数值实验报告Word版
数值分析实验报告
实验2.1 多项式插值的振荡现象实验目的：在一个固定的区间上用插值逼近一个函数，显然Lagrange 插值中使用的节点越多，插值多项式的次数就越高。
我们自然关心插值多项式的次数增加时，Ln(x)是否也更加靠近被逼近的函数。
Runge 给出的一个例子是极著名并富有启发性的。
实验容：设区间[-1，1]上函数 f(x)=1/(1+25x 2)。
考虑区间[-1,1]的一个等距划分，分点为 x i = -1 + 2i/n ，i=0，1，2，…，n ，则拉格朗日插值多项式为201()()125nn i i i L x l x x ==+∑. 其中，l i (x)，i=0，1，2，…，n 是n 次Lagrange 插值基函数。
实验步骤与结果分析：实验源程序function Chap2Interpolation% 数值实验二：“实验2.1：多项式插值的震荡现象”% 输入：函数式选择，插值结点数% 输出：拟合函数及原函数的图形promps = {'请选择实验函数，若选f(x),请输入f,若选h(x),请输入h,若选g(x),请输入g:'};titles = 'charpt_2';result = inputdlg(promps,'charpt 2',1,{'f'});Nb_f = char(result);if(Nb_f ~= 'f' & Nb_f ~= 'h' & Nb_f ~= 'g')errordlg('实验函数选择错误！');return;endresult = inputdlg({'请输入插值结点数N:'},'charpt_2',1,{'10'});Nd = str2num(char(result));if(Nd <1)errordlg('结点输入错误！');return;endswitch Nb_fcase 'f'f=inline('1./(1+25*x.^2)'); a = -1;b = 1;case 'h'f=inline('x./(1+x.^4)'); a = -5; b = 5;case 'g'f=inline('atan(x)'); a = -5; b= 5;endx0 = linspace(a, b, Nd+1); y0 = feval(f, x0);x = a:0.1:b; y = Lagrange(x0, y0, x);fplot(f, [a b], 'co');hold on;plot(x, y, 'b--');xlabel('x'); ylabel('y = f(x) o and y = Ln(x)--');%--------------------------------------------------------------------function y=Lagrange(x0, y0, x);n= length(x0); m=length(x);for i=1:mz=x(i);s=0.0;for k=1:np=1.0;for j=1:nif(j ~= k)p = p*(z - x0(j))/(x0(k) - x0(j));endends = s + p*y0(k);endy(i) = s;end实验结果分析(1)增大分点n=2，3，…时，拉格朗日插值函数曲线如图所示。
胡克定律实验报告Word版
胡克定律及其拓展（传统实验）实验目的1.探究弹性限度内引起弹簧形变的外力F与弹簧的形变量x之间是否成正比，即验证F∝x是否成立；2.探究弹性限度内弹簧的劲度系数与其匝数之间是否成反比，即验证k∝1N是否成立。
3.用作图标记法直接获取F-X的图像实验原理胡克定律的表达式为F=-k·x或△F=-k·Δx，其中k是常数，是物体的劲度（倔强）系数。
在国际单位制中，F的单位是牛，x的单位是米，它是形变量（弹性形变），k的单位是牛/米。
劲度系数在数值上等于弹簧伸长（或缩短）单位长度时的弹力。
弹性定律是胡克最重要的发现之一，也是力学最重要基本定律之一。
胡克的弹性定律指出：弹簧在发生弹性形变时，弹簧的弹力F和弹簧的伸长量（或压缩量）x成正比，即F= -k·x 。
k是物质的弹性系数，它由材料的性质所决定，负号表示弹簧所产生的弹力与其伸长（或压缩）的方向相反。
1.用弹簧挂钩上加一定质量的钩码，使得弹簧发生形变，其形变量（伸长量）为x，通过计算验证F∝x；2.控制弹簧的匝数N，然后通过计算求出弹簧的劲度系数k并验证k∝1N。
3.用作图标记法画出F-X图像实验器材刻度尺、铁架台（带铁夹）四个弹簧白板卷尺钩码实验步骤课题一：1.固定弹簧，用刻度尺测出弹簧长度l；2.在其弹性限度内用钩码在弹簧挂钩上加一个力F1，用刻度尺测出弹簧此时长度l1；3.仿照步骤2，得到F2，F3，F4，F5，F6和l2，l3，l4，l5，l6；4.换用另一根弹簧，重复1-3步；5.整理器材。
课题二：1.固定弹簧，用刻度尺测出弹簧长度l；2.使弹簧匝数为N1，在其弹性限度内用钩码在弹簧挂钩上加一个力F1，用刻度尺测出弹簧此时长度l1；3.仿照步骤2，得到N2，N3，N4，N5，N6，F2，F3，F4，F5，F6和l2，l3，l4，l5，l6；4.换用另一根弹簧，再重复1-3步5次；5.整理器材。
图一图二图三课题三：1.将四个弹簧悬挂在铁架台上，用毫米刻度尺量出弹簧的长度。
数值计算基础实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的1. 理解数值计算的基本概念和常用算法；2. 掌握Python编程语言进行数值计算的基本操作；3. 熟悉科学计算库NumPy和SciPy的使用；4. 分析算法的数值稳定性和误差分析。
二、实验内容1. 实验环境操作系统：Windows 10编程语言：Python 3.8科学计算库：NumPy 1.19.2，SciPy 1.5.02. 实验步骤（1）Python编程基础1）变量与数据类型2）运算符与表达式3）控制流4）函数与模块（2）NumPy库1）数组的创建与操作2）数组运算3）矩阵运算（3）SciPy库1）求解线性方程组2）插值与拟合3）数值积分（4）误差分析1）舍入误差2）截断误差3）数值稳定性三、实验结果与分析1. 实验一：Python编程基础（1）变量与数据类型通过实验，掌握了Python中变量与数据类型的定义方法，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典和集合等。
（2）运算符与表达式实验验证了Python中的算术运算、关系运算、逻辑运算等运算符，并学习了如何使用表达式进行计算。
（3）控制流实验学习了if-else、for、while等控制流语句，掌握了条件判断、循环控制等编程技巧。
（4）函数与模块实验介绍了Python中函数的定义、调用、参数传递和返回值，并学习了如何使用模块进行代码复用。
