数值分析计算实习第二题 QR分解法求解矩阵特征值 代码亲测可用

北航数值分析计算实习大作业1 幂法反幂法求特征值

误差分析计算公式及matlab代码实现（均方误差MSE，平均绝对误差MAE，平均绝对百分比误差MAPE，均方百分比误差MSPE，均方根误差RMSE，残差平方和SSE）

西电《集成电路版图设计》实验报告，实验一：三输入或与门设计；实验二：针对IO的缓冲器版图设计。要求：实验报告要涵盖分析计算过程

MATLAB在因子分析计算和等值线绘制中的应用.pdf

北航数值分析计算实习题目一 幂法反幂法求特征值

内置功能 1.监测站管理：对监测站信息进行管理。 2.监测站原始数据：对监测站的原始数据进行管理。 3.时段均值数据：计算和查询各监测站的每时段均值数据。 4.每时段月均值数据：计算和查询各监测站的每时段月均值数据。 5.每日均值数据：计算和查询各监测站的每日均值数据。 6.每月均值数据：计算和查询各监测站的每月均值数据。 7.各指标指定时段日期曲线：显示某些监测站的某些监测指标在一段时期的在某个指定时段的按时段平均值数据 8.各指标长期连续曲线：显示某些监测站的某些监测指标在一段时期内的按时段平均值数据（时段从00-23） 9.每时段日均值曲线：显示某些监测站在某几天的某些时段范围内的某些监测指标的时段按日平均值数据 10.每时段月均值曲线：显示某些监测站在某个月的某些时段范围内的某些监测指标的时段按月平均值数据 11.日均值曲线：显示某些监测站在一段日期内的某些监测指标的日平均值数据 12.月均值曲线：显示某些监测站在一段日期内的某些监测指标的月平均值数据

在实验课上自己编写的插值法的程序，包括拉格朗日N次插值和分段抛物（二次）插值，有一定的界面，完全用C语言实现的。请各位多指教～

matlab回归分析计算t统计量代码GlobalSearchRegression 抽象的 GlobalSearchRegression既是世界上最快的全子集回归命令（一种广泛的用于自动模型/特征选择的工具），也是开发针对机器学习和计量经济学算法的一致框架的第一步。 用Julia编写，它是命令的高性能计算版本（获取原始代码）。 在多核个人计算机中（我们将Threadripper 1950x构建用于基准测试），它的运行速度比原始Stata代码快3165倍，比著名的R-alternatives快197倍。 尽管如此，GlobalSearchRegression不仅着眼于执行时间，而且还着眼于将机器学习算法与计量经济学诊断工具逐步集成到友好的图形用户界面（）中，以简化令人尴尬的并行定量研究。 在机器学习环境（例如，专注于预测分析/预测准确性的问题）中，越来越多的“训练/测试”算法（其中许多在Julia中显示出非常有趣的性能）以比较替代结果并找到合适的模型。 但是，关注因果推理的问题需要五个重要的计量经济学特征：1）简约（避免使用非常大的理论模型）； 2）可解释性（用于因果推理，拒绝“直觉-损失

C 语言数学表达式分析计算的源程序。 原始代码来自互联网，代码经本人 修改，以支持更多的运算操作并显示表达式分析过程，代码容易扩展并 用于你的编程项目。