1. 用1阶至4阶Newton-Cotes公式计算积分 程序: function I = NewtonCotes(f,a,b,type) % syms t; t=findsym(sym(f)); I=0; switch type case 1, I=((b-a)/2)*(subs(sym(f),t,a)+subs(sym(f),t,b)); case 2, I=((b-a)/6)*(subs(sym(f),t,a)+4*subs(sym(f),t,(a+b)/2)+... subs(sym(f)

假设被积函数为   f x ,积分区间为   , a b ,把区间   , a b 等分成 n 个小区间, 各个区间的长度为 h ,即   / h b a n   ,称之为“步长” .根据定积分的定义及几 何意义,定积分就是求函数   f x 在区间   , a b 中图线下包围的面积.将积分 区间 n 等分,各子区间的面积近似等于梯形的面积,面积的计算运用梯形公 式求解,再累加各区间的面积,所得的和近似等于被积函数的积分值, n 越 大,所得结果越精确.以上就是利用

如上图所示,计算区间[a  b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积.下面使用蒙特卡洛法计算区间[2  3]上的定积分:∫(x2+4*x*sin(x))dx # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return x**2 + 4*x*np.sin(x) def intf(x): return x**3/3.0+4.0*np.sin(x) - 4.0*x*n

MATLAB 赋值命令计算结果在命令窗口显示结果 MATLAB如何控制计算结果是否显示在命令窗口 在运算结方程或者设定参数后面加分号也就是 ; 命令窗口就不会显示这些参数或结果了.举个例子clcclear alla=78; %结尾加了";"所以输入结果不会显示在命令窗口b=26 %结尾没有加";"所以输入结果会显示在命令窗口c=a+b %结尾没有加";"所以输入结果会显示在命令窗口d=a*b; %结尾加了";"所以输入结果不会

一重定积分 1. Z = trapz(X,Y,dim) 梯形数值积分,通过已知参数x,y按dim维使用梯形公式进行积分 %举例说明1 clc clear all % int(sin(x),0,pi) x=0:pi/100:pi; %积分区间 y=sin(x); %被积函数 z = trapz(x,y) %计算方式一 z = pi/100*trapz(y) %计算方式二  运行结果 被积函数曲线 2.[q,fcnt]= quad(fun,a,b,tol,trace,p1,p2...) 自适应sim

一.极限问题的解析解 1.1 单变量函数的极限 格式1: L= limit( fun, x, x0) 格式2: L= limit( fun, x, x0, ‘left’ 或 ‘right’) >> syms x a b; >> f=x*(1+a/x)^x*sin(b/x); >> L=limit(f,x,inf) L = b*exp(a) 可以结合函数图像来观察. 1.2 多变量 格式: L1=limit(limit(f,x,x0),y,y0) 或 L1=limit(l

各种允许的比较关系 >, >=, <, <=, ==,~=, find(), all(), any() 例:>> A=[1,2,3;4,5,6;7,8,0]A = 1 2 3 4 5 6 7 8 0>> find(A>=5), %大于或等于5元素的下标 ans = 3 5 6 8 >> syms s; >> P=(s+3)^2*(s^2+3*s+2)*(s^3+12*s^2+48*s+64)P =(s+3)^2*(s^2+3*s

1. 首先说说自相关和互相关的概念.     这 个是信号分析里的概念,他们分别表示的是两个时间序列之间和同一个时间序列在任意两个不同时刻的取值之间的相关程度,即互相关函数是描述随机信号 x(t),y(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度,自相关函数是描述随机信号x(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关 程度.     自相关函数是描述随机信号X(t)在任意两个不同时刻t1,t2的取值之间的相关程度:互相关函数给出了在频域内两个信号是否相关的一个 判断指标,把两测点之

Tic和toc函数可以计算运行一段时间的代码. 例如: clc tic d=zeros(1,10000); for i=1:10000 d(i)=i; end toc tic c=1; for i=1:10000 c=[c:i]; end toc 运行结果如下: Elapsed time is 0.000158 seconds. Elapsed time is 0.152307 seconds. 只要用tic和toc函数,不需要自己计算前后时间的差,tic函数会记录起始时刻,toc函数会自动计算