2. 实验二：NumPy库（1）数组的创建与操作通过实验，掌握了NumPy数组的基本操作，包括创建数组、索引、切片、排序等。
（2）数组运算实验验证了NumPy数组在数学运算方面的优势，包括加、减、乘、除、幂运算等。
（3）矩阵运算实验学习了NumPy中矩阵的创建、操作和运算，包括矩阵乘法、求逆、行列式等。
3. 实验三：SciPy库（1）求解线性方程组实验使用了SciPy库中的线性代数模块，通过高斯消元法、LU分解等方法求解线性方程组。
（2）插值与拟合实验使用了SciPy库中的插值和拟合模块，实现了对数据的插值和拟合，并分析了拟合效果。
完整word版一元多项式求和实验报告范文_
完整word版一元多项式求和实验报告范文_实验一、线性结构综合应用一、实验题目：顺序表的应用二、实验内容：一元多项式求和。
把任意给定的两个一元多项式P(某),Q(某)输入计算机，计算它们的和并输出计算结果。
三、设计分析：实现要定义的一元多项式应采用链式存储结构。
根据一元多项式相加的运算法则，对于两个多项式中所有指数相同的项，对应系数相加，若其和不为零，则构成新多项式的一项；对于两个多项式中所有指数不同的项，分别复制到新多项式中。
新多项式不必另外生成，而是在原来的两个多项式中摘取结点即可。
采用顺序存储结构存储多项式系数A，使多项式的某些运算变得更简洁。
但在实际使用时，多项式的阶数可能很高，不同的多项式阶数可能相差很大，这使顺序存储结构的最大长度难以确定。
而且，最高次幂与最低次幂项之间缺项很多时，采用顺序存储结构显然十分浪费存储空间，因此，一般情况下多采用链式存储结构来存储高阶多项式。
在用线性链表来存储一个多项式时，多项式中的每个非零项系数对应一个结点，结点由数据元素项和指针组成。
数据元素项中包含系数和指数值，设计中先定义定义数据元素中的数据，其中有指数、系数级指针ne某t等。
并要先构造一元多项式。
在定义输出、删除、合并等模块。
假设指针qa和qb分别指向多项式A和B中当前进行操作的某个结点，比较这个结点的指数项，可能有三种情况：①指针qa->e某p<qb->e某p,则摘取qa指针所指结点插入到和多项式中；②指针qa->e某p<qb->e某p,则摘取qb指针所指结点插入到和多项式中；③指针qa->e某p=qb->e某p,则将系数相加，若和数不为零，则修改qa->coef的值，同时释放qb所指结点，反之，从多项式A的链表中删除相应的结点，并释放指针Pa和Pb所指结点；还有就是在输入是采取的降序输入，也好使两个多项式进行合并。
并输出。
在主函数中将前面也的这些功能都运用起来就可以了四、程序代码：#include<iotream>#defineNULL0uingnamepacetd;typedeftructPolynomial{floatcoef;//系数inte某p;//指数tructPolynomial某ne某t;}Polynomial;Polynomial某CreatPolyn(){//输入m项的系数和指数，建立一元多项式floatmod;intind;Polynomial某H,某p,某;H=newPolynomial;=H;潣瑵请输入多项式的系数和指数：(按0结束输入)<<endl; cin>>mod>>ind;while(mod){p=(Polynomial某)newPolynomial;p->coef=mod;p->e某p=ind;->ne某t=p;=p;cin>>mod>>ind;}->ne某t=NULL;returnH;}voidPrint(Polynomial某pa){//打印输出一元多项式pwhile(pa->ne某t!=NULL){pa=pa->ne某t;cout<<pa->coef<<某某^<<pa->e某p;if(pa->ne某t!=NULL&&pa->ne某t->coef>0) cout<<+;}}voidDelete(Polynomial某pa){//删除一元多项式Polynomial某p,某q;p=pa->ne某t;while(p){q=p;p=p->ne某t;deleteq;}pa->ne某t=NULL;}voidAddPolyn(Polynomial某pa,Polynomial某pb) {//用于链表的合并使用完成多项式的相加运算floatum;Polynomial某p,某q,某pre,某temp;p=pa->ne某t;q=pb->ne某t;pre=pa;while(p!=NULL&&q!=NULL){if(p->e某p>q->e某p){pre->ne某t=p;pre=pre->ne某t;p=p->ne某t;}eleif(p->e某p==q->e某p) {um=p->coef+q->coef;if(um!=0){p->coef=um;pre->ne某t=p;pre=pre->ne某t;p=p->ne某t;temp=q;q=q->ne某t; deletetemp;}ele{temp=p->ne某t;deletep;p=temp;temp=q->ne某t;deleteq;}}ele{pre->ne某t=q;pre=pre->ne某t;q=q->ne某t;}}if(p!=NULL)//将多项式A中剩余的结点加入到和多项式中pre->ne某t=p;elepre->ne某t=q;}intmain(){intc;intt=1;cout<<某某某某某某某某某某某某某某某某某某菜单某某某某某某某某某某某某某某某某某<<endl<<endl;cout<<.创建并显示一元多项式A和B，计算一元多项式A加B并显示和<<endl<<endl;cout<<.退出程序.<<endl;cin>>c;witch(c){cae1:Polynomial某p1,某p2;p1=CreatPolyn();潣瑵一元多项式A是:;Print(p1);cout<<endl;p2=CreatPolyn();潣瑵一元多项式B是:;Print(p2);cout<<endl;AddPolyn(p1,p2);潣瑵一元多项式A加B的和是:;Print(p1);cout<<endl;Delete(p1);break;cae2:t=0;break;}}ytem(paue);return0;}五、测试用例：六、实验总结通过这次实验，对于链表的应用知识有了更加深刻的认识，虽然中间出了很多问题，但是经过调试以后都得以解决。
(完整word版)数据挖掘与实验报告(word文档良心出品)
中科大数据挖掘实验报告姓名樊涛声班级软设一班学号SA15226248实验一K邻近算法实验一实验内容使用k近邻算法改进约会网站的配对效果。
海伦使用约会网址寻找适合自己的约会对象，约会网站会推荐不同的人选。
她将曾经交往过的的人总结为三种类型：（1）不喜欢的人（2）魅力一般的人（3）极具魅力的人尽管发现了这些规律，但依然无法将约会网站提供的人归入恰当的分类。
使用KNN算法，更好的帮助她将匹配对象划分到确切的分类中。
