中南大学数值分析(计算方法)实验报告完整版

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计算方法实验报告

姓名:

学号:

专业班级:

指导老师:易昆南

实验一

学号班级姓名指导教师易昆南实验题目非线性方程与方程组的数值解法评分

1、实验目的:

2、实验内容:

3、详细设计:

syms x

y1=1+1/x^2;

y2=(1+x^2)^(1/3);

y3=1/sqrt(x-1);

a1=diff(y1);

a2=diff(y2);

a3=diff(y3);

w1=subs(a1,1.5);

w2=subs(a2,1.5);

w3=subs(a3,1.5);

if abs(w1)<1

disp('y1是收敛的'); else

disp('y1是发散的'); end

if abs(w2)<1

disp('y2是收敛的'); else

disp('y2是发散的');

end

if abs(w3)<1

disp('y3是收敛的');

else

disp('y3是发散的');

end

k=input('输入迭代次数')

x1=1.5;

x2=1.5;

x3=1.5;

for i=1:k

x1(i+1)=1+1/(x1(i))^2

x2(i+1)=(1+x2(i)^2)^(1/3)

x3(i+1)=1/sqrt(x3(i)-1) end

4、实验结果:

>> diedai1

y1是收敛的

y2是收敛的

y3是发散的

输入迭代次数1

k =

1

x1 =

1.5000 1.4444 x2 =

1.5000 1.4812 x3 =

1.5000 1.4142 >>

5、实验总结:

实验二

学号班级姓名指导教师易昆南实验题目非线性方程与方程组的数值解法(2)评分

1、设计目的:

2、实验内容:

3、详细设计:

(1)syms x

y=exp(x)+10*x-2;

f=solve('exp(x)+10*x-2=0'); a=0;

b=1;

k=input('设置检验次数')

for i=1:k

l(i)=subs(y,0)%l(1)为负值

k(i)=subs(y,1)%k(i)为正值

m=subs(y,(a+b)/2);

if m<0

a=(a+b)/2

else

b=(a+b)/2

end

end

(2)clear all

format long

k=input('请输入迭代次数'); x(1)=0

for i=1:k

x(i+1)=(2-exp(x(i)))/10 end

4、实验结果:

(1)>> erfenfa

设置检验次数3

k =

3

l =

-1

k =

10.718281828459045

b =

0.500000000000000

l =

-1 -1

k =

10.718281828459045 10.718281828459045

b =

0.250000000000000

l =

-1 -1 -1

k =

10.718281828459045 10.718281828459045 10.718281828459045

b =

0.125000000000000

>>

(2)>> diedai2

请输入迭代次数2

x =

x =

0 0.100000000000000

x =

0 0.100000000000000 0.089482908192435 5、实验总结:

实验三

学号班级姓名指导教师易昆南实验题目牛顿下山法评分

1、实验目的:

2、实验内容:

用牛顿下山法0.6附近的根。

3、详细设计:

此程序有一个主函数,储存在一个M文件中,实验时调用函数完成。

主函数一(niudunxiashan1)

clear all

x(1)=0.6;

for i=1:inf

x(i+1)=x(i)-(x(i)^3-x(i)^2-1)/(3*x(i)^2-2*x(i));

y(i)=x(i)^3-x(i)^2-1;

y(i+1)=x(i+1)^3-x(i+1)^2-1;

if abs(y(i+1))>abs(y(i))

for k=1:50

x(i+1)=x(i)-(1/2^(k-1))*(x(i)^3-x(i)^2-1)/(3*x(i)^2-2*x(i));

y(i+1)=x(i+1)^3-x(i+1)^2-1;

if abs(y(i+1))

break

end

end

end

if floor(y(i+1)*10000)==0

j=i+1;

break

end

end

disp(['迭代次数为:'])

disp(j)

x

4、实验结果:

输入

>> niudunxiashan1

输出

迭代次数为:

8

x =

0.6000 0.0042 -0.0032 1.2103 1.5609 1.4734 1.4656

1.4656

5、实验总结:

实验四

学号班级姓名指导教师易昆南实验题目史蒂芬孙迭代法评分

1、设计目的:

2、实验内容:

求01x x 2

3=--在0.6附近的根,迭代公式为

(1)

2

k 1k x /11x +=+ (2) 32k

1k x 1x +=+ (3) 1

x /1x k 1k -=+

3、详细设计:

此程序有两个主函数,储存在两个M 文件中,实验时分别调用函数完成。 主函数一(steffensen1) clear all x(1)=0.6; for i=1:inf

y(i)=1+1/x(i)^2; z(i)=1+1/y(i)^2;

x(i+1)=x(i)-(y(i)-x(i))^2/(z(i)-2*y(i)+x(i)); if floor(x(i+1)*1000)==floor(x(i)*1000) j=i+1; break

end

end

y(j)=0;

z(j)=0;

A=['k','x','y','z'];

M=zeros(j,4);

for i=1:j

M(i,1)=i-1;

M(i,2)=x(i);

M(i,3)=y(i);

M(i,4)=z(i);

end

xlswrite('E:\Program Files\MATLAB\bin\迭代加速\steffensen.xls', A,'sheet1','A1:D1');

xlswrite('E:\Program Files\MATLAB\bin\迭代加速\steffensen.xls', M,'sheet1','A2:D7');

主函数二(diedai)

clear all

x(1)=0.6;

for i=1:inf

y(i)=(1+x(i)^2)^(1/3);

z(i)=(1+y(i)^2)^(1/3);

x(i+1)=x(i)-(y(i)-x(i))^2/(z(i)-2*y(i)+x(i));

if floor(x(i+1)*1000)==floor(x(i)*1000)

j=i+1;

break

end

end

y(j)=0;

z(j)=0;

A=['k','x','y','z'];

M=zeros(j,4);

for i=1:j

M(i,1)=i-1;

