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计算方法实验报告计算方法实验报告概述：计算方法是一门研究如何用计算机解决数学问题的学科。
在本次实验中，我们将学习和应用几种常见的计算方法，包括数值逼近、插值、数值积分和常微分方程求解。
通过实验，我们将深入了解这些方法的原理、应用场景以及其在计算机科学和工程领域的重要性。
数值逼近：数值逼近是一种通过使用近似值来计算复杂函数的方法。
在实验中，我们通过使用泰勒级数展开和牛顿迭代法等数值逼近技术，来计算函数的近似值。
这些方法在科学计算和工程领域中广泛应用，例如在信号处理、图像处理和优化问题中。
插值：插值是一种通过已知数据点来估算未知数据点的方法。
在实验中，我们将学习和应用拉格朗日插值和牛顿插值等方法，以及使用这些方法来构造函数的近似曲线。
插值技术在数据分析、图像处理和计算机图形学等领域中具有重要的应用价值。
数值积分：数值积分是一种通过将函数曲线划分为小矩形或梯形来估算函数的积分值的方法。
在实验中，我们将学习和应用矩形法和梯形法等数值积分技术，以及使用这些方法来计算函数的近似积分值。
数值积分在物理学、金融学和统计学等领域中被广泛使用。
常微分方程求解：常微分方程求解是一种通过数值方法来求解微分方程的方法。
在实验中，我们将学习和应用欧拉法和龙格-库塔法等常微分方程求解技术，以及使用这些方法来求解一些常见的微分方程。
常微分方程求解在物理学、生物学和工程学等领域中具有广泛的应用。
实验结果：通过实验，我们成功地应用了数值逼近、插值、数值积分和常微分方程求解等计算方法。
我们得到了准确的结果，并且在不同的应用场景中验证了这些方法的有效性和可靠性。
这些实验结果将对我们进一步理解和应用计算方法提供重要的指导和支持。
结论：计算方法是计算机科学和工程领域中的重要学科，它提供了解决复杂数学问题的有效工具和方法。
通过本次实验，我们深入了解了数值逼近、插值、数值积分和常微分方程求解等计算方法的原理和应用。
这些方法在科学研究、工程设计和数据分析等领域中具有广泛的应用价值。
2012级研究生《计算方法》作业姓名：学号：专业：学院：成绩：_________________任课教师：丁军2012年11月18日实验一 牛顿下山法一、 实验目的：1、 掌握牛顿下山法求解方程根的推导原理。
2、理解牛顿下山法的具体算法与相应程序的编写。
二、 实验内容：采用牛顿下山法求方程2x3-5x-17=0在2附近的一个根。
三、 实验实现： 1、 算法：1()()k k k k f x x x f x λ+=-'下山因子从1λ=开始，逐次将λ减半进行试算，直到能使下降条件1()()k k f x f x +<成立为止。
再将得到的1k x +循环求得方程根近似值。
2、 程序代码如下：function [p,k]=NewtonDownHill(f,df,p0) N=2000;Tol=10^(-5);e=10^(-8); for k=1:N lamda=1;p1=p0-lamda*f(p0)/df(p0);while (abs(f(p1)) >= abs(f(p0)) & lamda>e) lamda=lamda/2;p1=p0-lamda*f(p0)/df(p0); endif abs(p1-p0)<Tol break end p0=p1; end ans=p13、 运行结果：四、 实验体会：牛顿下山法可以较快求的方程结果，对于该题，只需要5步。
运用计算机的数值迭代法可以很快求得满足精度要求的结果。
实验二 矩阵的列主元三角分解一、 实验目的：学会矩阵的三角分解，并且能够用MATLAB 编写相关程序，实现矩阵的三角分解，解方程组。
二、 实验内容：⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡2822171310871234567112345611123451111234111112311111121111111764321x x x x x x 用列主元消去法求解方程组（实现PA=LU) 要求输出： （1）计算解X; （2）L,U;（3）正整型数组IP(i),(i=1,···,n) (记录主行信息)。