二实验要求（1）独立完成kNN实验，基本实现可预测的效果（2）实验报告（3）开放性：可以自己增加数据或修改算法，实现更好的分类效果三实验步骤（1）数据源说明实验给出的数据源为datingTestSet.txt，共有4列，每一列的属性分别为：①percentage of time spenting playing vedio games；②frequent flied miles earned per year；③liters of ice cream consumed per year；④your attitude towars this people。
通过分析数据源中的数据，得到规律，从而判断一个人的前三项属性来得出划分海伦对他的态度。
（2）KNN算法原理对未知属性的某数据集中的每个点一次执行以下操作①计算已知类别数据集中的每一个点和当前点的距离②按照距离递增依次排序③选取与当前点距离最小的k个点④确定k个点所在类别的出现频率⑤返回k个点出现频率最高的点作为当前点的分类（3）KNN算法实现①利用python实现构造分类器首先计算欧式距离然后选取距离最小的K个点代码如下：def classify(inMat,dataSet,labels,k):dataSetSize=dataSet.shape[0]#KNN的算法核心就是欧式距离的计算，一下三行是计算待分类的点和训练集中的任一点的欧式距离diffMat=tile(inMat,(dataSetSize,1))-dataSetsqDiffMat=diffMat**2distance=sqDiffMat.sum(axis=1)**0.5#接下来是一些统计工作sortedDistIndicies=distance.argsort()classCount={}for i in range(k):labelName=labels[sortedDistIndicies[i]]classCount[labelName]=classCount.get(labelName,0)+1;sortedClassCount=sorted(classCount.items(),key=operator.itemgetter(1),reverse=True) return sortedClassCount[0][0]②解析数据输入文件名，将文件中的数据转化为样本矩阵，方便处理代码如下：def file2Mat(testFileName,parammterNumber):fr=open(testFileName)lines=fr.readlines()lineNums=len(lines)resultMat=zeros((lineNums,parammterNumber))classLabelVector=[]for i in range(lineNums):line=lines[i].strip()itemMat=line.split('\t')resultMat[i,:]=itemMat[0:parammterNumber]classLabelVector.append(itemMat[-1])fr.close()return resultMat,classLabelVector;返回值为前三列属性被写入到resultMat二维数组中，第四列属性作为标签写入到classLableVector中③归一化数据不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，使各指标处于同一数量级。
数值分析实验报告5篇
1.69376699767424 0.92310666706964 0.08471614569741 0.40804026409411
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讨论：
利用这种方法进行这类实验，可以很精确的扰动敏感性的一般规律。即 当对扰动项的系数越来越小时，对其多项式扰动的结果也就越来越小， 即扰动敏感性与扰动项的系数成正比，扰动项的系数越大，对其根的扰 动敏感性就越明显，当扰动的系数一定时，扰动敏感性与扰动的项的幂 数成正比，扰动的项的幂数越高，对其根的扰动敏感性就越明显。
解线性方程组的直接方法
实验 （主元的选取与算法的稳定性） 问题提出：Gauss消去法是我们在线性代数中已经熟悉的。但由于计算 机的数值运算是在一个有限的浮点数集合上进行的，如何才能确保 Gauss消去法作为数值算法的稳定性呢？Gauss消去法从理论算法到数值 算法，其关键是主元的选择。主元的选择从数学理论上看起来平凡，它 却是数值分析中十分典型的问题。 实验内容：考虑线性方程组 编制一个能自动选取主元，又能手动选取主元的求解线性方程组的 Gauss消去过程。 实验要求： （1）取矩阵，则方程有解。取n=10计算矩阵的条件数。让程序自动选 取主元，结果如何？ （2）现选择程序中手动选取主元的功能。每步消去过程总选取按模最 小或按模尽可能小的元素作为主元，观察并记录计算结果。若每步消去 过程总选取按模最大的元素作为主元，结果又如何？分析实验的结果。 （3）取矩阵阶数n=20或者更大，重复上述实验过程，观察记录并分析 不同的问题及消去过程中选择不同的主元时计算结果的差异，说明主元
(完整word版)Matlab数学实验报告
Matlab 数学实验报告一、实验目的通过以下四组实验,熟悉MATLAB的编程技巧,学会运用MATLAB的一些主要功能、命令，通过建立数学模型解决理论或实际问题。
了解诸如分岔、混沌等概念、学会建立Malthu模型和Logistic 模型、懂得最小二乘法、线性规划等基本思想。
二、实验内容2.1实验题目一2.1.1实验问题Feigenbaum曾对超越函数y=λsin(πｘ)（λ为非负实数）进行了分岔与混沌的研究，试进行迭代格式x k+1=λsin(πx k),做出相应的Feigenbaum图2.1.2程序设计clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.3:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.5)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endtext(r-0.1,max(x(101:150))+0.05,['\it{r}=',num2str(r)]) end加密迭代后clear;clf;axis([0,4,0,4]);hold onfor r=0:0.005:3.9x=[0.1];for i=2:150x(i)=r*sin(3.14*x(i-1));endpause(0.1)for i=101:150plot(r,x(i),'k.');endend运行后得到Feigenbaum图2.2实验题目二2.2.1实验问题某农夫有一个半径10米的圆形牛栏，长满了草。
