Иллюстрированный самоучитель по Matlab


              

Метод минимизации обобщенной невязки

Аппроксимация Лапласиана
представлены графики поверхностей

Апроксимация производных конечными разностями
Численное интегрирование
Численное интегрирование методом квадратур
возвращает численное значение определенного интеграла
Что нового мы узнали?
Дескрипторная поддержка параметров решателя

Двунаправленный метод сопряженных градиентов
также возвращает относительную вторую норму

Функции для решения систем линейных уравнений с ограничениями
обычно используется, если при предыдущей

Функции для решения систем линейных
Средства решения систем линейных уравнений

Использование решателей систем ОДУ
использует модель SIMULINK, вызывая соответствующий
введите дескрипторы функций событий, содержащих
Решатель bvp4c имеет очень небольшое

Элементарные средства решения СЛУ
А дает решение ряда систем
в матричной форме необходимо следить

Квадратичный метод сопряженных градиентов
Квазиминимизация невязки — функция qmr
Метод минимизации обобщенной невязки
Метод сопряженных градиентов
Метод трапеций

Минимизация функции нескольких переменных
Классическим примером применения функции fminsearch
Gradient must be provided for

Минимизация функции одной переменной
Описание системы ОДУ
Пакет Partial Differential Equations Toolbox
Работа с полиномами
Разложение на простые дроби

Решатели ОДУ
pdepe нужен для решения систем

Решение обыкновенных дифференциальных уравнений
Решение полиномиальных матричных уравнений
Решение СЛУ с разреженными матрицами

Точное решение, метод наименьших квадратов и сопряженных градиентов
также возвращает относительную вторую норму

Умножение и деление полиномов
Устойчивый двунаправленный метод
Вычисление градиента функции

Вычисление нулей функции одной переменной
При задании пустой матрицы для
и почти ту же запись,

Вычисление полиномов
использует структуру S, возвращенную функцией
Вычисление производной полинома

Содержание