2种微藻对养殖水体中氨氮和亚硝态氮的净化作用刘盼;贾成霞;杨慕;曲疆奇;张楠;张清靖【摘要】在水温26 ℃下采用室内培养法,将蛋白核小球藻和斜生栅藻分别置于0.5、1.0、2.0、4.0、8.0 mg/L 5种质量浓度的氨氮(N H4+-N)和亚硝态氮(NO2--N)的培养液中,培养14 d,每隔2 d分别测定培养液中N H4+-N和NO2--N的质量浓度和藻类密度.试验结果表明,在8.0 mg/L时蛋白核小球藻对N H4+-N和NO2--N 的去除率最高,分别为82.5% 和75.75%;而斜生栅藻在4.0 mg/L 时对N H4+-N的去除率最高,为86.75%;在0.5 mg/L时对NO2--N的去除率最高,为83.75%.在高质量浓度N H4+-N和NO2--N时蛋白核小球藻的扩繁速度更快,而斜生栅藻则在中低质量浓度N H4+-N和NO2--N溶液中更易增殖.利用不同藻类特性增殖藻类净化养殖水体中的N H4+-N和NO2--N具有很好的应用前景.%Two species of algae Chlorella pyrenoidosa and Scendesmus obliquus were cultured in NH4+-N and NO2--N media with concentration of0.5,1.0,2.0,4.0 and 8.0 mg/L,for 14 day to investigate the relationship between changes in concentrations of ammonia nitrogen(NH4+-N)and nitrite nitrogen(NO2--N)and growth of the two algae in aquaculture water.The results showed that the maximal removal rate of NH4+-N(82.5%)and NO2--N(70.75%)by C.pyrenoidosa was observed at 8.0 mg/L of NH4+-N and NO2--N.For S.obliquus,however,the maximal removal rate was found at 4.0 mg/L of NH4+-N (86.75%)and 0.5 mg/L of NO2-N(83.75%).According to phytoplankton cell density,C.pyrenoidosa was more suitable for growth in higher concentration of NH4+-N and NO2--N,whereas S.obliquus in lower concentration of NH4+-N and NO2--N ismore easy to proliferate.Therefore,it is a good applica-tion prospect for purification of NH4+-N and NO2--N in aquaculture water by different phytoplankton combination.【期刊名称】《水产科学》【年(卷),期】2018(037)003【总页数】5页(P389-393)【关键词】水产养殖;富营养化水体;蛋白核小球藻;斜生栅藻;氨氮;亚硝态氮【作者】刘盼;贾成霞;杨慕;曲疆奇;张楠;张清靖【作者单位】北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;农业部北方地区渔业资源环境科学观测实验站,北京100068;北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;农业部北方地区渔业资源环境科学观测实验站,北京100068;北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;农业部北方地区渔业资源环境科学观测实验站,北京100068;北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;农业部北方地区渔业资源环境科学观测实验站,北京100068;北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;北京市水产科学研究所,渔业生物技术北京市重点实验室,北京100068;农业部北方地区渔业资源环境科学观测实验站,北京100068【正文语种】中文【中图分类】S948集约化养殖业迅速发展，而水体污染已成为水产养殖业发展的瓶颈之一。
长沙民政职业技术学院毕业实践报告 题目:基于MATLAB 勺人脸识别系统的研扌旨导老师： ______ 谭刚林 ______________________ 系 另寸： 电子信息工程系 __________________ 班 级： ______________ 电子1133 ____________学号：1119013333 1119013334 1119013335 姓 名： 刘盼符思遥樊阳辉类型:2014年5月5日基于MATLAB勺人脸识别系统的研究符思遥、刘盼、樊阳辉指导老师：谭刚林苏宏艮马勇赞【摘要】人脸检测与识别技术是计算机视觉和模式识别等学科的研究热点之一，是进行身份认证最友好直接的手段，在出入境安全检查、内容检索、证件验证、门禁系统等领域都具有十分广泛的应用前景。
多年来，人脸识别技术中的很多问题都被深入地研究，而且大量的算法已经成功应用于人脸识别。