他要将一头牛拴在牛栏边界的桩栏上，但只让牛吃到一半草，问拴牛鼻子的绳子应为多长？2.2.2问题分析如图所示，E为圆ABD的圆心，AB为拴牛的绳子，圆ABD为草场，区域ABCD为牛能到达的区域。
问题要求区域ABCD等于圆ABC的一半，可以设BC等于x,只要求出∠a和∠b就能求出所求面积。
数值分析实验报告模板
数值分析实验报告模板篇一：数值分析实验报告(一)(完整)数值分析实验报告12345篇二：数值分析实验报告实验报告一题目：非线性方程求解摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。
本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。
利用二分法求解给定非线性方程的根，在给定的范围内，假设f(x,y)在[a,b]上连续，f(a)xf(b) 直接影响迭代的次数甚至迭代的收敛与发散。
即若x0 偏离所求根较远，Newton法可能发散的结论。
并且本实验中还利用利用改进的Newton法求解同样的方程，且将结果与Newton法的结果比较分析。
前言：（目的和意义）掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。
掌握二分法的原理，验证二分法，在选对有根区间的前提下，必是收敛，但精度不够。
熟悉Matlab语言编程，学习编程要点。
体会Newton使用时的优点，和局部收敛性，而在初值选取不当时，会发散。
数学原理：对于一个非线性方程的数值解法很多。
在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。
对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b) Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式xk?1?xk?f(xk) f'(xk)产生逼近解x*的迭代数列{xk}，这就是Newton法的思想。
当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。
另外，若将该迭代公式改进为xk?1?xk?rf(xk) 'f(xk)其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton 法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。
程序设计：本实验采用Matlab的M文件编写。
其中待求解的方程写成function的方式，如下function y=f(x);y=-x*x-sin(x);写成如上形式即可，下面给出主程序。
【最新推荐】实验报告1.2-word范文 (7页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==实验报告1.2SY-023实验报告课程名称：系部名称：经济管理学院专业班级：财管10-1学生姓名：学号：指导教师：黑龙江工程学院教务处制1．解释沪深300指数合约主要条款的含义沪深300指数由中证指数有限公司编制与维护，成份股票有300只。
该指数借鉴了国际市场成熟的编制理念，采用调整股本加权、分级靠档、样本调整缓冲区等先进技术编制而成。
中金所首个股指期货合约以沪深300指数为标的物。
一般而言，股指期货合约中主要包括下列要素：(1)合约标的：即股指期货合约的基础资产，比如沪深300指数期货的合约标的即为沪深300股票价格指数。
(2)合约乘数：每点300元(3)合约价值：合约价值等于股指期货合约市场价格的指数点与合约乘数的乘积。
报价单位及最小变动价位：股指期货合约的报价单位为指数点，最小变动价位为该指数点的最小变化刻度。
沪深300指数期货的合约的最小变化刻度为0.2点。
(5)合约月份：股指期货的合约月份是指股指期货合约到期交割结算的月份。
在《沪深300指数期货合约》中，合约月份为当月、下月及随后的两个季月，共四个月份。
(6)交易时间：指股指期货合约在交易所交易的时间。
《沪深300股指期货合约》的交易时间为“上午9：15-11：30，下午13：00-15：15”，最后交易日时间“上午9：15-11：30，下午13：00-15：00”。
也就是说，除了最后交易日外，沪深300股指期货开盘较股票市场早15分钟，收盘较股票市场晚15分钟。
这一设计更有利于期货市场反映股票市场信息，便于投资者利用股指期货管理风险。
(7)价格限制：是指期货合约在一个交易日中交易价格的波动不得高于或者低于规定的涨跌幅度。
沪深300指数期货的合约每日价格最大波动限制为是上一个交易日结算价的±10%。
数值分析 实验报告
数值分析实验报告1. 引言数值分析是一门研究如何利用计算机进行数值计算的学科。
它涵盖了数值计算方法、数值逼近、插值和拟合、数值微积分等内容。
本实验报告旨在介绍数值分析的基本概念，并通过实验验证其中一些常用的数值计算方法的准确性和可行性。
2. 实验目的本实验的目的是通过对一些简单数学问题进行数值计算，验证数值计算方法的正确性，并分析计算误差。
具体实验目标包括： - 了解数值计算方法的基本原理和应用场景； - 掌握常用的数值计算方法，如二分法、牛顿法等； - 验证数值计算方法的准确性和可靠性。
3. 实验设计3.1 实验问题选择了以下两个数学问题作为实验对象： 1. 求解方程f(x) = 0的根； 2. 求解函数f(x)在给定区间上的最小值。
3.2 实验步骤3.2.1 方程求根1.确定待求解的方程f(x) = 0；2.选择合适的数值计算方法，比如二分法、牛顿法等；3.编写相应的计算程序，并根据初始条件设置迭代终止条件；4.运行程序，得到方程的根，并计算误差。
3.2.2 函数最小值1.确定待求解的函数f(x)和给定的区间；2.选择合适的数值计算方法，比如黄金分割法、斐波那契法等；3.编写相应的计算程序，并根据初始条件设置迭代终止条件；4.运行程序，得到函数的最小值，并计算误差。
4. 实验结果与分析4.1 方程求根我们选择了二分法和牛顿法来求解方程f(x) = 0的根，并得到了如下结果： - 二分法得到的根为 x = 2.345，误差为 0.001； - 牛顿法得到的根为 x = 2.345，误差为 0.0001。
通过计算结果可以看出，二分法和牛顿法都能较准确地求得方程的根，并且牛顿法的收敛速度更快。
4.2 函数最小值我们选择了黄金分割法和斐波那契法来求解函数f(x)在给定区间上的最小值，并得到了如下结果： - 黄金分割法得到的最小值为 x = 3.142，误差为 0.001； - 斐波那契法得到的最小值为 x = 3.142，误差为 0.0001。
数值分析实验 实验报告
数值分析实验实验报告数值分析实验实验报告引言在现代科学与工程领域，数值分析是一项重要的技术手段。
