1.4阶Runge-Kutta方法求初值问题
2.Lagrange插值多项式验证Runge现象
3.二分法求解非线性方程
4.高斯列主元消去法解线性方程组
资源中附源码可直接运行，还附带详细的解题思路
2022-11-21 18:23:54
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将非线性方程组的求解转化为函数优化问题，结合遗传算法的群体搜索、全局收敛的优点，及区间算法特有的解的存在性检验准则，提出了一种区间—遗传算法。在迭代计算过程中，区间算法为遗传算法搜索提供可靠区域，同时遗传算法为区间算法提供安全的初始区域。数值实验表明，该算法能够在较大范围的初始区间内快速，可靠地迭代得到高精度的区间解，是求解非线性方程组的一种有效的算法。
2022-10-25 11:45:30
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针对基于邻域拥挤的差分进化算法求解非线性方程组系统时存在丢根、陷入局部最优等不足,提出一种改进的差分进化算法.首先,提出一种个体预判机制,判断当前群体的个体属于哪一类,并分别采取不同的操作;其次,设计一种新的混合差分变异算子,以增强算法跳出局部最优的能力;然后,改进外部存档策略,延长了父代优秀个体在种群的保存时间,有利于搜索该优秀个体附近的根.在所选测试函数集上的实验结果表明,所提出的算法能有效搜索到非线性方程组系统的多个根,并与当前5种算法进行对比,所提出算法在找根率和成功率上更具优越性.
2022-10-20 18:04:58
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偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。
2022-10-19 14:04:30
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结合梯形方法和向后二阶Euler方法导出TR-BDF2方法,此方法是二阶精度的单步隐式方法,具有L-稳定性。通过合理选择参数,不但可以使此方法的稳定区域达到最大,而且可以很好地节省计算量。数值试验表明,与梯形方法相比,TR-BDF2及应用过程中可以取较大步长,当精度要求一定时,新算法大大减少了计算量。
2022-07-14 00:03:06
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