《现代数值计算方法:MATLAB版》课后答案

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给大家带来的是关于数值计算相关的课后习题答案下载,介绍了关于数值计算、MATLAB方面的内容,由陈滇萍 网友提供,本资源目前已被274人关注,高等院校数值计算类教材综合评分为:9.3分

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《现代数值计算方法:MATLAB版》封面
  • 出版社:科学出版社
  • 作者:马昌凤、林伟川
  • 大小:2.64 MB
  • 类别:数值计算
  • 热度:442
  • 数值计算方法
  • 现代数值计算
  • 数值计算方法
  • 数值计算方法(第3版)
  • 数值计算方法
  • 《21世纪高等院校教材?现代数值计算方法(MATLAB版)》阐述了现代数值计算的基本理论和方法,包括数值计算的基本概念、解线性方程组的迭代法和直接法、插值法与最小二乘拟合、数值积分和数值微分、常微分方程的数值解法、非线性方程的迭代解法以及矩阵特征值问题的计算等。书中有丰富的例题、习题和上机实验题。《21世纪高等院校教材?现代数值计算方法(MATLAB版)》既注重计算方法的实用性,又注意保持理论分析的严谨性,强调数值方法的思想和原理在计算机上的实现。选材恰当,系统性强,行文通俗流畅,具有较强的可读性。 

    目录

    • 第1章 数值计算的基本概念
    • 1.1 数值计算的研究对象和内容
    • 1.2 数值算法的基本概念
    • 1.3 误差的基本理论
    • 1.4 数值算法设计的若干原则
    • 习题1
    • 第2章 解线性方程组的迭代法
    • 2.1 迭代法的一般理论
    • 2.2 雅可比迭代法
    • 2.3 高斯赛德尔迭代法
    • 2.4 逐次超松弛迭代法
    • 习题2
    • 第3章 解线性方程组的直接法
    • 3.1 顺序Gauss消去法及其程序实现
    • 3.2 列主元Gauss消去法及程序实现
    • 3.3 解三对角方程组的追赶法
    • 3.4 LU分解法
    • 3.5 解对称正定方程组的Cholesky分解法
    • 3.6 舍入误差对解的影响
    • 习题3
    • 第4章 插值法与最小二乘拟合
    • 4.1 多项式插值
    • 4.2 牛顿插值法
    • 4.3 样条插值法
    • 4.4 最小二乘拟合
    • 习题4
    • 第5章 数值积分和数值微分
    • 5.1 插值型求积公式
    • 5.2 几个常用的求积公式
    • 5.3 复化求积公式
    • 5.4 龙贝格求积公式
    • 5.5 高斯型求积公式
    • 5.6 数值微分法
    • 习题5
    • 第6章 常微分方程的数值解法
    • 6.1 欧拉方法及其改进
    • 6.2 龙格库塔格式
    • 6.3 收敛性与稳定性
    • 习题6
    • 第7章 非线性方程迭代解法
    • 7.1 根的搜索与二分法
    • 7.2 简单迭代法及其加速技巧
    • 7.3 牛顿型方法
    • 习题7
    • 第8章 矩阵特征值问题的计算
    • 8.1 幂法和反幂法
    • 8.2 Jacobi方法
    • 8.3 QR方法
    • 习题8
    • 附录一 数值实验
    • A.1 数值实验报告的格式
    • A.2 数值实验
    • 附录 MATLAB软件入门
    • B.1 MATLAB数值处理简介
    • B.2 MATLAB程序设计入门
    • B.3 MATLAB绘图功能简介
    • 参考文献 
    展开阅读
    精选笔记1:简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    6小时14分钟前回答

     做数据分析、科学计算等离不开工具、语言的使用,目前最流行的数据语言,无非是MATLAB,R语言,Python这三种语言,但今天小编简单总结了python语言的一些特点及平常使用的工具等。

    简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    为什么Python比MATLAB、R语言好呢?