M(i,2)=x(i);

M(i,3)=y(i);

M(i,4)=z(i);

end

xlswrite('E:\Program Files\MATLAB\bin\迭代加速\steffensen.xls', A,'sheet2','A1:D1');

xlswrite('E:\Program Files\MATLAB\bin\迭代加速\steffensen.xls', M,'sheet2','A2:D5');

操作系统实验报告-中南大学

操作系统原理试验报告 班级: 学号: 姓名:

实验一:CPU调度 一、实验内容 选择一个调度算法,实现处理机调度。 二、实验目的 多道系统中,当就绪进程数大于处理机数时,须按照某种策略决定哪些进程优先占用处理机。本实验模拟实现处理机调度,以加深了解处理机调度的工作。 三、实验题目 1、设计一个按优先权调度算法实现处理机调度的程序; 2、设计按时间片轮转实现处理机调度的程序。 四、实验要求 PCB内容: 进程名/PID; 要求运行时间(单位时间); 优先权; 状态: PCB指针; 1、可随机输入若干进程,并按优先权排序; 2、从就绪队首选进程运行:优先权-1/要求运行时间-1 要求运行时间=0时,撤销该进程 3、重新排序,进行下轮调度 4、最好采用图形界面; 5、可随时增加进程; 6、规定道数,设置后备队列和挂起状态。若内存中进程少于规定道数,可自动从后备 队列调度一作业进入。被挂起进程入挂起队列,设置解挂功能用于将指定挂起进程解挂入就绪队列。 7、每次调度后,显示各进程状态。 实验二:内存管理 一、实验内容 主存储器空间的分配和回收 二、实验目的 帮助了解在不同的存储管理方式下,应怎样实现主存空间的分配和回收。 三、实验题目 在可变分区管理方式下,采用最先适应算法实现主存空间的分配和回收。

四、实验要求 1、自行假设主存空间大小,预设操作系统所占大小并构造未分分区表; 表目内容:起址、长度、状态(未分/空表目) 2、结合实验一,PCB增加为: {PID,要求运行时间,优先权,状态,所需主存大小,主存起始位置,PCB指针} 3、采用最先适应算法分配主存空间; 4、进程完成后,回收主存,并与相邻空闲分区合并 .1、Vo类说明(数据存储结构) 进程控制块PCB的结构: Public class PCB{ //进程控制块PCB,代表一个进程 //进程名,作为进程的标识; private String name; //要求运行时间,假设进程运行的单位时间数; private int time; //赋予进程的优先权,调度时总是选取优先数小的进程先执行; private int priority; //状态,假设有“就绪”状态(ready)、“运行”状态(running)、 //“后备”状态(waiting)、“挂起”状态(handup) private String state; //进程存放在table中的位置 private int start; //进程的大小 private int length; //进程是否进入内存,1为进入,0为未进入 private int isIn; //进程在内存中的起始位置 private int base; //进程的大小 private int limit; //一些get和set方法以及构造器省略… };

数值计算方法试题及答案

数值计算方法试题一 一、填空题(每空1分,共17分) 1、如果用二分法求方程在区间内的根精确到三位小数,需对分()次。 2、迭代格式局部收敛的充分条件是取值在()。 3、已知是三次样条函数,则 =( ),=(),=()。 4、是以整数点为节点的Lagrange插值基函数,则 ( ),( ),当时( )。 5、设和节点则 和。 6、5个节点的牛顿-柯特斯求积公式的代数精度为,5个节点的求积公式最高代数精度为。 7、是区间上权函数的最高项系数为1的正交多项式族,其中,则。 8、给定方程组,为实数,当满足,且时,SOR迭代法收敛。 9、解初值问题的改进欧拉法是 阶方法。 10、设,当()时,必有分解式,其中为下三角阵,当其对角线元素满足()条件时,这种分解是唯一的。 二、二、选择题(每题2分) 1、解方程组的简单迭代格式收敛的充要条件是()。(1), (2) , (3) , (4) 2、在牛顿-柯特斯求积公式:中,当系数是负值时,公式的稳定性不能保证,所以实际应用中,当()时的牛顿-柯特斯求积公式不使用。 (1),(2),(3),(4), (1)二次;(2)三次;(3)四次;(4)五次 4、若用二阶中点公式求解初值问题,试问为保证该公式绝对稳定,步长的取值范围为()。 (1), (2), (3), (4)

三、1、 2、(15 (1)(1) 试用余项估计其误差。 (2)用的复化梯形公式(或复化 Simpson公式)计算出该积分的近似值。 四、1、(15分)方程在附近有根,把方程写成三种不同的等价形式(1)对应迭代格式;(2)对应迭代格式;(3)对应迭代格式。判断迭代格式在的收敛性,选一种收敛格式计算附近的根,精确到小数点后第三位。选一种迭代格式建立Steffensen迭代法,并进行计算与前一种结果比较,说明是否有加速效果。 2、(8分)已知方程组,其中 , (1)(1)列出Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的分量形式。 (2)(2)求出Jacobi迭代矩阵的谱半径,写出SOR 迭代法。 五、1、(15分)取步长,求解初值问题用改进的欧拉法求的值;用经典的四阶龙格—库塔法求的值。 2、(8分)求一次数不高于4次的多项式使它满足 ,,,, 六、(下列2题任选一题,4分) 1、1、数值积分公式形如 (1)(1)试确定参数使公式代数精度尽量高;(2)设,推导余项公式,并估计误差。 2、2、用二步法 求解常微分方程的初值问题时,如何选择参数使方法阶数尽可能高,并求局部截断误差主项,此时该方法是几阶的。 数值计算方法试题二 一、判断题:(共16分,每小题2分) 1、若是阶非奇异阵,则必存在单位下三角阵和上三角阵,使唯一成立。()