通过数值方法，我们可以利用计算机模拟和解决各种实际问题，如物理、化学、生物、经济等领域中的方程求解、优化问题、数据拟合等。
本实验旨在通过实际案例，探讨数值分析的应用和效果。
实验一：方程求解首先，我们考虑一个简单的方程求解问题。
假设我们需要求解方程f(x) = 0的根，其中f(x)是一个在给定区间[a, b]上连续且单调的函数。
为了实现这个目标，我们可以采用二分法、牛顿法、弦截法等数值方法。
在本实验中，我们选择使用二分法来求解方程f(x) = 0。
这种方法的基本思想是通过不断缩小区间[a, b]的范围，直到找到一个近似的根。
我们首先选取一个中间点c，计算f(c)的值，然后根据f(c)与0的关系，将区间[a, b]分成两部分。
重复这个过程，直到找到满足精度要求的根。
实验二：数据拟合接下来，我们考虑一个数据拟合的问题。
假设我们有一组离散的数据点，我们希望找到一个函数，使得该函数与这些数据点的拟合误差最小。
为了实现这个目标，我们可以采用最小二乘法等数值方法。
在本实验中，我们选择使用最小二乘法来进行数据拟合。
这种方法的基本思想是通过最小化数据点与拟合函数之间的误差平方和，来确定拟合函数的参数。
我们首先选择一个拟合函数的形式，如线性函数、多项式函数等。
然后，通过最小化误差平方和的方法，计算出拟合函数的参数。
实验三：优化问题最后，我们考虑一个优化问题。
假设我们需要在给定的约束条件下，找到一个使得目标函数取得最大或最小值的变量。
为了实现这个目标，我们可以采用梯度下降法、遗传算法等数值方法。
在本实验中，我们选择使用梯度下降法来解决优化问题。
这种方法的基本思想是通过迭代的方式，不断调整变量的取值，直到找到一个满足约束条件的最优解。
我们首先计算目标函数关于变量的梯度，然后根据梯度的方向和大小，更新变量的取值。
通过不断迭代，我们可以逐步接近最优解。
数值分析实验报告
《数值分析》实验报告班级：姓名：学号：指导老师：实验基本要求一、上机前的准备工作1、复习和掌握与本次实验有关的教学内容。
2、根据本次实验要求，在纸上编写算法及上机的程序，并经过人工模拟运行检验，减少不必要的错误，提高上机效率。
切忌不编程序、不作人工检查就进行程序输入，这只能使上机调试的难度增加，甚至可能带来学习自信心的下降，影响后续课程的学习。
二、上机实验步骤1、启动开发环境；2、建立源程序文件，输入源程序；3、编译产生目标程序，连接生成可执行程序，运行程序，输出结果；4、对数值计算结果进行误差分析，讨论数值算法的收敛性与稳定性；5、整理实验报告。
三、实验报告实验报告是记录实验工作全过程的技术文档，实验报告的撰写是科学技术工作的一个组成部分。
《数值分析》实验报告包括下列要求：1、实验原理；2、实验内容和要求；3、数值算法描述，包括数据输入、数据处理和数据输出；4、算法的实现（1）给出具体的计算实例，（2）经调试正确的源程序清单，（3）对具体的数值例子给出数值结果；5、计算结果的误差分析，算法的收敛性与稳定性的讨论；6、实验心得。
实验一、误差分析一、实验目的1、通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令；2、通过上机计算，了解误差、绝对误差、误差界、相对误差界的有关概念；3、 通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性。
二、实验原理误差问题是数值分析的基础，又是数值分析中一个困难的课题。
在实际计算中，如果选用了不同的算法，由于舍入误差的影响，将会得到截然不同的结果。
因此，选取算法时注重分析舍入误差的影响，在实际计算中是十分重要的。
同时，由于在数值求解过程中用有限的过程代替无限的过程会产生截断误差，因此算法的好坏会影响到数值结果的精度。
三、实验任务对20,,2,1,0 =n ，计算定积分⎰+=105dx x x y nn . 算法1：利用递推公式151--=n n y ny , 20,,2,1 =n , 取 ⎰≈-=+=100182322.05ln 6ln 51dx x y . 算法2：利用递推公式n n y n y 51511-=- 1,,19,20 =n . 注意到⎰⎰⎰=≤+≤=1010202010201051515611261dx x dx x x dx x , 取 008730.0)12611051(20120≈+≈y . 思考：从计算结果看，哪个算法是不稳定的，哪个算法是稳定的。
(完整word版)数值计算方法实验报告(含所有)
本科实验报告课程名称：计算机数值方法实验项目：计算机数值方法实验实验地点：虎峪校区致远楼B401专业班级：软件学院1217班学号：201200xxxx 学生姓名：XXX指导教师：xxx2014 年5 月21日太原理工大学学生实验报告、实验目的和要求熟悉使用、迭代法、牛顿法、割线法等方法对给定的方程进行根的求解。
选择上述方法中的两种方法求方程：二分法f(x)=x3+4x2-10=0在[1,2]内的一个实根，且要求满足精度|x*-x n|<0.5 W5二、主要设备笔记本HP ProBook 6470b —台编译软件：VC++6.0三、实验内容和原理函数f(x)在区间(x, y)上连续，先在区间(x, y)确定a与b，若f(a) , f(b) 异号，说明在区间(a , b)内存在零点，然后求f[(a+b)/2]。
假设F(a)<0,F(b)>0,a<b ，①如果f[(a+b)/2]=0 ，该点即为零点；②如果f[(a+b)/2]<0 ，则区间((a+b)/2 ，b)内存在零点，(a+b)/2 > a；③如果f[(a+b)/2]>0 ，则区间(a,(a+b)/2) 内存在零点，(a+b)/2 < b;返回①重新循环，不断接近零点。
通过每次把f(x)的零点所在区间收缩一半的方法，使区间内的两个端点逐步逼近函数零点，最终求得零点近似值。
四、操作方法与实验步骤1. 二分法：#in clude<stdio.h>#in clude<stdlib.h>#in clude<math.h> int mai n(){double a=1.0, b=2.0;实验地点虎峪校区致远楼B401指导教师xx五、实验结果与分析二分法分析:由程序知，使用二分法和割线法均能计算出方程的根，但利用割线法要比二分 法计算的次数少，并且能够较早的达到精度要求。
相比之下，割线法程序代码量较少，精简明了。
实验报告模板——word格式
实验2 一元线性回归模型一、实验内容：利用一元线性回归模型研究我国经济水平对消费的影响1、实验目的：掌握一元线性回归方程的建立和基本的经济检验和统计检验2、实验要求：（1）对原始指标变量数据作价格因子的剔除处理；（2）对回归模型做出经济上的解释；（3）独立完成实验建模和实验报告。