%% mel bankmelnum = 24;low = 0;high = 0.5;melbank=melbankm(melnum,fftsize,Fs,low,high,'m');%归一化mel滤波器组参数melbank=full(melbank);melbank=melbank/max(melbank(:));

封装成了一个类,头文件和源文件如下: integral.h #pragma once //Microsoft Visual Studio 2015 Enterprise #include <iostream> #include <cmath> #include <ctime> using std::cout; using std::endl; class integral { private: struct info { //value表示积分值,error表示误差 d

C程序设计实验报告 姓 名:赖瑾 实验地点:家 实验时间: 2020年4月21日 实验项目:6.3.1练习1 编写由三角形三边求面积的函数 6.3.1练习2 编写求N阶乘的函数 6.3.1练习3 求两个整数的最大公约数 6.3.1练习4 打印输出指定图形 6.3.2练习1 求500以内的所有亲密数对 6.3.2练习2 利用复化梯形公式计算定积分 6.3.3练习1 编写x的y次幂的递归函数 汉诺塔的实现 一.实验目的与要求 1.熟练地掌握函数的定义方法和调用规则. 2.掌握在C语言程序中主调函数和

http://hi.baidu.com/dreamflyman/item/11e920165596280fd0d66d9f >> syms k;>> kfac=sym('k!');>> subs(kfac,k,10) ans = 3628800 >> subs('x!',10) ans = 3628800 其实,以上程序还可以求更大的数的阶乘,只不过即使算出来为Inf,似乎没有什么用处. http://www.zdh1909.com/html/matlab/

1.GPU与CPU结构上的对比 2.GPU能加速我的应用程序吗? 3.GPU与CPU在计算效率上的对比 4.利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5.GPU计算的硬件.软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6.示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1.GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyper-threading technology have enabled scientists, engineers, and f

每次比赛都需要查一下,这次直接总结到自己的博客中. 以这个为例子: 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵,后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 %rint表示置信区间 %stats适用于检验回归模型的统计量 得到 b = 1.5910 2.0130 bint = 0.448

科学计算 | Matlab 使用 GPU 并行计算 本文转载自:  https://sanwen8.cn/p/14bJc10.html       Matlab下直接使用GPU并行计算(预告)<-- 这预告也贴出来太久了,然而我的大论文还是没有写完,但是自己挖的坑一定要填上,我可不是写小说的.   小引言 说它小是因为它只是博士论文的附录一部分,但是其实我还是用了很久才学明白的 中心处理器(CentralProcessing Unit, CPU)是计算机系统的计算和控制核心,在轨道设计中使用计算

MATLAB数值积分法 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验目的 许多工程技术和数学研究中要用到定积分,如果无法直接算不出精确值(如含在积分方程中的积分)或计算困难但可用近似值近似时,就用数值积分法方法加以解决.常用的算法有:复化梯形.辛甫生(Simpson).柯特斯(Cotes)求积法; 龙贝格(Romberg)算法:高斯(Gauss)算法. 二.实验原理 三.实验程序 下面给出复化Simpson求积法程序(梯形及柯特斯复化求积

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

1.det(A)可以计算矩阵A的行列式值.inv(A)可以计算矩阵A的逆 2.rref(A)可以将矩阵A化为行简化阶梯梯形矩阵 3.eps是系统定义的容许误差,eps=2.2204*10-16 4.pi表示圆周率π 5.inf表示无穷大 6.nan表示不确定,它是由inf/inf或者0/0而产生的 7.who命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名 8.whos命令可检验MATLAB工作空间中建立的变量名.维数.字节数.数据类型 9.clear all可清除一切变量 10.clc命令用于清除

求定积分的方法有很多种,下面是我总结的几种比较常用的方法. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #define N 3 double fun(double x) { double y; y = sqrt(4-(x)*(x)); //y = sin(x); return y; } /*随机点法求定积分*/ double Darts(int n) {