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DB2102∕T 0113.1-2024 海鲜预制菜感官分析第1部分：通用要求
ICS67.040CCSX102102大连市地方标准DB2102/T0113.1—2024海鲜预制菜感官分析第1部分：通用要求Preparedseafooddishessensoryanalysis—Part1：Generalguide2024-03-11发布2024-04-11实施大连市市场监督管理局发布DB2102/T0113.1—2024I目次前言.................................................................................II引言.............................................................
2024-05-200442.52 KB0
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(48)--7.3J和G-S迭代法收敛性分析
休息一下休息一下
2024-05-20010.09 MB0
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(36)--8.4 收敛性数值分析
常微分方程初值问题的数值解法单步法的收敛性4、单步法的收敛性Thanks!
2024-05-2001.48 MB0
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(35)--8.3龙格库塔方法数值分析
常微分方程初值问题的数值解法龙格-库塔方法8.3龙格-库塔方法1、显式龙格-库塔法的一般形式2、二阶显式R-K方法3、三阶R-K方法4、四阶R-K方法继续上述过程，经过较复杂的数学演算，可以导出各种四阶龙格库塔公式，下面时其中常用的一个。Thanks!
2024-05-2002.29 MB0
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(28)--7.1数值分析引言数值分析
数值积分引言7.1引言一、数值求积的基本思想对定义在区间［a,b］上的定积分()()()FaFbxfxIbad但有时原函数不能用初等函数表示，有时原函数又十分复杂，难于求出或计算；另外如被积函数是由测量或数值计算给出的一张数据表示时，上述方法也不能直接运用。因此有必要研究积分的数值计算问题。).()(()abfxfxIbad积分中值定理告诉我们：平均高度f(ζ)aζbyxy=f(x)0af((a+b)/2)byxy=f(x)0abyxy=f(x)0梯形公式d)(2(...
2024-05-200692.34 KB0
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(25)--6.2最佳平方逼近数值分析
函数的逼近与拟合最佳平方逼近x0x3x5x7x1x4x6x2f(x)p(x)6.2最佳平方逼近2、最佳平方逼近01nf(x)C[a,b],C[a,b]span{(x),(x),(x)},*22*22()2(),()f(x)-S(x)minf(x)-S(x)min(x)[()()]d,S*()()[,]sxbasxSxfxsxxxfxab令是中的一组基函数若存在使则称为在子集中的最佳平方逼近函数。01n01nI()I()*20Sx,()[f(3x)]dnbjjajaaaaaaxax求解问题求多元函数，，，最小值问题、...
2024-05-2001.4 MB0
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(24)--6.1 基本概念数值分析
函数的逼近与拟合基本概念||||(1)||||0,0,||||0;()(2)||||,R;()(3)||||||||,,.SxSxxxxxxyxyxyS设是实数域上的线性空间，，如果存在唯一实数，满足条件当且仅当时正定性齐次性定义1()||||||||.SSX三角不等式则称为线性空间上的，与一起称为，记为范数赋范线性空间1、范数与赋范线性空间6.1基本概念范数。称为，范数，称为，范数或最大范数，称为，，有三种常用范数：上的向量例如，对...
2024-05-2001.01 MB0
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(19)--5.1数值分析引言数值分析
插值法引言5.1引言许多实际问题都用函数y=f(x)来表示某种内在规律的数量关系。若已知f(x)在某个区间[a,b]上存在、连续，但只能给出[a,b]上一系列点的函数值表时，或者函数有解析表达式，但计算过于复杂、使用不方便只给出函数值表（如三角函数表、对数表等）时，为了研究函数的变化规律，往往需要求出不在表上的函数值。因此我们希望根据给定的函数表做一个既能反映函数f(x)的特性，又便于计算的简单函数P(x)，用P(x)近似f(x)。...
2024-05-2001.44 MB0
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(18)--4.6直接法的误差分析
数值计算方法直接解法的误差分析直接法的误差分析1211=211.00012xx12112=11.00012.0001xx病态方程组直接法的误差分析()Axxbb1xAbAxb1(1)xAb1(0)(2)AbxbbAx由（1）和（2）相乘得如下定理。直接法的误差分析矩阵的“病态”性质是矩阵本身的特性，如何刻画矩阵病态？1AxbxbA直接法的误差分析矩...
2024-05-2001.8 MB0
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(17)--4.5追赶法数值分析
数值计算方法追赶法追赶法不论是Gauss消去法还是LU消去法，针对的都是一般的线性方程组，11112222211111=nnnnnnnnnbcxfabcxfabcxfabxf追赶法对角占优条件11112222211111=nnnnnnnnnbcxfabcxfabcxfabxf...