岩石力学-硕士研究生课程报告-中南大学

硕士研究生课程报告 题目顺层高边坡稳定性影响因素 及工程灾害防治 姓名曾义 专业班级岩土13级 任课教师阳军生张学民 中南大学土木工程学院

引言 近年来,随着铁路公路建设步伐加快,铁路公路等级不断提高,边坡防护建设工程中所遇到的岩土边坡安全稳定性问题也相应增多,并成为岩土工程中比较常见的技术难题。由于工程建设的需要,往往在一定程度上破坏或扰动原来较为稳定的岩土体而形成新的人工边坡,因而普遍存在着边坡稳定的问题需要解决。国家实施西部大开发战略以来,西部山区高等级公路得到迅速发展。在山区修建高等级公路不可避免会遇到大量的深挖高填路基,就目前建设的高速公路情况看:一般情况下,100km长的山区高等级公路,挖填方路基段落长度占路线总长度的60%以上。已建高速公路最高的填方已达到50多米,最高的挖方边坡高度已超过100m。尽管山区高等级公路的建设越来越倡导环境保护,尽量避免深挖高填,但路基作为公路的主要结构,其边坡稳定问题不可避免。在山区复杂多变的地质条件下建设高等级公路,其边坡稳定性问题必将受到人们的普遍关注,高边坡岩土安全状况直接关系到公路交通运输安全。 虽然计算理论方法、地质探测技术、现代监测技术、边坡加固技术及施工技术不断的在进步,但顺层边坡稳定性问题和高边坡稳定性问题,时至今日依然是国内外学者研究的热点问题,并逐步涌现出许多的新的研究方向。 1、顺倾高边坡稳定性研究现状 随着人类工程活动的发展,对边坡问题的研究也在不断深入,归纳前人对边坡问题的研究大致可分为以下几个阶段: 人们对边坡稳定性的关注和研究最早是从滑坡现象开始的(张倬元等,2001)。19世纪末和20世纪初期,伴随着欧美资本主义国家的工业化而兴起的大规模土木工程建设(如修筑铁路、公路,露天采矿,天然建材开采等),出现了较多的人工边坡,诱发了大量滑坡和崩塌,造成了很大的损失。这时,人们才开始重视边坡失稳给人类造成的危害,并开始借用一般材料分析中的工程力学理论对滑坡进行半经验、半理论的研究。 20世纪50年代,我国学者引进苏联工程地质的体系,继承和发展了“地质历史分析”法,并将其应用于滑坡的分析和研究中,对边坡稳定性研究起到了推动作用(张倬元等,1994)。该阶段学者们着重边坡地质条件的描述和边坡类型的划分,采用工程地质类比法评价边坡稳定性。 20世纪60年代,世界上几起灾难性的边坡失稳事件的发生(如意大利的瓦依昂滑坡造成近3000人死亡和巨大的经济损失)(张倬元等,1994),使人们逐渐认识到了结构面对边坡稳定性的控制作用以及边坡失稳的时效特征,初步形

数值计算方法比较

有限差分方法(FDM:Finite Difference Method)是计算机数值模拟最早采用的方法,至今仍被广泛运用。该方法将求解域划分为差分网格,用有限个网格节点代替连续的求解域。有限差分法以Taylor级数展开等方法,把控制方程中的导数用网格节点上的函数值的差商代替进行离散,从而建立以网格节点上的值为未知数的代数方程组。有限差分法主要集中在依赖于时间的问题(双曲型和抛物型方程)。有限差分法方面的经典文献有Richtmeyer & Morton的《Difference Methods for Initial-Value Problems》;R. LeVeque《Finite Difference Method for Differential Equations》;《Numerical Methods for C onservation Laws》。 注:差分格式: (1)从格式的精度来划分,有一阶格式、二阶格式和高阶格式。 (2)从差分的空间形式来考虑,可分为中心格式和逆风格式。 (3)考虑时间因子的影响,差分格式还可以分为显格式、隐格式、显隐交替格式等。 目前常见的差分格式,主要是上述几种形式的组合,不同的组合构成不同的差分格式。差分方法主要适用于有结构网格,网格的步长一般根据实际地形的情况和柯朗稳定条件来决定。 构造差分的方法: 构造差分的方法有多种形式,目前主要采用的是泰勒级数展开方法。其基本的差分表达式主要有三种形式:一阶向前差分、一阶向后差分、一阶中心差分和二阶中心差分等,其中前两种格式为一阶计算精度,后两种格式为二阶计算精度。通过对时间和空间这几种不同差分格式的组合,可以组合成不同的差分计算格式。 有限差分法的不足:由于采用的是直交网格,因此较难适应区域形状的任意性,而且区分不出场函数在区域中的轻重缓急之差异,缺乏统一有效的处理自然边值条件和内边值条件的方法,难以构造高精度(指收敛阶)差分格式,除非允许差分方程联系更多的节点(这又进一步增加处理边值条件韵困难)。另外它还有编制不出通用程序的困难。 有限差分法的优点:该方法是一种直接将微分问题变为代数问题的近似数值解法,数学概念 直观,表达简单,精度可选而且在一个时间步内,对于一个给定点来说其相关的空间点只是 与该相邻的几点,而不是全部的空间点。是发展较早且比较成熟的数值方法 广义差分法(有限体积法)(GDM:Generalized Difference Method):1953年,Mac—Neal 利用积分插值法(也称积分均衡法)建立了三角网格上的差分格 式,这就是以后通称的不规划网格上的差分法.这种方法的几何误差小,特别是给出了处理自然边值条件(及内边值条件)的有效方法,堪称差分法的一大进步。1978年,李荣华利用有限元空间和对偶单元上特征函数的推广——局部Taylor展式的公项,将积分插值法改写成广义Galerkin法形式,从而将不规则网格差分法推广为广义差分法.其基本思路是,将计算区域划分为一系列不重复的控制体积,并使每个网格点周围有