    其实,这三种语言都很多数据分析师在用,但更推荐python,主要是有以下几点:

    1、python易学、易读、易维护,处理速度也比R语言要快,无需把数据库切割;

    2、python势头猛,众多大公司需要,市场前景广阔;而MATLAB语言比较局限,专注于工程和科学计算方面,而且MATLAB价格贵,免费版或盗版都只能玩玩学习用;

    3、python具有丰富的扩展库,这个是其他两个不能比的;

    python版本选择

    初学者版本选择是很多人都会问的,我们也不会偏向某个版本,主要根据自己的所需,但建议是选择最新版本Python3.x,这样很多新功能和旧功能都会有的,但是目前很多第三方库仍然不支持Python3,因为Python2.x已经停止继续开发,不意味着不能使用。

    IDE选择

    Spyder

    这个正是我现在在用的:

    简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    Spyder界面

    它具有模仿MATLAB的工作空间的功能,可以很方便地观察和修改数组的值。显示哪些窗口可以自定义,很方便。

    使用中出现了一些小问题,比如说str()函数报错,cmdprompt乱码之类的,后来就没有用Spyder跑过比较长的代码了,调试起来太麻烦了,于是,我转向了PyCharm。

    PyCharm

    简述:我为什么选择Python而不是Matlab和R语言

    这算一个非常强大的PythonIDE,功能十分强大,界面也挺好看的。不过就初学者而言,没有必要,功能多了反而迷眼。等以后要开发大型应用程序的时候再学也不迟。

    PyCharm Edu 2017(PyCharm教育版) V3.5.1 官方免费安装版(附安装教程)

    这里有一个教育版的pycharm下载链接,pycharm edu 2017是一款python的集成开发环境,此版本为教育版,拥有pycharm最精简的功能。

    我对比使用了一段时间之后发现这个确实好用,比Spyder省心多了。

    python上手教程推荐

    选择安装好python,最重要的就是使用,下面我们大圣众包为大家推荐几个教程吧,让新手练练找找感觉,你会发现python并没有想象中那么难:

    DiveintoPython面向有一定编程基础的同学。另外还有DiveintoPython3,针对Python3的教程。

    LearnPythonTheHardWay,书中主要是通过各种练习来进行学习,面向完全没有编程经验的同学。

    InventYourOwnComputerGameWithPython,让你一上手就做个游戏出来的教程,有趣好玩吧。

    ThePythonTutorial,官方文档中的教程,正统而完整。

    其实,个人觉得学习python是一门很划算的事情,主要本身特点简单、易用,很多没有编程基础的朋友都可以学会,另外一点是它可以用来做桌面程序、网站开发、处理脚本文件等等,日常用途很多,因此,学一门语言,更重要是选对一门语言,才能为我所用!

    总结

    以上就是本文关于我为什么选择Python而不是Matlab和R语言的全部内容,希望对大家有所帮助。感兴趣的朋友可以继续参阅本站:

    Python与R语言的简要对比

    python+opencv实现的简单人脸识别代码示例

    python图像常规操作

    如有不足之处,欢迎留言指出。

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    精选笔记2:python调用并链接MATLAB脚本详解

    3小时30分钟前回答

    发现一个很简单的配置方法,一直想写的没写上,今天抽空就把它给补充完整好了。

    本文的配置方法Windows,Mac和Linux系统均适合。

    一.安装MATLAB Engine API for python

    install MATLAB Engine API for Python

    Windows系统

    cd "matlabroot\extern\engines\python"
    python setup.py install

    Mac or Linux系统

    cd "matlabroot/extern/engines/python"
    python setup.py install

    这里的"matlabroot"是你matlab所在的安装路径,注意,上面两个地址中的反斜杠是不同的。

    二.用Python调用脚本或者函数

    Call User Script and Function from Python

    脚本

    在当前目录下,MATLAB建立triarea.m脚本文件,内容如下

    b = 5;
    h = 3;
    a = 0.5*(b.* h)

    然后同目录下新建一个test.py,内容如下

    import matlab.engine
    eng = matlab.engine.start_matlab()
    eng.triarea(nargout=0)

    函数

    MATLAB建立一个function文件,内容如下:

    function a = triarea(b,h)
    a = 0.5*(b.* h);

    同样,test.py修改如下:

    import matlab.engine
    eng = matlab.engine.start_matlab()
    ret = eng.triarea(1.0,5.0)
    print(ret) # 2.5

    是不是觉得特别方便?惊不惊喜,意不意外,枉费我之前用mlab时在windows下配置了那么多,后来在Linux下没成功的时候,无意间就发现了这个方法。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。

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    11小时33分钟前回答

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