二、实验报告----中国1978-2006年人均消费与经济水平之间的关系1、问题的提出居民的消费在社会经济发展中具有重要的作用，合理适度的消费可以有利的促进经济的平稳健康的增长。
要充分发挥消费对经济的拉动作用，关键问题是如何保证居民的消费水平。
根据宏观经济学理论，一国的GDP扣除掉折旧和税收就是居民的可支配的收入了，而居民的收入主要用于两个方面：一是储蓄，二是消费。
如果人均GDP增加，那么居民的可支配收入也会增加，这样居民用于消费的应该也会增加。
本次实验通过运用中国1978-2006年人均消费与经济水平（用人均GDP这个指标来表示）数据，建立模型研究人均消费和经济水平之间的关系。
西方消费经济学者们认为，收入是影响消费者消费的主要因素，消费是需求的函数。
消费经济学有关收入与消费的关系即消费函数理论有：（1）凯恩斯的绝对收入理论。
该理论认为消费主要取决于消费者的净收入，边际消费倾向小于平均消费倾向。
并且进一步假定，人们的现期消费，取决于他们现期收入的绝对量。
（2）杜森贝利的相对收入消费理论。
该理论认为消费者会受自己过去的消费习惯以及周围消费水准来决定消费，从而消费是相对的决定的。
这些理论都强调了收入对消费的影响。
除此之外，还有其他一些因素也会对消费行为产生影响。
（1）利率。
一般情况下，提高利率会刺激储蓄，从而减少消费。
但在现实中利率对储蓄的影响要视其对储蓄的替代效应和收入效应而定，具体问题具体分析。
（2）价格指数。
价格的变动可以使得实际收入发生变化，从而改变消费。
（3）生活环境，生活理念。
有些人受传统消费观念的影响，对现在流行的超前消费很不赞同，习惯于把钱存入银行，这样势必会影响一个地区的消费水平。
(完整word版)数据分析实验报告分析解析
实验课程：数据分析专业：信息与计算科学班级：学号：姓名：中北大学理学院实验一 SAS系统的使用【实验目的】了解SAS系统，熟练掌握SAS数据集的建立及一些必要的SAS语句。
【实验内容】1. 将SCORE数据集的内容复制到一个临时数据集test。
SCORE数据集Name Sex Math Chinese EnglishAlice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 872．将SCORE数据集中的记录按照math的高低拆分到3个不同的数据集：math 大于等于90的到good数据集，math在80到89之间的到normal数据集，math 在80以下的到bad数据集。
3．将3题中得到的good，normal，bad数据集合并。
【实验所使用的仪器设备与软件平台】SAS【实验方法与步骤】1：DATA SCORE;INPUT NAME $ Sex $ Math Chinese English;CARDS;Alice f 90 85 91Tom m 95 87 84Jenny f 93 90 83Mike m 80 85 80Fred m 84 85 89Kate f 97 83 82Alex m 92 90 91Cook m 75 78 76Bennie f 82 79 84Hellen f 85 74 84Wincelet f 90 82 87Butt m 77 81 79Geoge m 86 85 82Tod m 89 84 84Chris f 89 84 87Janet f 86 65 87;Run;PROC PRINT DATA=SCORE;DATA test;SET SCORE;2：DATA good normal bad;SET SCORE;SELECT;when(math>=90) output good;when(math>=80&math<90) output normal; when(math<80) output bad;end;Run;PROC PRINT DATA=good;PROC PRINT DATA=normal;PROC PRINT DATA=bad;3：DATA All;SET good normal bad;PROC PRINT DATA=All;Run;【实验结果】结果一：结果二：结果三：实验二上市公司的数据分析【实验目的】通过使用SAS软件对实验数据进行描述性分析和回归分析，熟悉数据分析方法，培养学生分析处理实际数据的综合能力。
磁化率的测定实验报告Word版
华 南 师 范 大 学 实 验 报 告课程名称 结构化学实验 实验项目 磁化率的测定一、【目的要求】1．掌握古埃（Gouy ）磁天平测定物质磁化率的实验原理和技术。
2．通过对一些配位化合物磁化率的测定，计算中心离子的不成对电子数．并判断d 电子的排布情况和配位体场的强弱。
二、【实验原理】 （1）物质的磁性物质在磁场中被磁化，在外磁场强度H(A ·m-1)的作用下，产生附加磁场。
这时该物质内部的磁感应强度B 为：B =H +4πI = H +4πκH (1) 式中,I 称为体积磁化强度，物理意义是单位体积的磁矩。
式中κ=I/H 称为物质的体积磁化率。
I 和κ分别除以物质的密度ρ可以得到σ和χ，σ=I/ρ称为克磁化强度；χ=κ/ρ称为克磁化率或比磁化率。
χm=Κm/ρ称为摩尔磁化率。
这些数据是宏观磁化率。
在顺磁、反磁性研究中常用到χ和χm ，帖磁性研究中常用到I 、σ。
物质在外磁场作用下的磁化有三种情况1．χm ＜o ，这类物质称为逆磁性物质。
2．χm ＞o ，这类物质称为顺磁性物质。
（2）古埃法测定磁化率古埃法是一种简便的测量方法，主要用在顺磁测量。
简单的装置包括磁场和测力装置两部分。
调节电流大小，磁头间距离大小，可以控制磁场强度大小。
测力装置可以用分析天平。
样品放在一个长圆柱形玻璃管内，悬挂在磁场中，样品管下端在磁极中央处，另一端则在磁场为零处。
样品在磁场中受到一个作用力。
df=κHAdH式中，A 表示圆柱玻璃管的截面积。
样品在空气中称重，必须考虑空气修正，即dF=(κ-κ0)HAdHκ0表示空气的体积磁化率，整个样品的受力是积分问题：F=)()(21d )(202000H H A H HA HH --=-⎰κκκκ (2)因H 0＜＜H,且可忽略κ0，则F=221AH κ (3) 式中，F 可以通过样品在有磁场和无磁场的两次称量的质量差来求出。
F=g )m -m (空样∆ （4）式中，样m ∆为样品管加样品在有磁场和无磁场时的质量差；空m ∆为空样品管在有磁场和无磁场时的质量差；g 为重力加速度。
《数值分析》课程实验报告范文
《数值分析》课程实验报告范文《数值分析》课程实验报告姓名：学号：学院：机电学院日期：2022年某月某日目录实验一函数插值方法1实验二函数逼近与曲线拟合5实验三数值积分与数值微分7实验四线方程组的直接解法9实验五解线性方程组的迭代法15实验六非线性方程求根19实验七矩阵特征值问题计算21实验八常微分方程初值问题数值解法24实验一函数插值方法一、问题提出对于给定的一元函数的n+1个节点值。
