代码搜索:精度可调

找到约 3,652 项符合「精度可调」的源代码

代码结果 3,652
www.eeworm.com/read/449771/7496675

m gs.m

function x = gs(A,b,x0,e,N) % 用途:用向量形式(普通存储格式)的Gauss-Seidel迭代解线性方程组Ax=b % 格式:x = gs(A,b,x0,e,N) A为系数矩阵,b为右端向量,x返回解向量,x0为初值 % 向量(默认原点),e为精度(默认1e-4),设置迭代次数上限以防发散(默认500) n = length(b); if nargi
www.eeworm.com/read/445058/7599863

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/445058/7599876

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
www.eeworm.com/read/444619/7610418

m main.m

%标准遗传算法 %优化函数为f=-(x-1)^2+4,其中,0
www.eeworm.com/read/441329/7671777

m p10nr.m

%本程序的功能是用牛顿--拉夫逊法进行潮流计算 n=input('请输入节点数:n='); nl=input('请输入支路数:nl='); isb=input('请输入平衡母线节点号:isb='); pr=input('请输入误差精度:pr='); B1=input('请输入由支路参数形成的矩阵:B1='); B2=input('请输入由各节点参数形成的矩阵:B2='); X=inp
www.eeworm.com/read/439700/7702776

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/439700/7702789

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
www.eeworm.com/read/437140/7754424

m compare.m

% 该M文件用来演示求逆法与除法求解线性方程组在时间与精度上的区别 % 编写日期:2007-5-14 A=1000*rand(1000,1000); %随机生成一个1000维的系数矩阵 x=ones(1000,1); b=A*x; disp('利用矩阵的逆求解所用时间及误差为:'); tic y=inv(A)*b; t1=toc error1=norm(y-x)
www.eeworm.com/read/433836/7906846

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/433836/7907111

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