代码搜索：精度提升
找到约 3,114 项符合「精度提升」的源代码
代码结果 3,114
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/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
www.eeworm.com/read/297843/7992831
m zuisu.m
%最速下降法极小化函数的通用子函数zuisu.m
%输入变量为初始的迭代点，输出变量为极小值点
function x0=zuisu(x)
%判断梯度范数是否满足计算精度的要求.是,标志变量设为1，输出结果;否,标志变量设为0
if sum(abs(tidu(x)).^2)
www.eeworm.com/read/297843/7992834
m gonge.m
%共轭剃度法极小化函数的通用子函数，gonge.m
%输入变量为初始的迭代点，输出变量为极小值点
function x0=gonge(x)
%判断梯度范数是否满足计算精度的要求.是,标志变量设为1，输出结果;否,标志变量设为0，继续迭代
if sum(abs(tidu(x)).^2)