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简介
本书共有数值计算中常用的 Visual Basic子过程近200个,内容包括:解线代数方程组、插值、数值积分、特殊函数、函数逼近、随机数、排序、特征值问题、数据拟合、方程求根和非线性方程组求解、函数的极值和最优化、傅里叶变换谱方法、数据的统计描述、解常微分方程组、两点边值问题的解法和解偏微分方程组.每一个子过程都包括功能、方法、使用说明、过程和例子五部分.本书的所有子过程都在Visual Basic 5.0版本上进行过验证,程序都能正确运行.同时配有光盘,包括所有子过程、验证过程及所有验证过程的Visual Basic工程项目.
本书可供大专院校师生和科研院所、工矿企业的工程技术人员使用.
目录
序
前言
第1章 线性代数方程组的解法
1.1全主元高斯-约当(gauss-jordan)消去法
1.2 lu分解法
1.3追赶法
1.4五对角线性方程组解法
1.5线性方程组解的迭代改善
1.6范德蒙(vandermonde)方程组解法
1.7托伯利兹(toeplitz)方程组解法
1.8奇异值分解
1.9线性方程组的共轭梯度法
1.10对称方程组的乔列斯基(cholesky)分解法
1.11矩阵的qr分解
1.12松弛迭代法
第2章 插值
2.1拉格朗日插值
2.2有理函数插值
2.3三次样条插值
2.4有序表的检索法
.2.5插值多项式
2.6二元拉格朗日插值
2.7双三次样条插值
第3章 数值积分
3.1梯形求积法
3.2辛普森(simpson)求积法
3.3龙贝格(romberg)求积法
3.4反常积分
3.5高斯(gauss)求积法
3.6三重积分
第4章 特殊函数
4.1 γ函数、贝塔函数、阶乘及二项式系数
4.2不完全γ函数、误差函数
4.3不完全贝塔函数
4.4零阶、一阶和任意整数阶的第一、二类贝塞尔函数
4.5零阶、一阶和任意整数阶的第一、二类变形贝塞尔函数
4.6分数阶第一类贝塞尔函数和变形贝塞尔函数
4.7指数积分和定指数积分
4.8连带勒让德函数
附录
第5章 函数逼近
5.1级数求和
5.2多项式和有理函数
5.3切比雪夫逼近
5.4积分和导数的切比雪夫逼近
5.5用切比雪夫逼近求函数的多项式逼近
第6章 随机数
6.1均匀分布随机数
6.2变换方法——指数分布和正态分布随机数
6.3舍选法——γ分布、泊松分布和二项式分布随机数
6.4随机位的产生
6.5蒙特卡罗积分法
第7章 排序
7.1直接插入法和shell方法
7.2堆排序
7.3索引表和等级表
7.4快速排序
7.5等价类的确定
附录
第8章 特征值问题
8.1对称矩阵的雅可比变换
8.2变实对称矩阵为三对角对称矩阵
8.3三对角矩阵的特征值和特征向量
8.4变一般矩阵为赫申伯格矩阵
8.5实赫申伯格矩阵的qr算法
第9章 数据拟合
9.1直线拟合
9.2线性最小二乘法
9.3非线性最小二乘法
9.4绝对值偏差最小的直线拟合
第10章 方程求根和非线性方程组的解法
10.1图解法
10.2逐步扫描法和二分法
10.3割线法和试位法
10.4布伦特(brent)方法
10.5牛顿-拉裴森(newton-raphson)法
10.6求复系数多项式根的拉盖尔(laguerre)方法
10.7求实系数多项式根的贝尔斯托(bairstou)方法
10.8非线性方程组的牛顿-拉裴森方法
第11章 函数的极值和最优化
11.1黄金分割搜索法
11.2不用导数的布伦特(brent)法
11.3用导数的布伦特(brent)法
11.4多元函数的下山单纯形法
11.5多元函数的包维尔(powell)法
11.6多元函数的共轭梯度法
11.7多元函数的变尺度法
11.8线性规划的单纯形法
第12章 傅里叶变换谱方法
12.1复数据快速傅里叶变换算法
12.2实数据快速傅里叶变换算法(一)
12.3实数据快速傅里叶变换算法(二)
12.4快速正弦变换和余弦变换
12.5卷积和逆卷积的快速算法
12.6离散相关和自相关的快速算法
12.7多维快速傅里叶变换算法
第13章 数据的统计描述
13.1分布的矩——均值、平均差、标准差、方差、斜差和峰态
13.2中位数的搜索
13.3均值与方差的显著性检验
13.4分布拟合的x的平方检验
13.5分布拟合的k-s检验法
第14章 解常微分方程组
14.1定步长四阶龙格-库塔(runge-kutta)法
