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找到约 225 项符合 Gauss-Jacobi 的查询结果

matlab例程 线性方程组的数值解法

线性方程组的数值解法,包括高斯消去,三角分解,追赶法和Jacobi等迭代方法
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数学计算 数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数

数值线性代数的Matlab应用程序包 共13个程序函数,每个程序函数有相应的例子函数一一对应,以*Example.m命名 程序名称 用途 Method 方法 GrmSch.m QR因子分解 classical Gram-Schmidt orthogonalization 格拉母-斯密特 MGrmSch.m QR因子分解 modified Gram-Schmidt iteration 修正格拉母-斯密特 househol ...
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数学计算 SuperLU 2.2版本。对大型、稀疏、非对称的线性系统的直接求解

SuperLU 2.2版本。对大型、稀疏、非对称的线性系统的直接求解,用 Gauss 消去法做 LU 分解。用 C 开发。
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数学计算 完整的数值模拟软件

完整的数值模拟软件,可以实现高次插值的Sin现象,三次分段埃米尔插值,Gauss赛德尔迭代法等多种算法
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其他 基于可编程跨导运算放大器POTA低通有源滤波器设计。该文给出了基于可编程跨导运算放大器(POTA)的有源滤波器设计方法

基于可编程跨导运算放大器POTA低通有源滤波器设计。该文给出了基于可编程跨导运算放大器(POTA)的有源滤波器设计方法,能在一定范围内实现跨导值程控调节, 提高调节精度和准确度。并且利用Jacobi 法求解相似对角形矩阵,避免解高次方程的难题。所设计的有源滤波电路不易受分布电容的影响,稳定性好、灵敏度低。本文给出了设 ...
https://www.eeworm.com/dl/534/350334.html
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3G开发 无线通信的各种运动模型。适用于移动通信、无线传感器网络等领域。 包括:Random walk、random waypoint、random direction、boundless simulation

无线通信的各种运动模型。适用于移动通信、无线传感器网络等领域。 包括:Random walk、random waypoint、random direction、boundless simulation area、 gauss-markov等运动模型 - probabilistic random walk
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数学计算 This GUI can be used by entering nu at the MATLAB command prompt. The user can either select a funct

This GUI can be used by entering nu at the MATLAB command prompt. The user can either select a function (f(x)) of their choice or a statistical distribution probability distribution function to plot over a user defined range. The function s integral can be evaluated over a user defined range by usin ...
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数学计算 Will perform 3D Gaussian quadrature over a user-defined volume. The volume is defined by the user wi

Will perform 3D Gaussian quadrature over a user-defined volume. The volume is defined by the user with function definitions entered in the appropriate spaces provided on the GUI. The user can change the number of Gauss points to use. Function inputs need not accept vector args.
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数学计算 数值计算算法

数值计算算法,包括: (1)Lagrange插值 (2)Newton 插值 (3)求f(x0):秦九韶法 (4)求实系数多项式f(z0)。z0为复数(5)二分法求f(x)=0的根 (6)弦截法求f (x)=0的根 (7)求实系数多项式 方程的实根、复根 (8)解线性方程组:Gauss列主元素消去法( 9 )快速弗利叶变换(FFT) ...
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matlab例程 This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization e

This function calculates Akaike s final prediction error % estimate of the average generalization error. % % [FPE,deff,varest,H] = fpe(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) produces the % final prediction error estimate (fpe), the effective number of % weights in the network if the network has been train ...
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