龙格---库塔方法是求解微分方程比较常用的方法,在理解数学上是怎么一回事后,编制这个程是相当容易的,就是个迭代的过程.步长的选取也是很有讲究的,过小的步长反而会导致误差累积过大. 相关的理论请参考相关
常微分方程的尤拉方法: 尤拉方法是求解常微分方程的入门级的方法，精度并不算高，但它具有较大的理论价值。 一些较好的算法，如龙格.库塔方法等都是在这个方法的基础上实现的。 (
由于求解三解方程较易，所以，考虑将系数矩阵A分解成两个三角矩阵的乘积， 即: A=LU的形式 其中，L为下三解矩阵，U为上三解矩阵，则线性方
求解线性方程组的高斯消元法 高斯消元法在理论上还是很好理解的,但是由于在矩阵规模变大时,算法的可靠性极差,因此,它也是一个理论价值大于实用价值的算法,但同时也是后面求解行列式算法的基础. 这是一个高度
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/** ***变步长梯形求解微分方程*** 获取初值： T1 = h/2［ f(x(k)) + f(x(k+1)) ］
曲线线拟合的最小二乘法. 给出一些离散的点通过一条近似的曲线来表示这些点所代表的函数,这就是曲线拟合的目的.最小二乘法是和种简便而又实用的曲线拟合方法. 它除了能直接拟合形
前提： 模数的补数小于模数本身； 定义： 假设：I=Uint.MaxValue+1； 整数A=a0*I0+a1*I1+a2*I2+…+ae*Ie；ai<I； 模数M=m0*I0+m1*I1+m2