14.2自适应变步长的龙格一库塔法
14.3改进的中点法
14.4外推法
第15章 两点边值问题的解法
15.1打靶法(一)
15.2打靶法(二)
15.3松弛法
第16章 偏微分方程的解法
16.1解边值问题的松弛法
16.2交替方向隐式方法(adi)
参考文献
编后记
前言
第1章 线性代数方程组的解法
1.1全主元高斯-约当(gauss-jordan)消去法
1.2 lu分解法
1.3追赶法
1.4五对角线性方程组解法
1.5线性方程组解的迭代改善
1.6范德蒙(vandermonde)方程组解法
1.7托伯利兹(toeplitz)方程组解法
1.8奇异值分解
1.9线性方程组的共轭梯度法
1.10对称方程组的乔列斯基(cholesky)分解法
1.11矩阵的qr分解
1.12松弛迭代法
第2章 插值
2.1拉格朗日插值
2.2有理函数插值
2.3三次样条插值
2.4有序表的检索法
.2.5插值多项式
2.6二元拉格朗日插值
2.7双三次样条插值
第3章 数值积分
3.1梯形求积法
3.2辛普森(simpson)求积法
3.3龙贝格(romberg)求积法
3.4反常积分
3.5高斯(gauss)求积法
3.6三重积分
第4章 特殊函数
4.1 γ函数、贝塔函数、阶乘及二项式系数
4.2不完全γ函数、误差函数
4.3不完全贝塔函数
4.4零阶、一阶和任意整数阶的第一、二类贝塞尔函数
4.5零阶、一阶和任意整数阶的第一、二类变形贝塞尔函数
4.6分数阶第一类贝塞尔函数和变形贝塞尔函数
4.7指数积分和定指数积分
4.8连带勒让德函数
附录
第5章 函数逼近
5.1级数求和
5.2多项式和有理函数
5.3切比雪夫逼近
5.4积分和导数的切比雪夫逼近
5.5用切比雪夫逼近求函数的多项式逼近
第6章 随机数
6.1均匀分布随机数
6.2变换方法——指数分布和正态分布随机数
6.3舍选法——γ分布、泊松分布和二项式分布随机数
6.4随机位的产生
6.5蒙特卡罗积分法
第7章 排序
7.1直接插入法和shell方法
7.2堆排序
7.3索引表和等级表
7.4快速排序
7.5等价类的确定
附录
第8章 特征值问题
8.1对称矩阵的雅可比变换
8.2变实对称矩阵为三对角对称矩阵
8.3三对角矩阵的特征值和特征向量
8.4变一般矩阵为赫申伯格矩阵
8.5实赫申伯格矩阵的qr算法
第9章 数据拟合
9.1直线拟合
9.2线性最小二乘法
9.3非线性最小二乘法
9.4绝对值偏差最小的直线拟合
第10章 方程求根和非线性方程组的解法
10.1图解法
10.2逐步扫描法和二分法
10.3割线法和试位法
10.4布伦特(brent)方法
10.5牛顿-拉裴森(newton-raphson)法
10.6求复系数多项式根的拉盖尔(laguerre)方法
10.7求实系数多项式根的贝尔斯托(bairstou)方法
10.8非线性方程组的牛顿-拉裴森方法
第11章 函数的极值和最优化
11.1黄金分割搜索法
11.2不用导数的布伦特(brent)法
11.3用导数的布伦特(brent)法
11.4多元函数的下山单纯形法
11.5多元函数的包维尔(powell)法
11.6多元函数的共轭梯度法
11.7多元函数的变尺度法
11.8线性规划的单纯形法
第12章 傅里叶变换谱方法
12.1复数据快速傅里叶变换算法
12.2实数据快速傅里叶变换算法(一)
12.3实数据快速傅里叶变换算法(二)
12.4快速正弦变换和余弦变换
12.5卷积和逆卷积的快速算法
12.6离散相关和自相关的快速算法
12.7多维快速傅里叶变换算法
第13章 数据的统计描述
13.1分布的矩——均值、平均差、标准差、方差、斜差和峰态
13.2中位数的搜索
13.3均值与方差的显著性检验
13.4分布拟合的x的平方检验
13.5分布拟合的k-s检验法
第14章 解常微分方程组
14.1定步长四阶龙格-库塔(runge-kutta)法
14.2自适应变步长的龙格一库塔法
14.3改进的中点法
14.4外推法
第15章 两点边值问题的解法
15.1打靶法(一)
15.2打靶法(二)
15.3松弛法
第16章 偏微分方程的解法
16.1解边值问题的松弛法
16.2交替方向隐式方法(adi)
参考文献
编后记
Visual Basic常用数值算法集
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