代码搜索：测温精度
找到约 2,905 项符合「测温精度」的源代码
代码结果 2,905
www.eeworm.com/read/358192/10194119
m xianjie.m
x0=input('请输入区间起点：');
x1=input('请输入区间终点：');
eps=input('精度要求：');
n=input('运算次数：');
test=0;
f0=fun(x0);
f1=fun(x1);
for i=1:n
x2=x1-(x1-x0)*f1/(f1-f0);
f2=fun(x2);
if abs(f2)
www.eeworm.com/read/357858/10199682
m newtonraphson.m
q=input('输入滑动平均阶数：')
max=input('输入所要求的精度：')
V=input('输入样本方差：');
for j=1:q+1
E(j)=input('输入各阶样本自协方差函数：'); %E(j)为j-1阶样本自协方差函数，注意这里是j-1阶，其中第一个就是样本方差
end
E=E';
A=zeros(q+1,1);
A(1,1)
www.eeworm.com/read/419792/10838380
m bianxishu.m
%本程序是为了求解变系数奇异问题的四次样条函数方法，其精度能达到六阶，是目前最好结果！
clear
format long
e=1/10^4;
h=1/512;
nh=1/h;
y(1)=0;
y(nh+1)=0;
for i=1:nh+1
x=(i-1)*h;
% f(i)=-40*(x*(x^2-1)-2*e);
f(i)=1+x*(1-x)+(2
www.eeworm.com/read/272606/10951921
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/272201/10965895
m riddling.m
%产生一个N(0,1)正态分布随机数
%采用筛选法，精度较高
%其他方法可参阅《现代应用数学手册--概率统计与随机过程卷》清华大学出版社马振华主编
%function y=riddling()
function y=riddling()
sign=0;
while 1
x=rand(1,2);
v1=2*x(1)-1;v2=2*x(2)-1;
s=v1^2
www.eeworm.com/read/465212/7059580
m ercichazhi.m
function [afxin,fxin]=ercichazhi(a,b,epsilon)
% ERCICHAZHI——用二次插值法求目标函数的最小点和最小值
% afxin——目标函数的最小点
% fxin——目标函数的最小值
% a,b——初始搜索区间上下限
% epsilon——收敛精度
% K——表示初始点af2第一次被插值点af4置换前后的状态
% J——表示判断循环过程中
www.eeworm.com/read/464349/7164861
m diffparam1.m
function r=DiffParam1(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
for k=
www.eeworm.com/read/464349/7164874
m diffparam2.m
function r=DiffParam2(F,x0,h,N)
%非线性方程组：f
%初始解：x0
%数值微分增量步大小：h
%雅可比迭代参量:l
%解的精度：eps
%求得的一组解：r
%迭代步数：n
x0 = transpose(x0);
n = length(x0);
ht = 1/N;
Fx0 = subs(F,findsym(F),x0);
J = zero