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搜索关键字:数值积分    ( 39个结果
ch2-基本工具介绍
基本工具介绍 一、环境配置 安装miniconda3作为python环境。 如果配置了CUDA,可以安装tensorflow-gpu。 二、第三方库 数据预处理 Numpy 提供高效的N维数组和向量计算 Scipy 依赖Numpy,提供高效数值计算,包含函数最优、数值积分等任务模块 pandas 数 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 01:24:54    阅读次数:74
有没有可能求 隐函数 的 导数 ?
有没有可能 求 隐函数 的 导数 ? 如果 能 得到 隐函数 的 导数 , 就可以用 积分 求 隐函数 的 函数值 、函数表达式 , 可以 解方程 。 所谓 解方程, 假设 隐函数 是 f ( x, y ) = 0 , 求得 隐函数 的 函数值, 也就是 解出了 f ( x, y ) = 0 这个方 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-05 00:45:11    阅读次数:61
数值分析实验之数值积分法(Python 代码)
详细实验指导见上一篇,此处只写内容啦 实验内容 选择 y=arctan(x) 在0-1上的积分 ? 复化simpson算法 1 from sympy import * 2 import math 3 4 def func(x): 5 return math.atan(x) 6 def sum_fun ...
分类:编程语言   时间:2020-05-13 09:49:20    阅读次数:116
数值分析实验之数值积分法(java 代码)
一、实验目的 许多工程技术和数学研究中要用到定积分,如果无法直接算不出精确值(如含在积分方程中的积分)或计算困难但可用近似值近似时,就用数值积分法方法加以解决。常用的算法有:复化梯形、辛甫生(Simpson)、柯特斯(Cotes)求积法; 龙贝格(Romberg)算法;高斯(Gauss)算法。 二、 ...
分类:编程语言   时间:2020-05-12 22:02:32    阅读次数:140
Matlab数值积分(2)
实验目的: 掌握理查森外推法 实验要求: 1. 给出理查森外推算法 2. 用Matlab实现理查森外推算法 3. 用Matlab实现自适应积分算法 实验内容: 1. 理查森外推算法,数学知识:利用Richardson外推对逐次分半,若记则有由Richardson外推方法,可得到左式的误差为考虑舍入误 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 15:14:10    阅读次数:87
Matlab数值积分
实验目的: 1.熟悉Matlab矩阵操作 2.用Matlab实现求积公式:梯形,辛普森,复合梯形,复合辛普森等算法 3.学会数值积分有关应用 实验要求: 1.掌握梯形和辛普森算法 2.掌握复合梯形和复合辛普森算法 3.掌握判断迭代停止的手段 实验内容: 1.矩阵的四则运算、幂运算;矩阵元素的查找、排 ...
分类:其他好文   时间:2020-05-02 14:39:53    阅读次数:88
HFUT.计算方法(一) - Chp6 数值积分(二)
HFUT.计算方法(一) Chp6 数值积分(二) [toc] chp6.4 Newton Cotes求积公式 Simpson公式 $$\int_{a}^{b} f(x) d x \approx \frac{b a}{6}\left[f(a)+4 f\left(\frac{a+b}{2}\right ...
分类:其他好文   时间:2020-04-06 09:29:06    阅读次数:107
一步一步学习S-MSCKF(一)状态向量预测及其增广
1 状态向量预测 为了处理离散时间的IMU数据,采用四阶Runge Kutta数值积分方法对以下方程离散化,从而对IMU的估计量进行预测。 $$ _{G}^{I}{\dot{\hat q}}=\frac{1}{2}\Omega(\hat w)_{G}^{I}\hat q, \dot {\hat b} ...
分类:其他好文   时间:2020-03-22 14:04:07    阅读次数:170
BDA chapter 10
numerical integration, 数值积分。numerical integration refers to methods in which the integral over continuous function is evaluated by computing the value ...
分类:其他好文   时间:2020-03-06 22:17:52    阅读次数:73
数值积分——牛顿-柯特斯公式
此段代码是牛顿- 柯特斯数值积分法,代码如下: 1.代码 %%牛顿-柯特斯公式(此方法对于8阶以下是有效的,8阶以上误差将非常大) %%interva为求积区间,Y随attribute变化(0或1)而对应不同选项(已知X对应的数值 或 表达式),n为步数 function NCF = Newton_ ...
分类:其他好文   时间:2020-01-30 17:27:31    阅读次数:145
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