2024-05-2001.06 MB0
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(16)--4.4平方根法数值分析
解线性方程组的直接方法平方根法平方根法对称正定阵的几个重要性质：平方根法0ALULDU，于是1121111111211122222201111=1nnnnnnnnuuuuuuuuuuuuDUuuu00TTTLDUAAUDL又因为0=TUL所以，由三角分解的唯一性对角阵单位上三角阵TALDL平方根法1110,/0,(2,,).iiidDdDDin于是：1122111nnndddDDDddd...
2024-05-2001.12 MB0
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(16)--3.10敏度分析数值计算方法
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2024-05-2005.46 MB0
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(15)--4.3LU分解法数值分析
线性方程组的直接解法分解法LU分解法(1)(1)(2)(2)1::IAbAbStep1：(1)(2)(2)11IAxIbAxb高斯消去法实质上是对增广矩阵进行初等行变换，而初等行变换可以看成是左乘初等矩阵。211110010=001nmIm(1)(1)(1)111111/0iimaaa记：则1,1,11=1kknkImmStepk：()(1)(1)kkkkkIAxIbAxb()()()/0kkkikikkkkkmaa...
2024-05-2001021.34 KB0
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(13)--4.1高斯消元法数值分析
线性方程组的直接解法消元法问题提出在自然科学和工程技术中，很多问题最终的解决常归结为求解线性方程组。比如：1116()04-152-211Ab(消去第一列)(消去第二列)1116041504111解得：*(1,2,3)Tx1232312364-52-21xxxxxxxx111604150026(回代、求解)常用消去法求解线性方程组：消元法线性方程组的系数矩阵大致分为两种：u...
2024-05-2001.53 MB0
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(10)--3.3G-S迭代法数值分析
线性方程组迭代解法Gauss-Seidel迭代法(1)()()()13112121311111111(1)()()()23221213222222222(1)()()()121121kkkknnkkkknnkkkknnnnnnnnnnnnnnnaaabxxxxaaaaaaabxxxxaaaaaaabxxxxaaaajacobi迭代的分量形式(1)()()/(1,2,,)(0,1,2,)kkiiijjiijixbaxaink1(1)()()11()/(1,2,,)inkkkiiijjijjiijjixbaxaxain...
2024-05-200957.78 KB0
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(9)--3.2Jacobi迭代法数值分析
线性方程组迭代解法Jacobi迭代法3.2.1Jacobi迭代公式设有线性方程组AX=b即（3-3）其中A=(aij)n×n非奇异（A0），且aii≠0(i=1,2,,n),由式（3-3）得返回引用3.2Jacobi迭代法11112213311222211233223333113223311221-1+nnnnnnnnnnnnnnnaxaxaxaxbaxaxaxaxbaxaxaxaxbaxaxaxaxb（3-4）1.Jacobi迭代的分量形式(1)()()()13112121311111111(1)(...
2024-05-2001.49 MB0
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(8)--3.1数值分析概论数值分析
线性方程组迭代解法概论3.1.1向量和矩阵的范数定义1(向量范数)x和y是Rn中的任意向量,向量范数‖•‖是定义在Rn上的实值函数,它满足:(1)‖x‖≥0,并且当且仅当x=0时,‖x‖=0;(2)‖kx‖=|k|‖x‖,k是一个实数;(3)‖x+y‖≤‖x‖+‖y‖常使用的向量范数有三种,设x=(x1,x2,,xn)T常使用的矩阵范数有三种,设对于线性方程组Axb111212122212nnnnnnaaaaaaAaaa12nxxxx...
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(5.9)--[数学]复分析和微分几何 Complex Analytic An微分几何
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(5.2.12)--3.6 回归分析2——非线性回归
数学建模MathematicalModeling回归分析PopulationForecastModel多元线性回归03三、多元线性回归多元线性回归模型2011,0,mmyxxN其中其矩阵形式为：YX其中：12nyyYy11121212221211,1mmnnnmxxxxxxXxxx012(,,,,)Tm1(,2,,)Tn三、多元线性回归回归系数估计——最小二乘法最小方差线性无偏估...
2024-05-2004.14 MB0
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(5.2.11)--3.6 回归分析2——非线性回归
（PPT2）同学，你好，今天我们继续讨论数据建模中的统计模型——回归分析。上一节我们介绍了回归分析的基本概念与一元线性回归，这节我们将介绍多元线性回归和非线性回归。（PPT3）先来看多元线性回归。本部分由多元线性回归模型、回归系数估计、回归方程的显著性检验、回归系数的显著性检验四部分构成。（PPT4）（动画1）设y是一个可观测的随机变量，它受到m个非随机变量因素x_1,x_2,...,x_m和随机误差epsilon的影响。若y与x_1...
2024-05-20015.86 KB0
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