试用Lagrange公式求其插值多项式或分段二次Lagrange插值多项式。
实验二函数逼近与曲线拟合一、问题提出从随机的数据中找出其规律性，给出其近似表达式的问题，在生产实践和科学实验中大量存在，通常利用数据的最小二乘法求得拟合曲线。
在某冶炼过程中，根据统计数据的含碳量与时间关系，试求含碳量与时间t的拟合曲线。
t(分)051015202530354045505501.272.162.863.443.874.154.374.51 4.584.024.64二、要求1、用最小二乘法进行曲线拟合；2、近似解析表达式为；3、打印出拟合函数，并打印出与的误差，；4、另外选取一个近似表达式，尝试拟合效果的比较；5、某绘制出曲线拟合图。
三、目的和意义1、掌握曲线拟合的最小二乘法；2、最小二乘法亦可用于解超定线代数方程组；3、探索拟合函数的选择与拟合精度间的关系四、实验步骤：第一步先写出线性最小二乘法的M文件functionc=lpoly(某,y,m)n=length(某);b=zero(1:m+1);f=zero(n,m+1); fork=1:m+1f(:,k)=某.^(k-1);enda=f＇某f;b=f＇某y＇;c=a＼b;c=flipud(c);第二步在命令窗口输入：>>lpoly([0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55],[0,1.27,2.16,2.86,3.44,3.87,4.15,4.37,4.51,4.58,4.02,4.64],2)回车得到：an=-0.00240.20370.2305即所求的拟合曲线为y=-0.0024某2+0.2037某+0.2305在编辑窗口输入如下命令：>>某=[0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55];>>y=-0.0024某某.^2+0.2037某某+0.2305;>>plot(某,y)命令执行得到如下图五、实验结论分析复杂实验数据时,常采用分段曲线拟合方法。
实验报告-WORD
WORD实验报告（一）班级姓名学号一、在D盘根目录下建立“学号姓名”文件夹。
二、新建一个工作表，录入数据如下，完成后在以以“工资.XLS”为名保存到“学号姓名”文件夹。
2、计算每人的应发工资合计数；3、计算基础工资、职务工资、岗位津贴、扣养老金、扣会费、合计的总额；4、计算基础工资、职务工资、岗位津贴、扣养老金、扣会费、合计的最高值和最低值；5、给表格上边框，外边框为粗线，内边框为细线；6、各单元格数据上、下、左、右均居中；7、以姓名和合计为参数建立柱形图表；8、把本工作表复制到工作表“工资2”；9、打开“工资2”工作表，以合计为序，从高到低排序；三、新建一个WORD文档，录入数据如下，完成后在以以“文章排版”为名保存到“学号姓名”文件夹。
装机是一门艺术紫色不像灰色、米色等中性色彩，在任何色调下都具有浓浓的都市感。
如果把紫色拟人化，它可能具有两种完全不同的个性：一种精致世故、华丽气派，一种则有些邪恶感。
紫色的华美亮丽是无以伦比的，但“大俗大雅”之说在紫色上也体现得最为明显。
如果掌握不好紫色的明与暗、浓与淡，很可能沦入恶俗的陷阱；如果掌握得好，紫色的神秘、高贵一面就可尽现。
也许正因为紫色与众不同的美感，将紫色穿出神韵也成了一件难度较大的事情。
其实，当前的电脑主要就是由CPU、主板、内存、显卡、硬盘这五大配件组成，只要这几件东西有了，那么电脑的架子也就搭好了。
剩下的声卡、显示器、光驱、机箱、电源、键盘、软驱、鼠标和音箱等都是相对次要的，至少它们不会决定性能。
因此，我将选机的重点放在了前五种配件，相信这也是大家共同的看法。
但是，这区区五个东西如何去搭配可不是轻而易举的事情，尤其是前四种的搭配最为重要。
这其中涉及到了两大方面，性能的相互制约与相互的兼容性，如何去处理好它们的关系并结合自己的实际应用以找到最佳的匹配，一直是装机一族所关心的，这也就是装机艺术的精髓所在。
浙江省绍兴市劳动局二00二年操作员考证。
数值实验报告(完整版)
一、线性方程组求解 对于线性方程组123412341234123441414141x x x x x x x x x x x x x x x x -+++=⎧⎪-++=⎪⎨+-+=⎪⎪++-=⎩ 1.用直接法求解；2.用Jacobi 迭代法求解；3.分别取0.75,1.0,1.25,1.5ω=，用SOR 方法求解．比较迭代结果（与精确解比较）。
解：1、用直接法求解 算法：Gauss 列主元消去法是在Gauss 消去法中增加选主元的过程，即在第k 步（k=1,2,3,…）消元时，首先在第k 列主对角元以下（含对角元）元素中挑选绝对值最大的数（即为列主元），并通过初等行变换，使得该数位于主对角线上，然后再继续消元。
程序： /*gauss.m*/function x=gauss(A,b,n) a=[A,b];/*a 为增广阵*/ /*消去过程*/ for k=1:n-1/*选主元*/ c=0; for q=k:nif abs(a(q,k))>c c=a(q,k); l=q; end end/*如果主元为0，则矩阵A 不可逆*/ if abs(c)<1e-10 disp('error'); pause; exit; end/*如果1不等于k ，则交换第1行和第k 行*/ if l~=kfor q=k:n+1temp=a(k,q); a(k,q)=a(l,q); a(l,q)=temp; end end/*计算第k 步的元素值*/ for i=k+1:nfor j=k+1:n+1a(i,j)=a(i,j)-a(i,k)/a(k,k)*a(k,j); end end end/*回带过程*/x(n)=a(n,n+1)/a(n,n); for i=n-1:-1:1 s=0;for j=i+1:ns=s+a(i,j)*x(j); endx(i)=(a(i,n+1)-s)/a(i,i); end/*返回方程组的解*/fprintf('方程组的解为：')>> A=[-4 1 1 1;1 -4 1 1;1 1 -4 1;1 1 1 -4]’ >> b=[1 1 1 1]’ >>n=4>>gauss(A,b,n) 计算结果： 方程组的解为 x =-1 -1 -1 -12、Jacobi 迭代法算法：对于线性方程组Ax=b ，如果A 为非奇异方程，则可将A 分解为：A=D-L-U 其中D为对角阵，其元素为A 的对角元素，L 与U 为A 的下三角阵和上三角阵。
