用梯形法求积分代码matlab 科学计算-MATLAB-代码 以下代码: 使用牛顿拉普森方法找到多项式的根。 使用Regula Falsi 方法找到多项式的根。 使用二分法求多项式的根。 使用高斯消元法求线性方程组的解。 使用Gauss Jordan 方法求解线性方程组。 使用高斯赛达尔法求解线性方程组。 使用Newton's Forward Difference Interpolation在给定数据集中查找值。 使用拉格朗日插值在给定数据集中查找值。 使用梯形法则求函数的积分。 使用辛普森规则求函数的积分。 还有很多..
2023-02-05 23:37:36 4.91MB 系统开源
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今天小编就为大家分享一篇复化梯形求积分实例——用Python进行数值计算,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
2022-10-27 11:37:52 91KB 复化梯形 积分 Python
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变步长,复化梯形求积。包含一个头文件,一个主函数CPP。
2022-06-10 19:57:33 245KB 积分
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利用随机生成的数求一个函数的积分,撒的点越多,结果越准确
2022-05-30 22:09:36 980B 撒点法
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用梯形法求积分代码matlab 数值方法算法库 概括 该存储库包含使用 MATLAB 制作的原始算法,这些算法在科罗拉多州立大学的机械工程 105 中指定。 这个存储库中包含的算法是为了反映我对数值方法的掌握,因为它适用于计算机处理。 在每个文件夹中,您都会找到给出的提示和我注释的代码。 目录 辛普森复合 1/3 方法 创建此 MATLAB 函数是为了实施辛普森 1/3 规则以整合表格实验数据。 当给定两个一维向量(x 和 y)的输入时,此函数使用复合 1/3 公式计算积分。 如果给定向量中的间隔数为奇数,则包含一个额外的错误检查,它对最后一个间隔实施梯形规则。 LU 分解 此 MATLAB 函数确定方程组系数方阵的 LU 分解。 用户旨在输入系数矩阵,该函数将输出上三角矩阵和下三角矩阵。 除此之外,该函数还会在执行 LU Factorization 时输出与行的移动相对应的枢轴矩阵。 错误位置 此 MATLAB 函数可用于使用 False Position Method 估计给定函数的根。 三个最小输入包括函数和根的两个猜测 - 您还可以输入相对误差和最大迭代次数。 结果将是根估计猜
2022-05-21 23:25:57 388KB 系统开源
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我就废话不多说了,直接上代码吧! # 龙贝格法求积分 import math a=0 # 积分下限 b=1 # 积分上限 eps=10**-5 # 精度 T=[] # 复化梯形序列 S=[] # Simpson序列 C=[] # Cotes序列 R=[] # Romberg序列 def func(x): # 被积函数 y=math.exp(-x) return y def Romberg(a,b,eps,func): h = b - a T.append(h * (func(a) + func(b)) / 2) ep=eps+1 m=0 while
2022-05-18 20:43:14 85KB
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求积分图的matlab程序,有图测试过的,运行无任何问题!
2022-04-16 11:24:02 13KB 积分图,matlab,程序
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用matlab求积分方程代码粗糙的赫斯顿 该项目实现了(El Euch&Rosenbaum,2018)和(El Euch&Rosenbaum,2019)的(非通用)粗糙Heston模型。 令S(t)表示基础资产的时间t价格,模型在风险中性测度下表示以下内容 其中r是无风险利率,q是股息收益率,其中 执行 Matlab的实现基于如(Gerhold et al。,2019)建议的使用傅里叶变换的数值积分,以及(Lord&Kahl,2006)建议的最佳积分轮廓。 为了计算特征函数,我们求解了出现在(El Euch&Rosenbaum,2019)和使用(Diethelm,2004)的方案的Volterra积分方程。 实现假定。 请参阅文件“ get_started.m”以开始自己使用该代码。 在文件夹“ validation_and_test_scripts”中,您将找到更多脚本来验证代码并尝试各种设置。 备注:该代码是使用Matlab 2019a开发的,不一定适用于旧版本。 插图 下面我们举例说明该模型下的一些微笑: 参数是 然后我们定义log-moneyness:= log(strike
2022-02-27 19:04:41 85KB 系统开源
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针对目前电力系统状态估计主要采用的扩展卡尔曼滤波(EKF)存在鲁棒性差,精确度被非线性程度制约大等缺点,提出一种电力系统的计算线性方法――求积分卡尔曼滤波(QKF)进行电力系统的状态估计,该算法从统计线性回归的角度,运用高斯-厄米特积分点,使得估计精确度大幅提高,并且引入精确度高,全网实时同步的同步相量测量单元(PMU)数据,成熟性好,技术成熟的SCADA数据进行混合量测。仿真结果表明,QKF法比EKF法具有更高的计算精确度,PMU数据的引入又进一步提高了电力系统状态估计的性能。基于混合量测的QKF法状态
2021-12-23 13:49:48 409KB 工程技术 论文
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