CovXY3 = cov(X, Y3); pXY3 = corrcoef(X, Y3); % n=10 Y4 = (-6) .* X.^50 + 3; CovXY4 = cov(X, Y4); pXY4 = corrcoef(X, Y4); % n=50 Y5 = (-6) .* X.^100 + 3; CovXY5 = cov(X, Y5); pXY5 = corrcoef(X, Y5); %A=mvnrnd(0,1,1000); %C=[]; %D=[]; %f i r=1:1 0 0 0 % C(i)=i; D(i)=0.5 * exp((-0.5)*i); %B=no