2017中南大学人工智能实验报告

“人工智能”实验报告 专业: 班级: 学号: 姓名: 2017年4月日

实验一搜索策略 (一)实验内容 1. 熟悉和掌握启发式搜索的定义、估价函数和算法过程;比较不同算法的性能。 2. 修改八数码问题或路径规划问题的源程序,改变其启发函数定义,观察结果的变化,分析原因。 (二)实验思路 1.利用已有程序“search.jar”,利用已有的“简单搜索树”图或自行构建一个图,选择DFS/BFS/Lowest Cost First/Best-First/Heuristic Depth First/A*等不同的搜索策略,观察程序运行中,OPEN表和CLOSED表的变化,观察搜索过程的变化,理解各个算法的原理。 2.任选八数码问题或路径规划问题的源程序,思考程序如何解决该问题,并对其启发函数进行修改,观察结果的变化,并分析原因 (三)程序清单 此处我选择了路径规划问题:由于篇幅原因,只附上启发函数的定义部分。 原启发函数: floatMapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode&nodeGoal ) { floatxd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); floatyd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); return (xd + yd); } 第一次修改后的启发函数: float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode&nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); float d=sqrt(xd*xd+yd*yd); return d; } 第二次修改后的启发函数: float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode&nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x))); float yd = fabs(float(((float)y - (float)nodeGoal.y))); float d=3*sqrt(xd*xd+yd*yd); return d; } 第三次修改后的启发函数: float MapSearchNode::GoalDistanceEstimate( MapSearchNode&nodeGoal ) { float xd = fabs(float(((float)x - (float)nodeGoal.x)));

数值分析(计算方法)总结

第一章绪论 误差来源:模型误差、观测误差、截断误差(方法误差)、舍入误差 是的绝对误差,是的误差,为的绝对误差限(或误差限) 为的相对误差,当较小时,令 相对误差绝对值得上限称为相对误差限记为:即: 绝对误差有量纲,而相对误差无量纲 若近似值的绝对误差限为某一位上的半个单位,且该位直到的第一位非零数字共 有n位,则称近似值有n位有效数字,或说精确到该位。 例:设x==3.1415926…那么,则有效数字为1位,即个位上的3,或说精确到个位。 科学计数法:记有n位有效数字,精确到。 由有效数字求相对误差限:设近似值有n位有效数字,则其相对误差限为 由相对误差限求有效数字:设近似值的相对误差限为为则它有n位有效数字 令 1.x+y近似值为和的误差(限)等于误差(限) 的和 2.x-y近似值为 3.xy近似值为 4. 1.避免两相近数相减 2.避免用绝对值很小的数作除数 3.避免大数吃小数

4.尽量减少计算工作量 第二章非线性方程求根 1.逐步搜索法 设f (a) <0, f (b)> 0,有根区间为 (a, b),从x0=a出发,按某个预定步长(例如h=(b-a)/N)一步一步向右跨,每跨一步进行一次根的搜索,即判别f(x k)=f(a+kh)的符号,若f(x k)>0(而f(x k-1)<0),则有根区间缩小为[x k-1,x k] (若f(x k)=0,x k即为所求根), 然后从 x k-1出发,把搜索步长再缩小,重复上面步骤,直到满足精度:|x k-x k-1|< 为止,此时取 x*≈(x k+x k-1)/2作为近似根。 2.二分法 设f(x)的有根区间为[a,b]= [a0,b0], f(a)<0, f(b)>0.将[a0,b0]对分,中点x0= ((a0+b0)/2),计算f(x0)。 3.比例法 一般地,设 [a k,b k]为有根区间,过(a k, f(a k))、 (b k, f(b k))作直线,与x轴交于一 点x k,则: 1.试位法每次迭代比二分法多算一次乘法,而且不保证收敛。 2.比例法不是通过使求根区间缩小到0来求根,而是在一定条件下直接构造出一个点列(递推公式),使该点列收敛到方程的根。——这正是迭代法的基本思想。 事先估计: 事后估计 局部收敛性判定定理: 局部收敛性定理对迭代函数的要求较弱,但对初始点要求较高,即初始点必须选在精确解的附近 Steffensen迭代格式: Newton法: Newton下山法:是下山因子 弦割法:

中南大学工程训练报告15

自动化工程训练 —基于MATLAB的电力电子系统仿真 学院:信息科学与工程学院 仿真内容:三相桥式整流电路 班级姓名:自动化0801 肖娉 学号:0909080320 指导老师:桂武鸣老师 日期:2011.08.29--2011.09.09

电力电子技术综合了电子电路、电机拖动、计算机控制等多学科知识,是一门实践性和应用性很强的课程。由于电力电子器件自身的开关非线性,给电力电子电路的分析带来了一定的复杂性和困难,一般常用波形分析的方法来研究。仿真技术为电力电子电路的分析提供了崭新的方法。 本次工程训练的目的是初步掌握在MA TLAB/Simulink环境下电力电子系统的仿真。通过为期两周的学习,掌握一些MA TLAB的基础、Simulink环境和模型库、电力电子器件模型、变压器和电动机模型等。 MATLAB是一种科学计算软件,它是一种以矩阵为基础的交互式程序计算语言。SIMULINK是基于框图的仿真平台,它挂接在MATLAB环境上,以MATLAB的强大计算功能为基础,以直观的模块框图进行仿真和计算。 本文主要以MATLAB/SIMULINK仿真软件为基础,完成了对三相桥式整流电路带电阻、阻感、反电动势、直流电机负载的建模与仿真,并且给出了仿真结果波形,同时根据仿真结果进行了分析。证实了该方法的简便直观、高效快捷和真实准确性。

