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牛顿迭代法(M)
- 原题：编写一个子程序NewTon（float x0，float eps，float x1）。它的功能是用牛顿迭代法求f（x）=x*x*x-2x*x+4x+1在x=0附近的一个实根。若迭代成功，则返回费0值；否则，返回0。-original title : the preparation of a subroutine NewTon (x0 float, float eps, float x1). Its function is to use Newton's iterative meth
01
- 编制通用程序：对n+1个节点xi及yi=f(xi)(i=0,…,n) （1）n次拉格朗日插值计算公式Ln(x)； （2）n次牛顿向前插值计算公式； -The preparation of common procedures: the n+1 nodes xi and yi = f (xi) (i = 0, ..., n) (1) n times Lagrange interpolation formula Ln (x) (2) n times Newton forward inte
Bin
- 牛顿迭代法求非线性方程的根 非常好用；-Newton iterative method for roots of nonlinear equations very easy to use
ji-suan-fang-fa-shiyan
- 计算方法实验：包括高斯迭代和牛顿下山法；1、用Gauss - Seidel 迭代法求解方程组 10x1-x2-2x3=7.2 -x1+10x2-2x3=8.3 -x1-x2=5x3 输入：系数矩阵A，最大迭代次数N，初始向量，误差限e 输出：解向量 2、用牛顿下山法解方程 x*x*x-x*x-1=0（初值为0.6） 输入：初值，误差限，迭代最大次数，下山最大次数 输出：近似根各步下山因子。-Experimental method: includ
da2
- ．牛顿—科特斯公式：梯形公式、辛普森公式、科特斯公式； 2．复化求积公式：复化梯形公式、复化辛普森公式； -. Newton- Cortez formula: the trapezoidal rule, Simpson formula, Cortez formula 2. Complex of the quadrature formula: complex trapezoid formula, complex formulas of Simpson
computing
- 包括： 列主元Gauss消去法解线性方程组； 矩阵的LDLT和Cholesky分解； 追赶法解三对角方程组； Jacobi和Gauss-Seidel方法解方程组； Newton插值多项式和三次样条插值多项式； 复化Simpson公式求解定积分； Romberg方法求解定积分； 二分法和割线法求非线性方程的解。-Include: Main-element Gauss elimination method for solving linear equations
assignment5
- 牛顿插值多项式和三次样条插值多项式： 已知： 当时： 计算函数在点处的值； 求插值数据点的牛顿插值多项式和三次样条插值多项式； 计算和相应的函数值和牛顿插值多项式和三次样条插值多项式； 计算和并解释你得到的结果。-Newton interpolation polynomial and cubic spline interpolation polynomial
Solvers
- 求解器方程 BisectionZero.m 使用二分法求解方程的过零点； LEPDS.m 求解方程ax = b，a为正定对称矩阵； ModNewt 给定微分，求解方程f(x) = 0； NLEqSolver.m 使用牛顿法求解方程； NLEqSolverWrapper.m 使用不同的初值调用牛顿法解方程； NewtRaph.m 方程只有一个根时，给定df(x)/dx信息，求解方程f(x) = 0。乳菇婆有多个根，x应该在根附近。- Math/Solver
cx
- 在科学与工程计算中，经常遇到求解非线性方程组的问题；非线性方程组在收敛速度及收敛性比线性方程组要差，特别对于非凸的非线性方程组，其求解更是困难。下面简要介绍非线性方程组的三种解法——牛顿法、拟牛顿法、同伦算法，分析三种解法的适用性，并附Matlab原程序。-Scientific and engineering computing, often encounter the problem of solving nonlinear equations speed of convergence of
quasi-Newton-method
- 功能：用BFGS算法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数及其梯度； varargin是输入的可变参数变量，简单调用bfgs时可以忽略它 但若其他程序循环调用该程序时将发生重要作用-Function: with BFGS algorithm solving unconstrained problem: min f (x) input: x0 is the initial point, fun, gfun respective
Newton-Cotes
- Newton-Cotes 的算法说明、流程图、运行代码；-Newton-Cotes numerical integral algorithm, flow chart, operation code