本文在研究了人脸检测和身份识别的关键技术和相关理论的基础上，重点讨论了在光照和背景不同的条件下，彩色静止图像的人脸检测和身份识别问题，它包括基于肤色分割的人脸粗检测、基于人眼检测的几何归一化和基于二维主成分分析法(2DPCA的身份识别。
本文主要工作如下：首先对彩色图像进行光照补偿，其次通过肤色检测获得可能的脸部区域并二值化，再用形态学开闭运算对图像进行滤波处理并通过一定规则确定人脸区域，然后运用水平垂直投影定位人眼坐标以此对人脸进行几何归一化，识别部分运用2DPCA勺图像映射方法对灰度图进行特征匹配，最后输出识别结果并进行语音播报。
实验结果表明，结合肤色和面部几何特征的算法能够对人脸进行较快速和准确的定位，同时2DPCAT法运用于身份识别也能达到较高的识别率。
本毕业设计对实际应用具有一定的参考价值，该系统的操作流程和输入输出方式是以实际应用为出发点，可应用于公安机关证件验证以及日常家庭的自动门禁系统等。
【关键词】人脸检测；肤色分割；人眼检测；2DPCA特征提取1绪论 (1)1.1选题的背景 (1)1.2人脸识别系统 (2)1.3人脸识别的典型方法 (2)2基于YCbCr颜色空间的肤色分割 (3)2.1三种色彩空间 (3)2.1.1 RGB色彩空间 (3)3基于2DPCA特征提取的身份识别 (4)3.1 2DPCA算法实验结果与分析 (5)3.1.1实验用数据库 (5)3.1.2实验结果与分析 (5)3.1.3 结论 (7)4人脸检测与识别系统设计与实现 (7)4.1系统环境 (7)4.2人脸检测与识别系统框图 (7)4.3系统功能模块 (8)4.4实验结果分析 (9)5总结与展望 (10)5.1总结 (10)5.2展望 (10)参考文献 (12)1绪论1.1选题的背景近年来随着计算机技术和互联网的发展，信息技术的安全变得越来越重要，生物特征识别技术得到广泛研究与开发，如人脸识别、指纹识别、掌形识别等。
收稿日期：2020-09-24基金项目：沈阳工程学院2019年大学生创新创业训练计划项目（201911632174）作者简介：田晓春（1994-），男，安徽六安人，硕士研究生。
多孔介质随机堆积填充床内流体流动的数值模拟研究田晓春，冯兆兴，刘盼（沈阳工程学院能源与动力学院，辽宁沈阳110136）摘要：采用离散单元法（DEM ）构建了多孔介质填充床内颗粒随机堆积结构，运用计算流体力学（CFD ）对填充床内部的流体流动进行数值模拟，探究不同入口速度下床层内部流体流动的分布规律。
结果表明：在小管径-粒径比填充床的床层中心截面处，流速分布存在局部不均匀性，颗粒表面和床层末端出现了明显的漩涡，床层末端处的漩涡几乎占满了整个流道；随着进口速度的增加，床层颗粒表面的漩涡个数增加，床层内部速度变化剧烈，有利于不同流体的互相掺混。
关键词：多孔介质；随机堆积；流动；数值模拟；填充床中图分类号：TB383文献标识码：A文章编号：1673-1603（2023）02-0019-06DOI ：10.13888/ki.jsie （ns ）.2023.02.004第19卷第2期2023年4月Vol.19No.2Apr.2023沈阳工程学院学报（自然科学版）Journal of Shenyang Institute of Engineering （Natural Science ）多孔介质填充床广泛应用于能源、化工等行业中，如催化反应器、低热值燃气燃烧器、辐射加热器及高温气冷堆堆芯等［1-8］。
由于填充床内部是颗粒随机下落堆积的，其结构对床层内部的孔隙率、压降及速度场有很大的影响［2,7］。
因此，对随机填充的多孔介质填充床内的孔隙率、压降及流场分布进行研究，对填充床的优化设计和提高内部的反应效率具有重要作用［5-6］。
填充床的传统设计是基于平均经验相关性的均质模型，这些关联式通常不适用于以壁效应（Wall effect ）和局部效应为主的小管径-粒径比填充床［8］。
分析检测液液萃取气相色谱法测定水中6种有机磷农药陈国清(莆田市环境监测站，福建莆田 351100）摘 要：本文采用液液萃取-气相色谱法检测水中敌敌畏、内吸磷、乐果、甲基对硫磷、马拉硫磷和对硫磷6种有机磷农药的含量。
实验以正己烷为萃取剂，对色谱条件进行优化。
实验结果显示，6种有机磷化合物在0.1～1.0 μg·mL-1线性关系良好，检出限为0.010～0.200 μg·L-1，相对标准偏差为1.54%～4.72%，加标回收率为76%～104%，本方法能满足水中有机磷农药检测的实际需要。
