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数值分析最终项目:g
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2021-02-15
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关于 这是一些使用Gauss-Legendre方法计算双积分近似值的简单代码。 要求 Numpy库,通过命令行安装: python -m pip install numpy Sympy库,通过命令行安装: python -m pip install sympy 如何使用 要启动代码,请使用python在命令行中运行main.py,或在您选择的IDE中打开一个项目并从中运行。 请求的输入如下: 用python语法编写的函数,就像实际python代码一样。 使用数学库中的函数时,请在不使用math.情况下原样使用它们math. 函数名称之前。 y轴的下界以积分 y轴的上限 x轴的下界 要整合到其中的x轴的上限 方法中使用的点数。 给出所有输入后,您将收到积分的近似值。 学分 Ben Lambert(为YouTube频道),以简洁明了的方式说明了如何使用的方法。
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Numeric-Analysis-Final-Project-master.zip (36个子文件)
Numeric-Analysis-Final-Project-master
17.pdf 93KB
main.py 929B
q41 solution.png 67KB
assignment_decider.py 1KB
userInput.py 4KB
8.pdf 300KB
cubic_spline_question.py 259B
q20q29.pdf 374KB
requirements.txt 66B
q17.py 742B
numproj.py 1KB
.gitignore 780B
methods
romberg.py 1KB
Newton2.py 2KB
gauss_seidel_method.py 2KB
jacobi.py 935B
secant.py 2KB
dominant_matrix.py 2KB
jacobi_method.py 1KB
guassian_quadrature.py 1KB
bisection.py 1KB
simpson.py 458B
newton_raphson.py 2KB
guassian_seidel.py 985B
bisection2.py 2KB
cubic_spline.py 4KB
q41.pdf 273KB
README.md 1KB
q8.py 749B
33-neville.py 890B
modules
images
graph_1.png 77KB
graph_2.png 59KB
TableIt.py 7KB
axes.py 2KB
modules.py 5KB
matrices_questions.py 713B
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沈临白
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