前言 第一章MATLAB/Simulink仿真的目的与意义 (1) 第二章MATLAB/Simulink的基础知识 (2) 2.1 MATLAB基础 (2) 2.1.1 MATLAB语言的功能 (2) 2.2.2 MATLAB集成环境 (3) 2.2 Simulink仿真基础 (5) 2.2.1 Simulink的模块库介绍 (6) 2.2.2 SimPowerSystems的介绍 (6) 2.2.3 Simulink部分模型介绍 (7) 2.2.4 Simulink仿真运行 (8) 第三章三相桥式可控整流电路的仿真 (10) 3.1 三相桥式整流电路 (10) 3.1 电阻、阻感和反电动势负载 (11) 3.2 直流电机负载 (16) 3.2.1 整流状态 (16) 3.2.2 有源逆变状态 (18) 第四章心得体会 (21) 参考文献 (23)

中南大学硕士研究生培养方案(科学学位)

硕士研究生培养方案(科学学位) 一、学科概况 中南大学机械工程学科创建于1955年,1960年招收研究生,1982年获得硕士学位授予权,1986年获博士学位授予权,1998年设立“机械工程”博士后科研流动站,2000年获得一级学科博士授予权,覆盖了机械制造及自动化、机械设计及理论、机械电子工程和车辆工程等4个二级学科和数字装备与计算制造、信息器件制造技术与装备等2个自主设置的二级学科,其中“机械设计及理论”与“机械制造及其自动化”学科为国家重点学科,“机械制造及其自动化”与“机械电子工程”学科为湖南省重点学科,机械工程一级学科于2007年被批准为一级学科国家重点学科。设有“高性能复杂制造”国家重点实验室,“现代复杂装备设计与极端制造”教育部重点实验室,“铝合金强流变技术与装备”教育部工程研究中心,湖南省“岩土设备设计与控制”工程研究中心,以及“金属塑性加工摩擦与润滑”、“设备测试与故障诊断中心”等1个国家重点实验室和5个省部级重点实验室、工程中心,以及国家高技术研究发展计划成果产业化基地、与国外ASM公司共建的“微电子封装技术实验室”等。 本学科致力于机械基础理论与技术集成、先进制造理论与技术等的研究,并围绕国民经济中起支柱作用以及国防和空天运载等关键技术与装备进行研究和

设计开发,在高性能材料制备与装备、信息器件制造、齿轮数字化制造、深海资源开发、车辆与工程装备、特种机器人等研究方向具有特色和优势。 二、培养目标 学位获得者应拥护中国共产党的领导,拥护社会主义制度,热爱祖国,掌握辩证唯物主义和历史唯物主义的基本原理;具有良好的科研作风、科学道德和合作精神,品行优秀,身心健康;掌握机械工程学科坚实的基础理论、系统的专门知识,掌握一定的生产实践及试验方面的知识和技能,熟练掌握一门外语,了解本学科前沿发展动态和方向,有严谨求实的工作作风和独力工作能力。成为既能从事机械工程领域的科学研究与设计工作,又可承担相关领域的教学和管理工作的高层次、高素质的科技人才。 三、学科专业主要研究方向

数值计算方法大作业

目录 第一章非线性方程求根 (3) 1.1迭代法 (3) 1.2牛顿法 (4) 1.3弦截法 (5) 1.4二分法 (6) 第二章插值 (7) 2.1线性插值 (7) 2.2二次插值 (8) 2.3拉格朗日插值 (9) 2.4分段线性插值 (10) 2.5分段二次插值 (11) 第三章数值积分 (13) 3.1复化矩形积分法 (13) 3.2复化梯形积分法 (14) 3.3辛普森积分法 (15) 3.4变步长梯形积分法 (16) 第四章线性方程组数值法 (17) 4.1约当消去法 (17) 4.2高斯消去法 (18) 4.3三角分解法 (20)

4.4雅可比迭代法 (21) 4.5高斯—赛德尔迭代法 (23) 第五章常积分方程数值法 (25) 5.1显示欧拉公式法 (25) 5.2欧拉公式预测校正法 (26) 5.3改进欧拉公式法 (27) 5.4四阶龙格—库塔法 (28)

数值计算方法 第一章非线性方程求根 1.1迭代法 程序代码: Private Sub Command1_Click() x0 = Val(InputBox("请输入初始值x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = (Exp(2 * x0) - x0) / 5 If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例:求f(x)=e2x-6x=0在x=0.5附近的根(ep=10-10)

1.2牛顿法 程序代码: Private Sub Command1_Click() b = Val(InputBox("请输入被开方数x0")) ep = Val(InputBox(请输入误差限ep)) f = 0 While f = 0 X1 = x0 - (x0 ^ 2 - b) / (2 * b) If Abs(X1 - x0) < ep Then Print X1 f = 1 Else x0 = X1 End If Wend End Sub 例:求56的值。(ep=10-10)

中南大学制造系统自动化技术实验报告整理

制造系统自动化技术 实验报告 学院:机电工程学院 班级:机制**** 姓名:张** 学号: *********** 指导教师:李** 时间: 2018-11-12 实验一柔性自动化制造系统运行实验 1.实验目的 (1)通过操作MES终端软件,实现对柔性制造系统的任务下达和控制加工,让学生

了解智能制造的特征及优势。 (2)通过创意性的实验让学生了解自动化系统总体方案的构思。 (3)通过总体方案的构思让学生了解该系统的工作原理,并学会绘制控制系统流程图,掌握物料流、信息流、能量流的流动路径。 (4)通过总体方案的构思让学生掌握各机械零部件、传感器、控制元器件的工作原理及性能。 (5)通过实验系统运行让学生了解运行的可靠性、安全性是采用何种元器件来实现的,促进学生进行深层次的思考和实践。 2.实验内容 (1)仔细观察柔性自动化制造系统的实现,了解柔性自动化制造系统的各个模块,熟悉各个模块的机械结构。 (2)了解各种典型传动机构的组装、工作原理、以及如何实现运动方向和速度的改变; (3)学习多种传感器的工作原理、性能和使用方法; (4)了解典型驱动装置的工作原理、驱动方式和性能; (5)理解柔性制造系统的工作原理,完成柔性制造系统的设计、组装; (6)实现对柔性制造系统的控制与检测,完成工件抓取、传输和加工。

