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大学数学建模培训资料 MATLAB
及其应用
MATLAB基础入门教程含代码及绘图 第4章 数值计算 共9页.pdf
(1)与符号计算相比,数值计算在科研和工程中的应用更为广泛。 (2)和十年、二十年前相比较,在当今计算机软硬件的支持下,人们所能拥有的计算能力已经得到了巨大的提升。
2022-04-06 01:50:34
334KB
matlab
开发语言
大学数学建模培训资料 MATLAB
及其应用
MATLAB基础入门教程含代码及绘图 第5章 数据和函数的可视化共28页.pdf
5.1.1离散数据和离散函数的可视化 一对实数标量),(yx可表示为平面上的一个点; 一对实数“向量”),(yx可表现为平面上的一组点。 MATLAB就是利用这种几何比拟法实现了离散数据可视化。 离散函数可视化的步骤: 先根据离散函数特征选定一组自变量TNxxx],,,[21=x; 再根据所给离散函数)(nnxfy=算得相应的TNyyy],,,[21=y, 然后在平面上几何地表现这组向量对),(yx。
2022-04-06 01:50:33
846KB
matlab
开发语言
大学数学建模培训资料 MATLAB
及其应用
MATLAB基础入门教程含代码及绘图 第6章 M文件和句柄函数 共10页.pdf
由于MATLAB是由C语言开发而成的,因此M文件的语法规则与C语言几乎一样,简单易学。 MATLAB用于程序流控制的指令与其它语言相应指令的用法十分相似。一般来讲,决定程序结构的语句可分为顺序语句、循环语句和分支语句3种,每种语句有各自的流控制机制,相互配合使用可以实现功能强大的程序 6.1.1if-else-
2022-04-06 01:50:32
474KB
matlab
c语言
开发语言
大学数学建模培训资料MATLAB
及其应用
MATLAB基础入门教程含代码及绘图 第7章Notebook及课程论文共6页.pdf
Notebook的功能: 使用户能在Word环境中“随心所欲地享用”MATLAB的浩瀚科技资源, 为用户营造融文字处理、科学计算、工程设计于一体的完美工作环境。 MATLABNotebook制作的M-book文档 不仅拥有MS-Word的全部文字处理功能 而且具备MATLAB无与伦比的数学解算能力和灵活自如的计算结果可视化能力。 它既可以看作解决各种计算问题的字处理软件, 也可以看作具备完善文字编辑功能的科技应用软件。 M-book文档最显著的特点是它的“活”性: 它为论文、科技报告、讲义教材、学生作业的撰写营造了文字语言思维和科学计算思维的和谐环境。 用M-book写成的电子著作、电子文稿、讲义教材不仅图文并茂,而且动静结合。那些由MATLAB指令构成的例题、演示,都可供读者亲自操作,举一反三,从而在“手脑并用”的环境中由此及彼、由浅入深。
2022-04-06 01:50:31
370KB
matlab
开发语言
大学数学建模培训资料 MATLAB
及其应用
MATLAB基础入门教程含代码及绘图 共7个章节.rar
【课程列表】 第1章 基础准备及入门 共33页.pdf 第2章 符号计算 共22页.pdf 第3章 数值数组及向量化运算 共14页.pdf 第4章 数值计算 共9页.pdf 第5章 数据和函数的可视化 共28页.pdf 第6章 M文件和句柄函数 共10页.pdf 第7章 Notebook以及课程论文说明 共6页.pdf
2022-04-06 01:50:30
3.88MB
matlab
开发语言
软考系统架构设计师-论云原生架构
及其应用
范文
软考系统架构设计师-论云原生架构
及其应用
范文
2022-04-06 01:48:47
188KB
系统架构
云原生
架构
1
软考系统架构设计师-论数据分片技术
及其应用
范文
软考系统架构设计师-论数据分片技术
及其应用
范文
2022-04-06 01:48:46
145KB
系统架构
1
傅立叶变换
及其应用
(The Fourier Transform And Its Applications)
国外原版经典教材,傅立叶变换
及其应用
(The Fourier Transform And Its Applications)
2022-04-04 10:49:00
128.47MB
傅立叶变换
1
MEMS技术
及其应用
早在二十世纪六十年代,在硅集成电路制造技术发明不久,研究人员就想利用这些制造技术和利用硅很好的机械特性,制造微型机械部件,如微传感器、微执行器等。如果把微电子器件同微机械部件做在同一块硅片上,就是微机电系统——MEMS: Microelectromechanical System。
2022-04-03 19:16:34
8.85MB
MEMS
技术
应用
1
基于Python的瓦斯浓度 ARIMA预测模型 构建
及其应用
-论文
针对矿井瓦斯浓度预测研究现状,提出一种基于Python的瓦斯浓度时间序列预测方法。 该方法采集、处理了矿井瓦斯浓度历史数据,形成适用于数据挖掘的平稳时间序列;基于该序列,调 用Python自带的ARIMA模块函数,构建瓦斯浓度预测模型;利用建立的预测模型对瓦斯浓度进行 预测,并对比分析瓦斯浓度历史数据与预测数据的误差大小,进行模型预测效果评价;最后,利用满 足精度要求的预测模型,预测瓦斯浓度变化趋势。 以贵州某矿为例,采集2018年3月5日 至2018年3月7日的瓦斯数据作为样本数据,并调用Python的ARIMA模块建立预测模型,开展瓦斯浓度 预测研究。 结果表明,该方法实现了瓦斯浓度预测的可视化,并使瓦斯浓度预测均方根误差低为2.34%,预测精度较高,可为降低矿井瓦斯事故提供一定的技术支撑。
2022-04-02 11:44:53
3.71MB
矿井瓦斯浓度预测
时间序列
Python语言
ARIMA
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