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    我正在编写使用浮点类型进行求和的C++/C代码。我知道我可以使用双或长双,但现在我正在测试浮动。我比较了两种实现方式,一种是一次完成总和的单个线程,另一种是线程实现,其中部分总和完成,然后在所有线程完成时结束总结。即使是非常小的测试系列,我也会得到0.0001数量级的差异(总共说20个数字,只是为了测试)。这让我感到惊讶。获得差异是可以理解的,但我预计它们会变小。人们可以怀疑有一个错误,但是,这两

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    让我们考虑一个二维fonction F(X,Y) 和树分A,B,C与ABC三角形 ,我想给函数˚F在三角形ABC, 整合 有没有办法在matlab中做到这一点? 谢谢。

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    我试图在MATLAB中计算拉格朗日插值方法y=x^2+xe^(x)。我写了下面的代码: clc clear close all x0=4.7; n=10; x=linspace(0,5,n); y=x.^2+x.*exp(x); syms t L=sym(ones(1,n)); P_x=sym(0); for i=1:n for j=1:n L_imp

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    我在Matlab拉格朗日插值代码: function[r] = interpolation(x, y) r = 0; for i = 1:size(x,2) w = 1; for j = 1:size(x,2) if j ~= i w = conv(w, [1, -x(j)])/(x(i) - x(j)); end

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    我有分段线性函数 我尝试建立拉格朗日多项式为2,6,14点的主机。但对于我的主人,我原来的功能变得不正确: 我认为我的多项式向右转,但我有麻烦来算,并建立误差 a = 1; b = -1; c = -1; d = 1; x = -1:0.33:1; y = []; for i = 1 : length(x) if (x(i) <= c/2) y(i) = x(i)+ 1;

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    我在想数值分析中的一个基本问题。由于二阶方法的截断误差为O(dx^2)和O(dx)为(),因此当离散常微分方程时,众所周知二阶方法比一阶方法更精确。一阶方法。 0 < dx < 1. 如果dx> 1,该怎么办?例如,域为0到10000,网格大小为1000,则dx = 10。在这种情况下,由于dx^2 = 100且dx = 10,所以二阶方法不像一阶方法那样精确。在处理大规模问题时,我们可以遇到这个

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    我得到系统索引超出范围异常错误,我找不到我在哪里有错误。可能它是一个索引失败。你能帮我么?感谢你的好意。我得到的错误在这里第一次: x1 = x1 - (hess_universe[1, 1] * grad[1] + hess_universe[1, 2] * grad[2] + hess_universe[1, 3] * grad[3]) 这里我的代码: double x1 = 1, x2

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    根据这一线索: log(a + b) = log(a * (1 + b/a)) = log a + log(1 + b/a) 我很困惑,为什么这种做法是更有效的..有没有人有这个想法:To Compute log(a+b) 有时log_sum是这样实现的?

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    我想解决以下公式:棕褐色(x)= 1/X 我做了什么: syms x eq = tan(x) == 1/x; sol = solve(eq,x) 但是这给了我只是解决方案的数值逼近。之后,我读了下面的内容: [sol, params, conds] = solve(eq, x, 'ReturnConditions', true) 但这告诉我,它无法找到明确的解决方案。 如何在一定范围内

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    我深深需要计算this积分。我一直试图这样做几个月,使用Python中的numpy包,特别是integrate.tplquad函数。 from __future__ import division from math import * import numpy as np import scipy.special as special import scipy.integrate as i