3.实验步骤 (1)柔性制造系统的总体方案设计; (2)进行检测单元的设计; (3)进行控制系统的设计; (4)上下料机构的组装与检测控制; (5)物料传输机构的组装与实现; (6)柔性制造系统各组成模块的连接与控制; (7)柔性制造系统各组成单元的状态与工件状态位置的检测; (8)对机器人手动操作,实现对工件的抓取、传输。 4. 实验报告 ①该柔性自动化制造系统由哪几个主要的部分组成; 主要由:总控室工作站、AGV小车输送物料机构、安川机器人上下料工作站、法那科机器人上下料工作站、ABB机器人组装工作站、视觉检测及传送工作站、激光打标工作站、堆垛机及立体仓储工作站。 ②画出该柔性自动化制造系统的物料传输系统结构简图;

计算数学排名

070102 计算数学 计算数学也叫做数值计算方法或数值分析。主要内容包括代数方程、线性代数方程组、微分方程的数值数值逼近问题,矩阵特征值的求法,最优化计算问题,概率统计计算问题等等,还包括解的存在性、唯一性差分析等理论问题。我们知道五次及五次以上的代数方程不存在求根公式,因此,要求出五次以上的高次代一般只能求它的近似解,求近似解的方法就是数值分析的方法。对于一般的超越方程,如对数方程、三角方采用数值分析的办法。怎样找出比较简洁、误差比较小、花费时间比较少的计算方法是数值分析的主要课题的办法中,常用的办法之一是迭代法,也叫做逐次逼近法。迭代法的计算是比较简单的,是比较容易进行的以用来求解线性方程组的解。求方程组的近似解也要选择适当的迭代公式,使得收敛速度快,近似误差小。 在线性代数方程组的解法中,常用的有塞德尔迭代法、共轭斜量法、超松弛迭代法等等。此外,一些比消去法,如高斯法、追赶法等等,在利用计算机的条件下也可以得到广泛的应用。在计算方法中,数值逼近本方法。数值逼近也叫近似代替,就是用简单的函数去代替比较复杂的函数,或者代替不能用解析表达式表值逼近的基本方法是插值法。 初等数学里的三角函数表,对数表中的修正值,就是根据插值法制成的。在遇到求微分和积分的时候,的函数去近似代替所给的函数,以便容易求到和求积分,也是计算方法的一个主要内容。微分方程的数值解法。常微分方程的数值解法由欧拉法、预测校正法等。偏微分方程的初值问题或边值问题,目前常用的是有限元素法等。有限差分法的基本思想是用离散的、只含有限个未知数的差分方程去代替连续变量的微分方程求出差分方程的解法作为求偏微分方程的近似解。有限元素法是近代才发展起来的,它是以变分原理和剖分的方法。在解决椭圆形方程边值问题上得到了广泛的应用。目前,有许多人正在研究用有限元素法来解双曲方程。计算数学的内容十分丰富,它在科学技术中正发挥着越来越大的作用。 排名学校名称等级 1 北京大学A+ 2 浙江大学 A+ 3 吉林大学A+ 4 大连理工大学A+ 5 西安交通大学A 北京大学:http:https://www.360docs.net/doc/d215091938.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=4 浙江大学:http:https://www.360docs.net/doc/d215091938.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=21847 吉林大学:http:https://www.360docs.net/doc/d215091938.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=5506 大连理工大学:http:https://www.360docs.net/doc/d215091938.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=4388 西安交通大学:http:https://www.360docs.net/doc/d215091938.html,/NewsSpecialDetailsInfo.aspx?SID=18285

算法实验报告

算法分析与设计实验报告 学院:信息科学与工程学院 专业班级: 指导老师: 学号: 姓名:

目录 实验一:递归与分治 (3) 1.实验目的 (3) 2.实验预习内容 (3) 3.实验内容和步骤 (3) 4.实验总结及思考 (5) 实验二:回溯算法 (6) 1.实验目的: (6) 2.实验预习内容: (6) 3. 实验内容和步骤 (6) 4. 实验总结及思考 (9) 实验三:贪心算法和随机算法 (10) 1. 实验目的 (10) 2.实验预习内容 (10) 3.实验内容和步骤 (10) 4. 实验总结及思考 (13)

实验一:递归与分治 1.实验目的 理解递归算法的思想和递归程序的执行过程,并能熟练编写快速排序算法程序。 掌握分治算法的思想,对给定的问题能设计出分治算法予以解决。 2.实验预习内容 递归:递归算法是把问题转化为规模缩小了的同类问题的子问题。然后递归调用函数(或过程)来表示问题的解。 一个过程(或函数)直接或间接调用自己本身,这种过程(或函数)叫递归过程(或函数). 分治:分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题,这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解,就可得到原问题的解。 3.实验内容和步骤 快速排序的基本思想:通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分,其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小,然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序,整个排序过程可以递归进行,以此达到整个数据变成有序序列。 源代码: #include using namespace std; int num; void swap(int &a,int &b) { int temp=a; a=b; b=temp; } void printarray(int *arr) { for (int i=1;i<=num;++i) cout<

