数据建模常规方法的Matlab实现(实例)

实验报告实验题目: 0.618法的MATLAB实现学生姓名:学号:实验时间: 2013-5-13一．实验名称: 0.618法求解单峰函数极小点二．实验目的及要求:1. 了解并熟悉0.618法的方法原理, 以及它的MATLAB 实现.2. 运用0.618法解单峰函数的极小点.三．实验内容：1. 0.618法方法原理:定理: 设f 是区间],[b a 上的单峰函

弦截法的matlab实现编辑Secant.m文档：Funtion[p1,err,k,y]=secant(f,p0,p1,delta,max1)%f是非线性函数%p0,p1是初始值%delta是给定允许误差%max1是迭代次数的上限%p1是所求得的方程的近似解%err是p1-p0的误差估计%k是所需要的迭代次数%y=f(p1)K=0,p0，p1,feval(‘

有限差分法及matlab实现

第九章最优化方法的MatIab实现在生活和工作中，人们对于同一个问题往往会提出多个解决方案，并通过各方面的论证从中提取最佳方案。最优化方法就是专门研究如何从多个方案中科学合理地提取出最佳方案的科学。由于优化问题无所不在，目前最优化方法的应用和研究已经深入到了生产和科研的各个领域，如土木工程、机械工程、化学工程、运输调度、生产控制、经济规划、经济管理等，并取得

[设计]罚函数法MATLAB程序一、进退法、0.618法、Powell法、罚函数法的Matlab程序设计罚函数法(通用)function y=ff(x,k)y=-17.86*0.42*x(1)/(0.8+0.42*x(1))*(1-exp(-2*(0.8+0.42*x(1))/3))*exp(-1.6)*x(2)-22.99*x(1)/(0.8+x(1))*

龙格库塔方法matlab实现~function ff=rk(yy,x0,y0,h,a,b)%yy为y的导函数,x0,y0,为初值,h为步长,a,b为区间c=(b-a)/h+1;i1=1; %c为迭代步数；i1为迭代步数累加值y=y0;z=zeros(c,6); %z生成c行，5列的零矩阵存放结果；%每行存放c次迭代结果，每列分别存放k1~k4及y的结果for

matlab(计算方法的MATLAB实现)

简介：本文档为《纵横向拉开档次法的MATLAB实现》，可适用于工程科技领域，主题内容包含globalxystdszxystdxy定义全局变量loadshuju原始数据xystd=zscore(shuju)数据无量纲处理xystdrow,符等。global xystdsz xystd x y %定义全局变量load shuju %原始数据xystd= zsco

有限元二维热传导波前法MATLAB程序•二维热传导有限元•使用高斯消去法解线性方程组的二维热传导有限元程序•波前法的基本概念与算法•使用波前法解线性方程组的二维热传导有限元程序•消元过程•波前法与高斯消去法的效率之比较•小结：波前法的过去、现在和未来波前法是求解线性方程组的一种方法，广泛用于有限元程序。它最初由英国人（？）B.M. Irons于1970在“国

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有限差分法Matlab实现

计算方法作业（作者：夏云木子）1、help linspacetype linspace2、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71];a2=[12 9;6 15;7 21];B=a1*a2, C=a1(:,1:2).*a2, D=a1.^2,E=a1(:).^23、a1=[5 12 47;13 41 2;9 6 71];a2=[12 9;6 15

迭代法及matlab实现方法一

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用蒙特卡洛方法估计积分方法及matlab编程实现专业班级：材料43学生姓名：王宏辉学号：2140201060指导教师：李耀武完成时间：2016年6月8日用蒙特卡洛方法估计积分 方法及matlab 编程实现实验内容：1用蒙特卡洛方法估计积分 20sin x xdx π⎰，2-0x e dx +∞⎰和22221xy x y e dxdy ++≤⎰⎰的值，并将估计

动态规划方法的matlab实现及其应用（龙京鹏，张华庆，罗明良，刘水林） (南昌航空大学，数学与信息科学学院，江西，南昌)摘要：本文运用matlab语言实现了动态规划的逆序算法，根据状态变量的维数，编写了指标函数最小值的逆序算法递归计算程序。两个实例的应用检验了该程序的有效性，同时也表明了该算法程序对众多类典型的动态规划应用问题尤其是确定离散型的应用问题的通

王能超 计算方法——算法设计及MATLAB实现课后代码

《数值分析》实验报告实验五班级：姓名：学号：成绩：一、实验目的与要求1．掌握高斯消去法的基本思路和迭代步骤；2．培养编程与上机调试能力。二、实验内容1．编写用高斯消元法解线性方程组的MATLAB程序，并求解下面的线性方程组，然后用逆矩阵解方程组的方法验证.（1）1231231230.101 2.304 3.555 1.1831.347 3.712 4.623

最优化方法及matlab实现