关键词：液液萃取-气相色谱法；有机磷农药；水质Determination of Six Organophosphorus Pesticides in Water by Liquid Liquid Extraction Gas ChromatographyCHEN Guoqing(Putian Environmental Monitoring Station, Putian 351100, China)Abstract: This article uses a liquid liquid extraction gas chromatography method to detect the content of six organophosphorus pesticides in water, including dichlorvos, phosphorus, dimethoate, methyl parathion, malathion, and parathion. The experiment used n-hexane as the extractant to optimize the chromatographic conditions. The experimental results showed that the six organic phosphorus compounds had a good linear relationship between 0.1 and 1.0 μg·mL-1, with a detection limit of 0.010 to 0.200 μg·L-1, a relative standard deviation of 1.54% to 4.72%, and a recovery rate of 76% to 104%. This method can meet the practical needs of detecting organic phosphorus pesticides in water.Keywords: liquid liquid extraction gas chromatography; organophosphorus pesticide; water quality有机磷农药的广泛使用会给人们的身心健康带来严重危害[1]。
实验报告课程名称: 计算方法院系: 数学科学系专业班级:学号:学生姓名:指导教师:开课时间: 2012至2013学年第一学期一、学生撰写要求按照实验课程培养方案的要求, 每门实验课程中的每一个实验项目完成后, 每位参加实验的学生均须在实验教师规定的时间内独立完成一份实验报告, 不得抄袭, 不得缺交。
学生撰写实验报告时应严格按照本实验报告规定的内容和要求填写。
字迹工整, 文字简练, 数据齐全, 图表规范, 计算正确, 分析充分、具体、定量。
二、教师评阅与装订要求1.实验报告批改要深入细致, 批改过程中要发现和纠正学生实验报告中的问题, 给出评语和实验报告成绩, 签名并注明批改日期。
实验报告批改完成后, 应采用适当的形式将学生实验报告中存在的问题及时反馈给学生。
2.实验报告成绩用百分制评定, 并给出成绩评定的依据或评分标准（附于实验报告成绩登记表后）。
对迟交实验报告的学生要酌情扣分, 对缺交和抄袭实验报告的学生应及时批评教育, 并对该次实验报告的分数以零分处理。
对单独设课的实验课程, 如学生抄袭或缺交实验报告达该课程全学期实验报告总次数三分之一以上, 不得同意其参加本课程的考核。
3.各实验项目的实验报告成绩登记在实验报告成绩登记表中。
本学期实验项目全部完成后, 给定实验报告综合成绩。
4.实验报告综合成绩应按课程教学大纲规定比例（一般为10-15%）计入实验课总评成绩；实验总评成绩原则上应包括考勤、实验报告、考核（操作、理论）等多方面成绩；5.实验教师每学期负责对拟存档的学生实验报告按课程、学生收齐并装订, 按如下顺序装订成册: 实验报告封面、实验报告成绩登记表、实验报告成绩评定依据、实验报告（按教学进度表规定的实验项目顺序排序）。
装订时统一靠左侧按“两钉三等分”原则装订。
3.画出x y z1 10 31 20 31 30 32 10 32 20 42 30 43 10 53 20 63 30 7所表示的三维曲面。
第二单元《第八课数据计算》教学实录 -2023—2024学年浙教版（2020）初中信息技术七年级上册一、课程基本信息1. 课程名称：初中信息技术2. 教学年级和班级：七年级（1）班3. 授课时间：2023年10月15日4. 教学时数：1课时本节课内容为浙教版（2020）初中信息技术七年级上册第二单元《第八课数据计算》，主要包括数据的录入、计算、排序和筛选等功能的使用，以及利用表格进行数据管理和分析的基本方法。
二、教学目标1. 让学生理解数据计算的基本概念，掌握数据录入、计算、排序和筛选的操作方法。
2. 培养学生运用信息技术工具进行数据管理与分析的能力，提高信息素养。
3. 引导学生将所学数据计算知识应用于实际情境，解决生活中的问题，增强实践操作技能。
三、教学难点与重点1. 教学重点本节课的教学重点是让学生掌握利用表格进行数据录入、计算、排序和筛选的基本操作。
具体包括：- 数据的录入：如何正确输入数值、文本等不同类型的数据到表格中。
- 数据的计算：运用公式和函数对表格中的数据进行求和、平均数、最大值和最小值等计算。
