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    我的任務是線性插入f(x)=exp(x),給出以下值x=[0,1,2],然後再與x=[0,0.5,1,1.5,2]。據我所知,我應該插入[0,1]然後[1,2]等插入f(0)和f(1)之間的直線等。 是這樣嗎?我如何繪製結果? (運行程序時得到一個矩陣) def f(x): return math.exp(x) x_1=np.linspace(0,1,num=20) x_2=np.

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    我需要比較插值函數的最大偏差與函數f(x)=exp(x)的真實值。我不知道如何找到發生這種情況的x值,因爲我使用x=np.linspace()來繪製插值和真實函數。 我的任務是先給出以下值x=[0,1,2]與f(x)=exp(x)線性內插,然後再與x=[0,0.5,1,1.5,2]。(我做了) x_1=np.linspace(0,1,num=20) x_2=np.linspace(1,2,num

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    我正在嘗試編寫一個程序來解決我設計的泵系統的管徑問題。我在紙上做了這些,並理解了方程的機制。我將不勝感激任何指導。 編輯:我已經更新了用戶的一些建議,仍然看到快速分歧的代碼。那裏的猜測方式太高了。如果我想出來,我會更新它的工作。 MODULE Sec CONTAINS SUBROUTINE Secant(fx,xold,xnew,xolder) IMPLICIT NONE INTEGER

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    當大小不同的浮點數相加在一起時,或者當我們嘗試將具有大條件數的矩陣因式分解時,會發生數值不穩定性等等。發生這種情況是由於分配的有限位數來操作浮點數。 在模擬電路中實現的相同算法(基於電的或其他)的性能會更好嗎?直覺上,它似乎並不如此,因爲它似乎代表大數,小數部分對噪聲也很敏感。有沒有任何物理理論來證明這一點?

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    我一直試圖用R語言中的poly.calc方法(polynom包)實現拉格朗日插值來解決問題。 基本上,我的問題是使用拉格朗日插值來預測某個國家的人口。我有過去幾年(1961 - 2014年)的人口。 CSV文件是here w1 = read.csv(file="country.csv", sep=",", head=TRUE) array_x = w1$x array_y = w1$y #

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    我寫了一個歐拉方法代碼來找到x(10)的近似值,並將其與由separable ODE中給出的精確解給出的x(10)的值進行比較。但是,我的代碼顯示x(10)的混沌數字。你能否確定一個重大錯誤。 謝謝。 //@(#)euler.java //This method attempts to find solutions to dx/dt = (e^t)(sin(x)) via //Euler's

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    我正在寫幾個方法的實現,使用C中的GMP來查找數字的自然日誌。我有兩個函數,這兩個函數都可以工作,但其中一個函數比另一個運行得慢很多。問題在於,我認爲這是最快速度最慢的那個。 以下是兩個相關功能,可以找到int main的完整文件here,而所需的ln_2.txt文件爲here。 void taylor_log(mpf_t R, const mpf_t N, con

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    我要尋找一個LAPACK例程,它允許找一個不平凡的解決方案,下面的公式: 一個X = 條件是A是n×n正方形奇異非對稱帶狀矩陣。 在現實,因爲它是基於一些參數和我用求根算法找到了這個參數A矩陣可能不完全單數(需要DET(甲)= 0,其中使用DGBTRF和對角線元素的乘法發現行列式)。 我已經想出了迄今爲止唯一的解決辦法是把一個密集的字模,用DGEEV找到它的特徵向量,並採取爲特徵向量特徵值最接近零

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    讓H(n)爲訂單n的希爾伯特矩陣。 讓e = (0,...,0,1) - 單位向量。 讓e_im := H(n) * e。 我用一些計算機代數系統解決了H(n) * x_1 = e_im。 讓r = (r_1,...,r_n)成爲小隨機向量。 讓(e + r)_im := H(n) * (e + r)。 我解決了H(n) * x_2 = (e + r)_im通過使用一些計算機代數系統。 爲什麼殘差

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    我讀了一兩篇關於CORDIC的文章,但並不完全理解它。然而,我從互聯網上下載了一個使用這種算法計算指數函數的代碼。它非常有用,並且幫助我在FPGA上推動功能的指數項。但現在我正在嘗試編寫一份報告,但我無法解釋CORDIC部分如何工作,而且我無法涉及通用CORDIC算法。 PLZ幫助我,並提前謝謝你。 function fx = exp_cordic (x, n) a_length = 25;