信息与计算科学专业——一篇适用于数值计算方法期末考试的复习笔记

基于Matlab的BP神经网络结构与函数逼近能力的关系分析.pdf

数值逼近(复旦大学)答案

本书是大学计算机数学专业的基础课程——数值逼近的教材，主要讲述了数值逼近的理论和各种数值逼近方法。全书内容包括：函数的插值、样条插值和曲线拟合、最佳逼近、数值积分、快速Fourier变换、函数方程求根等。学生仅需要具备数学分析或高等数学、高等代数的预备知识即可阅读。

基于RBF网络的非线性滤波,采用matlab实现对数据的过滤,结果能很好拟合目标曲线，适合初学者学习研究

例如，运行“zetaRS(100000)”以获得 zeta(0.5 + i*100000) 的近似值。 对于大 t，该例程比 Matlab 的符号工具箱附带的 zeta 函数要快得多。 大 t 的误差非常小，但 zetaRS 对于小 t 不是很精确。 示例：>> tic; zetaRS(10000000), toc 答案 = 11.4580 - 8.6434i 经过的时间是 0.009604 秒。 >> 抽动; zeta(0.5+10000000i), toc 答案 = 11.4580 - 8.6434i 经过的时间是 175.978625 秒。 资料来源：Xavier Gourdon 和 Pascal Sebah：Riemann Zeta 函数的数值评估、数字、常数和计算， 或： http : //numbers.computation.free.fr/Constants/Miscell

主文件“PC_examples_1D.m”包含基本示例，其中使用多项式混沌 (PC) 扩展来近似几个概率分布。 该方法的关键组成部分在于正交多项式的计算和 PC 系数的计算： 一世）。 提供了计算 N 维 Hermite、Charlier 和 Jacobi 多项式的函数； 扩展到其他类型的正交多项式很简单。 ii). PC 系数是使用投影方法估计的，其中使用高斯-厄米积分求解积分。 此步骤仅针对 1D Hermite 多项式编程。 因此，需要进一步扩展到其他类型的正交多项式。 用于估计 PC 系数的回归方法的实现可以解决这个问题（希望它会包含在未来的版本中）。

MATLAB源码集锦-基于免疫算法的数值逼近优化分析

将可靠性优化设计理论与可靠性灵敏度分析方法相结合,讨论了机械零部件稳健优化设计的问题.系统地推导了基于鞍点逼近的可靠性灵敏度公式,并把可靠性灵敏度计算结果融入可靠性稳健优化设计模型之中,将可靠性稳健优化设计归结为满足可靠性要求的多目标优化问题.在基本随机参数概率分布已知的前提下,应用鞍点逼近技术,得到极限状态函数的分布函数与概率密度函数,并且将此结果应用到机械零部件的可靠性灵敏度分析中,进而实现了机械零部件的可靠性稳健优化设计.通过与Monte-Carlo方法计算所得的结果相比可知,应用鞍点逼近技术可以迅

一个简单的matlab多边形逼近于圆的演示程序，内有注释