程设计科
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2026年06月16日
程设计科 / 计算方法

数值微分与数值积分

微积分学提供了求函数导数与定积分的解析方法,但在实际问题中,函数往往以离散数据形式给出,或虽具有解析表达式却难以求导或原函数无法用初等函数表示。因此,需要建立基于离散点上的函数值来近似计算导数与积分的数值方法,分别称为数值微分与数值积分。 一、数值微分 数值微分的基本思想是利用函数在若干点上的值,通过差商或插值多项式来近似函数的导数。 ...

2026年06月09日
程设计科 / 计算方法

函数逼近

在前几章中,我们讨论了插值法,其核心要求是近似函数必须严格通过所有给定的数据节点。然而,在实际工程与科学实验中,观测数据往往带有测量误差,且数据点数量庞大。若强行要求近似曲线穿过每一个点,不仅计算复杂,还可能因过度拟合而放大噪声,导致曲线剧烈振荡,反而无法反映被研究现象的整体变化规律。 为此,我们需要另一类数值方法——曲线拟合(又称函数逼近)。它不要求...

2026年06月06日
程设计科 / 计算方法

插值法

在生产实践中,由于给出的通常是一批离散的样点,为了满足设计和理论分析的需要,我们需要寻求函数的分析表达式。解决这类问题主要有两类方法:一类是要求近似函数严格通过给定的已知样点,这称为插值法;另一类则不要求严格通过已知点,只要求总偏差最小,称为曲线拟合法。本文详细梳理插值法(特别是多项式插值)的理论、公式推导及误差分析。 一、拉格朗日 Lagrange 插...

2026年05月27日
程设计科 / 编程语言

MATLAB基础语法

!NOTE 下面的内容主要来自于上课 PPT + AI 生成 Lec 1:MATLAB 入门、数组、数值精度 1. 课程基本信息 1.1 课程名称 Introduction to Scientific Computing 科学计算导论 本课程围绕 MATLAB 展开,学习科学计算中常用的编程、矩阵运算、可视化、数值方法和工程应用。 2....

2026年04月04日
程设计科 / 计算方法

矩阵特征值与特征向量的计算

一、幂法和反幂法 1、幂法 由于求解特征方程$|\boldsymbol{I}\lambda\boldsymbol{A}|=0$的计算量巨大,所以在求解特征值时,要从特征值的定义 $$ \boldsymbol{Ax}=\lambda\boldsymbol{x} $$ 入手。设 $n \times n$ 阶实矩阵 $A$ 的特征值 $\lambdai \ ...

2026年03月24日
程设计科 / 计算方法

求线性方程组解的直接方法

线性方程组具有一般形式:(后面自己进去看)

2026年03月03日
程设计科 / 计算方法

误差

一、误差的基本概念 由数学方法解决实际问题时,通常按照以下过程: $$ 实际问题\xrightarrow{抽象、简化}数学模型\xrightarrow{数值计算}问题近似解 $$ 引起误差的原因有很多: 1. 模型误差:实际问题的解与数学模型解的之差。 2. 观测误差:数学问题的一些参量的值往往由观测得到,但是观测不可能绝对准确,由此产生的误差称为“...

2025年11月10日
程设计科 / 人工智能

对抗搜索

一、引言 1、为什么需要对抗搜索 在过去,我们讨论的搜索问题都发生在一个“静态”或“可预测”的环境中。例如,在路径规划问题中,从城市A到城市B的道路成本是固定的,环境不会主动与我们作对。然而,在许多现实世界的问题中,我们必须面对一个或多个会做出反应、并试图阻碍我们达成目标的对手。这类问题被称为对抗搜索问题,最典型的例子就是博弈,如棋类游戏。 在这些博...

2025年11月10日
程设计科 / 人工智能

启发式搜索

一、贪婪最佳优先搜索算法 1、引言 无信息搜索算法,如广度优先搜索(BFS)和深度优先搜索(DFS),这些算法在探索状态空间时,除了问题定义本身提供的状态转移规则外,没有任何额外的信息来判断一个非目标节点比另一个“更有希望”接近目标。因此,它们通常是盲目地进行搜索。 为了提高搜索效率,我们引入了启发式搜索算法,也称为有信息搜索。这类算法利用与问题相关...

2025年10月05日
程设计科 / 人工智能

因果推理

一、因果推理的基本概念 1、因果推理 哲学上把现象和现象之间那种“引起和被引起”的关系,叫做因果关系,其中引起某种现象产生的现象叫做原因,被某种现象引起的现象叫做结果。因果推理是一种重要的推理手段,是人类智能的重要组成。 2、辛普森悖论 辛普森悖论是统计学中的一种反直觉现象,指的是在分组数据中,某种趋势在各子组中都存在,但当把所有数据合并后,趋势...