- 数据的排序：按照一定的规则对数据进行升序或降序排列。
- 数据的筛选：根据特定条件筛选出表格中的特定数据。
例如，在数据计算部分，重点是如何使用Excel中的SUM函数来求和，以及如何使用AVERAGE 函数来计算平均值。
2. 教学难点本节课的教学难点在于让学生理解和运用表格中的公式和函数，以及如何有效地管理和分析数据。
具体包括：- 公式和函数的使用：如何正确编写和使用公式、函数进行数据计算，如SUM、AVERAGE、COUNTIF等。
- 数据排序与筛选的灵活应用：如何在复杂的数据集中进行有效的排序和筛选，以快速找到所需信息。
例如，在公式和函数使用方面，难点在于学生可能难以理解函数的参数如何对应表格中的数据范围，以及如何根据不同的需求选择合适的函数。
在数据排序与筛选方面，难点是如何设置多个条件进行筛选，以及如何使用高级筛选功能来处理复杂的数据分析任务。
《计算方法》实验报告一、实验目的本次《计算方法》实验的主要目的是通过实际操作和编程实现，深入理解和掌握常见的计算方法在解决数学问题中的应用。
通过实验，提高我们运用数学知识和计算机技术解决实际问题的能力，培养我们的逻辑思维和创新能力。
二、实验环境本次实验使用的编程语言为 Python，使用的开发工具为 PyCharm。
实验运行的操作系统为 Windows 10。
三、实验内容与步骤1、线性方程组的求解实验内容：使用高斯消元法和LU分解法求解线性方程组。
实验步骤：首先，定义线性方程组的系数矩阵和常数向量。
对于高斯消元法，通过逐步消元将系数矩阵化为上三角矩阵，然后回代求解。
对于 LU 分解法，将系数矩阵分解为下三角矩阵 L 和上三角矩阵 U，然后通过向前和向后代换求解。
2、插值与拟合实验内容：使用拉格朗日插值法、牛顿插值法进行插值计算，并使用最小二乘法进行曲线拟合。
实验步骤：对于拉格朗日插值法和牛顿插值法，根据给定的节点数据计算插值多项式。
对于最小二乘法，根据给定的数据点和拟合函数形式，计算拟合参数。
3、数值积分实验内容：使用矩形法、梯形法和辛普森法计算定积分。
实验步骤：定义被积函数和积分区间。
对于矩形法，将积分区间等分为若干小区间，每个小区间用矩形面积近似积分值。
梯形法通过构建梯形来近似积分值。
辛普森法利用抛物线来近似积分值。
4、常微分方程的数值解法实验内容：使用欧拉法和改进的欧拉法求解常微分方程。
实验步骤：给定常微分方程和初始条件。
按照欧拉法和改进的欧拉法的公式进行迭代计算，得到数值解。
四、实验结果与分析1、线性方程组的求解高斯消元法和 LU 分解法都能成功求解线性方程组，但在计算效率和数值稳定性上可能存在差异。
对于规模较大的线性方程组，LU 分解法通常更具优势。
实验中通过对比不同方法求解相同线性方程组的结果，验证了算法的正确性。
2、插值与拟合拉格朗日插值法和牛顿插值法在给定节点处能够准确插值，但对于节点之外的区域，可能会出现较大偏差。
第1篇实验名称：计算思维在问题解决中的应用实验目的：通过本次实验，旨在探讨计算思维在问题解决中的应用，提高学生对计算思维的理解和应用能力。
实验时间：2023年X月X日实验地点：XX大学计算机实验室实验器材：1. 计算机2. 编程软件（如Python、Java等）3. 实验指导书实验步骤：一、实验准备1. 学生分组，每组3-5人。
2. 每组学生讨论确定一个具体的问题，并明确问题的背景和目标。
3. 每组学生查阅相关资料，了解问题的背景知识和可能的技术解决方案。
二、实验实施1. 每组学生根据讨论结果，确定问题解决的基本思路和方法。
2. 学生利用编程软件实现问题解决的基本思路，编写程序代码。
3. 学生进行代码调试，确保程序能够正常运行并达到预期效果。
4. 学生展示实验成果，并进行小组互评。
三、实验总结1. 每组学生撰写实验报告，总结实验过程、遇到的问题及解决方法。
2. 教师对实验报告进行批改，并给予点评和指导。
一、问题解决思路本次实验中，各组学生分别针对以下问题进行了计算思维的应用：1. 学生A组：计算班级学生的平均成绩。
2. 学生B组：设计一个简单的计算器，实现加减乘除运算。
3. 学生C组：编写一个程序，实现从1到100的质数筛选。
4. 学生D组：设计一个图书管理系统，实现图书的借阅、归还等功能。
5. 学生E组：编写一个程序，实现图片的缩放和旋转。
二、问题解决方法各组学生在解决问题时，主要采用了以下计算思维方法：1. 分解法：将复杂问题分解为若干个简单问题，逐一解决。
2. 递归法：利用递归思想解决具有重复子问题的问题。
3. 模拟法：通过模拟现实世界的现象，解决问题。
4. 搜索法：利用搜索算法找到问题的最优解或近似解。
5. 数据结构法：利用合适的数据结构提高程序运行效率。
三、实验总结1. 学生A组：通过编写程序，成功计算出班级学生的平均成绩，提高了计算能力。
2. 学生B组：设计并实现了简单的计算器程序，掌握了基本的编程技能。