数值分析计算方法试题集及答案

数值分析复习试题 第一章 绪论 一. 填空题 1.* x 为精确值 x 的近似值;() **x f y =为一元函数 ()x f y =1的近似值; ()**,*y x f y =为二元函数()y x f y ,2=的近似值,请写出下面的公式:**e x x =-: *** r x x e x -= ()()()*'1**y f x x εε≈? ()() () ()'***1**r r x f x y x f x εε≈ ? ()()()() ()* *,**,*2**f x y f x y y x y x y εεε??≈?+??? ()()()()() ** * *,***,**222r f x y e x f x y e y y x y y y ε??≈ ?+??? 2、 计算方法实际计算时,对数据只能取有限位表示,这时所产生的误差叫 舍入误 差 。 3、 分别用2.718281,2.718282作数e 的近似值,则其有效数字分别有 6 位和 7 位;又取 1.73≈-21 1.73 10 2 ≤?。 4、 设121.216, 3.654x x ==均具有3位有效数字,则12x x 的相对误差限为 0.0055 。 5、 设121.216, 3.654x x ==均具有3位有效数字,则12x x +的误差限为 0.01 。 6、 已知近似值 2.4560A x =是由真值T x 经四舍五入得 到,则相对误差限为 0.0000204 . 7、 递推公式,??? ? ?0n n-1y =y =10y -1,n =1,2, 如果取0 1.41y ≈作计算,则计算到10y 时,误 差为 81 10 2 ?;这个计算公式数值稳定不稳定 不稳定 . 8、 精确值 14159265.3* =π,则近似值141.3*1=π和1415.3*2=π分别有 3

中南大学 计算机体系结构实验报告

计算机体系结构课程设计 学院:信息科学与工程学院 专业班级: 指导老师: 学号: 姓名:

目录 实验1 对指令操作码进行霍夫曼编码 (3) 一、实验目的 (3) 二、实验内容 (3) 三、设计思路 (4) 四、关键代码 (4) 五、实验截图 (5) 六、源代码 (5) 实验2 使用LRU 方法更新Cache (8) 一、实验目的 (8) 二、实验内容 (8) 三、设计思路 (9) 四、程序截图 (9) 五、实验代码 (9) 实验总结 (16) 参考文献 (16)

实验1 对指令操作码进行霍夫曼编码一、实验目的 了解和掌握指令编码的基本要求和基本原理 二、实验内容 1. 使用编程工具编写一个程序,对一组指令进行霍夫曼编码,并输出最后的编码结果以及对指令码的长度进行评价。与扩展操作码和等长编码进行比较。 2. 问题描述以及问题分析 举例说明此问题,例如: 下表所示: 对此组指令进行 HUFFMAN 编码正如下图所示: 最后得到的HUFFMAN 编码如下表所示:

最短编码长度为: H=0.45*1+0.30*2+0.15*3+0.05*4+0.03*5+0.01*6+0.01*6=-1.95. 要对指令的操作码进行 HUFFMAN 编码,只要根据指令的各类操作码的出现概率构造HUFFMAN 树再进行 HUFFAM 编码。此过程的难点构造 HUFFMAN 树,进行 HUFFAM 编 码只要对你所生成的 HUFFMAN 树进行中序遍历即可完成编码工作。 三、设计思路 观察上图,不难看出构造 HUFFMAN 树所要做的工作:1、先对各指令操作码的出现概率进行排序,构造一个有序链表。2、再取出两个最小的概率节点相加,生成一个生的节点加入到链表中,同时从两表中删除此两个节点。3、在对链表进行排序,链表是否只有一个节点,是则 HUFFAN 树构造完毕,否则继续做 2 的操作。为此设计一个工作链表(链表的元素时类,此类的功能相当结构。)、HUFFMAN 树节点、HUFFMAN 编码表节点。 四、关键代码 哈夫曼树重点在于如何排列权值大小不同的结点的顺序 private int leafNum; //叶子结点个数 private HaffmanNode[] hnodes; //哈夫曼树的结点数组 public HaffManCode(double[] weight) //构造指定权值集合的哈夫曼树 { int n = weight.length; //n个叶子结点 this.leafNum = n; this.hnodes = new HaffmanNode[2*n-1]; //n个叶子结点的哈夫曼树共有2n-1个结点 for(int i=0; i

《数值计算方法》试题及答案

数值计算方法考试试题 一、选择题(每小题4分,共20分) 1. 误差根据来源可以分为四类,分别是( A ) A. 模型误差、观测误差、方法误差、舍入误差; B. 模型误差、测量误差、方法误差、截断误差; C. 模型误差、实验误差、方法误差、截断误差; D. 模型误差、建模误差、截断误差、舍入误差。 2. 若132)(3 56++-=x x x x f ,则其六阶差商 =]3,,3,3,3[6210 f ( C ) A. 0; B. 1; C. 2; D. 3 。 3. 数值求积公式中的Simpson 公式的代数精度为 ( D ) A. 0; B. 1; C. 2; D. 3 。 4. 若线性方程组Ax = b 的系数矩阵A 为严格对角占优矩阵,则解方程组的Jacobi 迭代法和Gauss-Seidel 迭代法 ( B ) A. 都发散; B. 都收敛 C. Jacobi 迭代法收敛,Gauss-Seidel 迭代法发散; D. Jacobi 迭代法发散,Gauss-Seidel 迭代法收敛。 5. 对于试验方程y y λ=',Euler 方法的绝对稳定区间为( C ) A. 02≤≤-h ; B. 0785.2≤≤-h ; C. 02≤≤-h λ; D. 0785.2≤≤-h λ ; 二、填空题(每空3分,共18分) 1. 已知 ? ??? ??--='-=4321,)2,1(A x ,则 =2 x 5,= 1Ax 16 ,=2A 22115+ 2. 已知 3)9(,2)4(==f f ,则 f (x )的线性插值多项式为)6(2.0)(1+=x x L ,且用线性插值可得f (7)= 2.6 。 3. 要使 20的近似值的相对误差界小于0.1%,应至少取 4 位有效数字。 三、利用下面数据表, 1. 用复化梯形公式计算积分 dx x f I )(6 .28 .1? =的近似值; 解:1.用复化梯形公式计算 取 2.048 .16.2,4=-= =h n 1分 分 分分7058337 .55))6.2()2.08.1(2)8.1((22.04)) ()(2)((231 1 1 4=+++=++=∑∑=-=f k f f b f x f a f h T k n k k 10.46675 8.03014 6.04241 4.42569 3.12014 f (x ) 2.6 2.4 2.2 2.0 1.8 x

