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matlab7.x
- 《精通MATLAB7.0混合编程》系统地介绍MATLAB 7.0的混合编程方法和技巧。全书共分为13章。第1章和第2章介绍MATLAB的基础知识，第3章简要介绍MATLAB混合编程，第4章至第9章分别介绍几种典型的混合编程方法，包括C-MEX、MATLAB引擎、MAT数据文件共享、Mideva、Matrix和Add-in。第10章、第11章介绍MATLAB与Delphi和Excel的混合编程。第12章介绍MATLAB COM Builder，第13章以图像处理为例介绍了一个综合应用实例。
szfx-dzy
- 数值分析大作业，北京航空航天大学 研究生一年级课程设计 已经过编译测试
szfx-dzy2
- 数值分析大作业2，北京航空航天大学研究生一年级课程设计 已经过编译测试
niudundiedai
- 数值分析中的牛顿迭代法，是课程学习是自己编的，是对函数进行插值的一种方法
exercise1
- 数值分析大作业第1题，北京航空航天大学研究生一年级课程设计 已经过编译测试-
shuzhifenxi
- 数值计算各算法的程序,包括:牛顿迭代法,超松驰迭代法,微分法等.对于初学数值分析这门课程的人有很大的帮助.
拉格朗日二次
- 大学里必学的一门课程，数值分析的一个必做的程序，拉格朗日二次插值-universities will learn a curriculum, a numerical analysis of the process will do, Lagrange quadratic interpolation.
拉格朗日一次插值
- 大学里必学的一门课程，数值分析的一个必做的程序，拉格朗日一次插值-universities will learn a curriculum, a numerical analysis of the process will do, Lagrange interpolation.
RK45andRK54
- Runge－Kutta45算法与Runge-Kutta54算法的matlab实现 数值分析课程代码-Runge-Kutta 45 algorithm and Runge-Kutta 54 algorithm matlab implementation Numerical Analysis Course Code
s3
- 一种二维插值的数值求解方法，数值分析课程大作业-A method of numerical solution of two-dimensional interpolation, numerical analysis course big job
Courseware-Numerical-Analysis-Course
- 西电数值分析课程所有的课件，非常全面，很有参考价值-Xi an University of Electronic Science and Technology Numerical Analysis Course all courseware, very comprehensive, a good reference value
Numercial
- 采用数值分析课程中的幂法与反幂法以及LU分解，计算大型矩阵的特征值。-The eigenvalues of the large matrix are calculated by the power law, the inverse power method and the LU decomposition in the course of numerical analysis.
Project10
- 采用数值分析课程中的插值逼近以及曲面拟合方法来估算复杂的函数表达式。-Interpolation approximations and surface fitting methods are used in the numerical analysis course to estimate complex function expressions.
Lefactoring-resource
- 数值分析课件的作业,有助你在课外学习数值分析课程,多多支持()
87333858
- 实现 了 数值分析 课程 中得 几个 算法, 包括牛顿 插值, 拉格 朗日 插值算法 等()
iedtph
- 数值分析课件的作业,有助你在课外学习数值分析课程,多多支持()
智能算法
- 各种智能算法的代码教程，包括数值分析课程中的代码，一维搜索、牛顿差值、梯度法、0.618法等
常微分方程和线性方程组的求解
- 包含常微分方程初值问题的求解，运用四阶Runge-Kutta方法计算该初值问题。还有对线性方程组的求解问题。是数值分析课程的基本程序。
LU分解
- 适用于数值分析课程编程例题，LU分解内容。(Suitable for numerical analysis course programming examples, LU decomposition)