numerical-methods

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    我正在編寫使用浮點類型進行求和的C++/C代碼。我知道我可以使用雙或長雙,但現在我正在測試浮動。我比較了兩種實現方式,一種是一次完成總和的單個線程,另一種是線程實現,其中部分總和完成,然後在所有線程完成時結束總結。即使是非常小的測試系列,我也會得到0.0001數量級的差異(總共說20個數字,只是爲了測試)。這讓我感到驚訝。獲得差異是可以理解的,但我預計它們會變小。人們可以懷疑有一個錯誤,但是,這兩

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    讓我們考慮一個二維fonction F(X,Y) 和樹分A,B,C與ABC三角形 ,我想給函數˚F在三角形ABC, 整合 有沒有辦法在matlab中做到這一點? 謝謝。

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    我試圖在MATLAB中計算拉格朗日插值方法y=x^2+xe^(x)。我寫了下面的代碼: clc clear close all x0=4.7; n=10; x=linspace(0,5,n); y=x.^2+x.*exp(x); syms t L=sym(ones(1,n)); P_x=sym(0); for i=1:n for j=1:n L_imp

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    我在Matlab拉格朗日插值代碼: function[r] = interpolation(x, y) r = 0; for i = 1:size(x,2) w = 1; for j = 1:size(x,2) if j ~= i w = conv(w, [1, -x(j)])/(x(i) - x(j)); end

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    我有分段線性函數 我嘗試建立拉格朗日多項式爲2,6,14點的主機。但對於我的主人,我原來的功能變得不正確: 我認爲我的多項式向右轉,但我有麻煩來算,並建立誤差 a = 1; b = -1; c = -1; d = 1; x = -1:0.33:1; y = []; for i = 1 : length(x) if (x(i) <= c/2) y(i) = x(i)+ 1;

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    我在想數值分析中的一個基本問題。由於二階方法的截斷誤差爲O(dx^2)和O(dx)爲(),因此當離散常微分方程時,衆所周知二階方法比一階方法更精確。一階方法。 0 < dx < 1. 如果dx> 1,該怎麼辦?例如,域爲0到10000,網格大小爲1000,則dx = 10。在這種情況下,由於dx^2 = 100且dx = 10,所以二階方法不像一階方法那樣精確。在處理大規模問題時,我們可以遇到這個

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    我得到系統索引超出範圍異常錯誤,我找不到我在哪裏有錯誤。可能它是一個索引失敗。你能幫我麼?感謝你的好意。我得到的錯誤在這裏第一次: x1 = x1 - (hess_universe[1, 1] * grad[1] + hess_universe[1, 2] * grad[2] + hess_universe[1, 3] * grad[3]) 這裏我的代碼: double x1 = 1, x2

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    根據這一線索: log(a + b) = log(a * (1 + b/a)) = log a + log(1 + b/a) 我很困惑,爲什麼這種做法是更有效的..有沒有人有這個想法:To Compute log(a+b) 有時log_sum是這樣實現的?

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    我想解決以下公式:棕褐色(x)= 1/X 我做了什麼: syms x eq = tan(x) == 1/x; sol = solve(eq,x) 但是這給了我只是解決方案的數值逼近。之後,我讀了下面的內容: [sol, params, conds] = solve(eq, x, 'ReturnConditions', true) 但這告訴我,它無法找到明確的解決方案。 如何在一定範圍內

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    我深深需要計算this積分。我一直試圖這樣做幾個月,使用Python中的numpy包,特別是integrate.tplquad函數。 from __future__ import division from math import * import numpy as np import scipy.special as special import scipy.integrate as i