数值分析练习1-3章

第一章 绪论 一、填空题 1、 已知 71828.2e =,求x 的近似值a 的有效数位和相对误差: 题号 精确数x x 的近似数a a 的有效数位 a 的相对误差 ⑴ e 2.7 ⑵ e 2.718 ⑶ e/100 0.027 ⑷ e/100 0.02718 2、 设原始数据x 1,x 2,x 3和x 4的近似值(每位均为有效数字)如下: a 1=1.1021,a 2=0.031,a 3=385.6,a 4=56.430 则 ⑴ a 1+a 2+a 4= ,相对误差界为 ; ⑵ a 1a 2a 3= ,相对误差界为 ; ⑶ a 2/a 4= ,相对误差界为 。 二、为使20的近似值的相对误差小于0.01%,问应取多少位有效数字? 三、当x 接近于0时,怎样计算 x x sin cos 1-以及当x 充分大时,怎样计算 x x -+1,才会使其结果的有效数字不会严重损失。 四、在数值计算中,为了减小误差,应该尽量避免的问题有哪些?并举出相 应的实例. 五、对于序列 ,1,0,9991 =+=? n dx x x I n n ,试构造两种递推算法计算 10I ,在你构造的算法中,那一种是稳定的,说明你的理由;

第二章 插值法 1、在互异的n+1个点处满足插值条件P(x i )=y i ,(i=0,1,…n)的次数不高于n 的 多项式是( )的 (A)存在且唯一 (B)存在 (C)不存在 (D)不唯一 2、当f(x)是次数不超过n 的多项式时,f(x)的插值多项式是 ( ) (A)不确定 (B)次数为n (C)f(x)自身 (D )次数超过n 3、 插值基函数的和 ∑=n j j x l )(= ( ) (A)0 (B)1 (C)2 (D)不确定 4、 设f(x)=x 3-x+5,则f[20,21,22,23]= ( ); f[20,21,22,23,24]= ( ) (A)0 (B)1 (C)2 (D)不确定 5、( )插值方法具有公式整齐、程序容易实现的优点,而( )插值方法 计算灵活,如果节点个数变化时,不需要重新构造多项式,它们都是( )的方法 (A)构造性 (B)解方程组 (C)拉格朗日 (D)牛顿 6、一般地,内插公式比外推公式( ),高次插值比低次插值( ),但 当插值多项式的次数高于七、八次时,最好利用( )插值公式 (A)粗糙 (B)精确 (C)分段低次 (D)高次 7、整体光滑度高,收敛性良好,且在外型设计、数值计算中应用广泛的分 段插值方法为( ). (A)分段线性插值 (B)分段抛物插值 (C)分段三次埃尔米特插值 (D)三次样条插值。 8、差商与差分的关系式为 f[x 0,x 1,…,x k ]=( ),f[x n ,x n-1,…,x n-k ]=( )。 (A)k n k h k f !? (B)k k h k f !0? (C)k n k h k f !? (D)k k h k f !0 ?

计算流体力学常用数值方法简介[1]

计算流体力学常用数值方法简介 李志印 熊小辉 吴家鸣 (华南理工大学交通学院) 关键词 计算流体力学 数值计算 一 前 言 任何流体运动的动力学特征都是由质量守恒、动量守恒和能量守恒定律所确定的,这些基本定律可以由流体流动的控制方程组来描述。利用数值方法通过计算机求解描述流体运动的控制方程,揭示流体运动的物理规律,研究流体运动的时一空物理特征,这样的学科称为计算流体力学。 计算流体力学是一门由多领域交叉而形成的一门应用基础学科,它涉及流体力学理论、计算机技术、偏微分方程的数学理论、数值方法等学科。一般认为计算流体力学是从20世纪60年代中后期逐步发展起来的,大致经历了四个发展阶段:无粘性线性、无粘性非线性、雷诺平均的N-S方程以及完全的N-S方程。随着计算机技术、网络技术、计算方法和后处理技术的迅速发展,利用计算流体力学解决流动问题的能力越来越高,现在许多复杂的流动问题可以通过数值计算手段进行分析并给出相应的结果。 经过40年来的发展,计算流体力学己经成为一种有力的数值实验与设计手段,在许多工业领域如航天航空、汽车、船舶等部门解决了大量的工程设计实际问题,其中在航天航空领域所取得的成绩尤为显著。现在人们已经可以利用计算流体力学方法来设计飞机的外形,确定其气动载荷,从而有效地提高了设计效率,减少了风洞试验次数,大大地降低了设计成本。此外,计算流体力学也己经大量应用于大气、生态环境、车辆工程、船舶工程、传热以及工业中的化学反应等各个领域,显示了计算流体力学强大的生命力。 随着计算机技术的发展和所需要解决的工程问题的复杂性的增加,计算流体力学也己经发展成为以数值手段求解流体力学物理模型、分析其流动机理为主线,包括计算机技术、计算方法、网格技术和可视化后处理技术等多种技术的综合体。目前计算流体力学主要向二个方向发展:一方面是研究流动非定常稳定性以及湍流流动机理,开展高精度、高分辩率的计算方法和并行算法等的流动机理与算法研究;另一方面是将计算流体力学直接应用于模拟各种实际流动,解决工业生产中的各种问题。 二 计算流体力学常用数值方法 流体力学数值方法有很多种,其数学原理各不相同,但有二点是所有方法都具备的,即离散化和代数化。总的来说其基本思想是:将原来连续的求解区域划分成网格或单元子区

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