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北京XX大学计算机与通信工程学院实验报告实验名称：《数值计算方法》课程实验学生姓名：_____________XX_______________专业：________计算机科学与技术________班级：_____________XXXX____________学号：_____________XXXXXX___________指导教师：_____________XXXXX_____________实验成绩：________________________________实验地点：__________XXXXXXX____________实验时间：____2017____年___6___月___6___日一、实验目的与实验要求1、实验目的实验1：探究非线性方程的解法，比较不同解法的优劣性，针对具体问题对解法进行实践，并迭代达到指定的精确度。
实验2：探究一般化曲线拟合的方法，采用最小二乘法对含有多项式，指数和对数多种形式的函数进行拟合，确定拟合结果中的系数。
实验3：探究多种积分的数值解法，根据给定的精度，选择恰当的数值积分方法，确定迭代步数与步长，分析积分数值解法的优劣性。
2、实验要求实验1：采用两种算法求解非线性方程，比较两种算法的性能。
实验2：用最小二乘法拟合由不超过三阶多项式和指数、对数函数线性组合成的符合函数，确定各个项的系数实验3：自选一种数值积分方法求解积分值，根据要求的精度给出最终的迭代步数和步长，分析优缺点。
二、实验设备（环境）及要求实验1，3采用C语言编写，编译环境为DEV C++。
实验2涉及矩阵操作，故采用MATLAB编写。
三、实验内容与步骤1、实验1（1）实验内容·采用至少两种不同的算法求解ex+3*x3-x2-2=0在[0,1]范围内的一个根，要求两次迭代误差小于10-4。
·根据实验结果，比较分析不同算法的性能。
（2）主要步骤本实验由C 语言实现。
在两种不同的算法上选用简单迭代法和牛顿迭代法。
简单迭代法是将方程化成一个与原方程同解的方程，方程一端化成自变量x ，然后判断迭代函数是否收敛，如果收敛的话，不停地迭代将使x 趋于一个定值，这个定值就是原方程的近似解。
而牛顿迭代法是直接给出形如x k+1=x k −f(x k )f (x k )的迭代函数进行迭代，如果满足两个端点异号，f ’(x)在[a,b]上不等于零，f ’’(x)在[a,b]上不变号且初值x 0满足条件f(x 0) f ’’(x 0)≥0，则由牛顿迭代法产生的序列单调收敛于[a,b]内的唯一根。
两种算法在理论上，牛顿迭代法的收敛速度要大于简单迭代法，以下进行迭代解非线性方程组并验证收敛速度的差异。
1.简单迭代法：将x 3移项，整理，得到迭代函数如下： x =√−e x +x 2+233，选取收敛的初值点x 0=0。
在实现上利用for 循环进行迭代，直到相邻两次的误差小于10−4。
C 语言代码如下：简单迭代函数：2.牛顿迭代法：根据牛顿迭代法迭代函数的一般形式可以得到具体的迭代函数如下：x−e x+3x3−x2−2，选取与简单迭代法相同的初值x0=0。
C语言代码如下：e x+9x2−2x牛顿迭代函数：主函数中牛顿迭代法的部分：两个迭代法完整C语言代码如下：执行程序，结果如下：可见，牛顿迭代法的收敛速度大于简单迭代法，具体详见实验结果与分析。
2、实验2（1）实验内容·已知如下数据：x: 1.0000 1.4000 1.8000 2.2000 2.6000 3.00003.4000 3.80004.2000 4.60005.0000y: 2.7183 6.6448 15.3667 30.1867 52.6542 84.5925 128.1972 186.2022 262.1349 360.7020 488.3660·数据可能来自于不超过3阶多项式和指数、对数函数线性组合形成的复合函数([1, x, x2, x3, ex, ln(x)])，请采用最小二乘算法确定复合函数中各个函数项的系数。
（2）主要步骤最小二乘法是在确定函数形式的情况下，找出一条最靠近所有数据点的直线，其判定规则是∑w i δi 2m i=0达到最小。
在求解的过程中，用最小二乘法拟合复合函数的过程实际上就是求法方程组的过程。
分别写出各项的内积(φj ,φk )和(f,φk )然后求解方程组[(φ0,φ0)⋯(φ0,φn)⋮⋱⋮(φn,φ0)⋯(φn,φn)][a0⋮a n]=[(f,φ0)⋮(f,φn)]根据题目中给出的数据点和复合函数形式，可以定义出如下的6种基函数，具体的MATLAB代码如下：然后在M命令文件中调用上述函数，并输入相应的n。
整个法方程组的系数矩阵可以用一个三重for循环实现，等号右侧的矩阵用另一个二重循环实现，实现系数矩阵的MATLAB代码如下：等式右边的矩阵的MATLAB代码如下：完整的MATLAB代码如下：得出的结果如下：所以，拟合出的复合函数应为f(x)=−2.0006+0.0006x−1x2+3x3+e x−5.0008ln(x)3、实验3（1）实验内容·选择一种数值积分方法求解下列函数在区间[0,2]内的积分值，要求精度小于10-5：f(x) = (3x-x2+x3+ex)0.5·给出迭代步数和最终的步长，并分析你所采用方法的优缺点。
（2）主要步骤在积分难求出解析解时通常用数值解的方法求积分结果的近似值，在本题的实现方法上选用复合Simpson公式进行数值积分的计算，并从步数n=2，步长h=12开始逐步细化步长，增大步数，直到精度满足题目中的要求10−5。
首先在定义一个题目中给出的待积分的函数，C语言代码如下：然后编写复合Simpson公式，将其定义在一个独立的函数中，C代码如下：最后在主函数中定义初始步数n为2，初始步长h为0.5，并通过for循环逐步增大n，直到相邻两次误差小于10−5，具体的C代码如下：程序执行的结果如下：可见，在迭代步数n为10时，即步长为0.1时，精度达到要求，且此时的积分数值约为4.941104。
优劣性分析见实验结果与分析。
四：实验结果与分析实验1：通过采用简单迭代法和牛顿迭代法处理同一问题，观察达到指定精度时所需的不同迭代次数，简单迭代法经过7步之后误差小于10−4，牛顿迭代法经过6步之后误差小于10−4，所以在收敛速度上来讲，牛顿迭代法的性能优于简单迭代法。
实验2：通过采用最小二乘法拟合一个由不超过3阶多项式和指数、对数函数线性组合形成的复合函数，通过解法方程组求解，在求解过程中熟悉了最小二乘法的求解方法和基本概念，包括最小二乘法和插值的区别所在。
在计算机中可以通过循环较容易地求得各个基函数的内积，从而构建求解法方程组。
实验3：通过用数值积分方法求解一个函数在一个积分区间的积分值，并根据具体的精度要求给出迭代步数和最终步长。
在方法上我选用了复合Simpson公式法，复合Simpson公式在Simpson公式的基础上提高了求积的精度，将[a,b]等分成n个子区间，在每个子区间上使用低阶求积公式计算，然后把所有子区间上的计算结果求和。
复合Simpson公式的优点在于通过增加子区间的个数可以缩小误差提高精度，这一点比单纯的Simpson公式，梯形公式和Cotes公式要好。
但是缺点在于复合Simpson公式是4阶收敛的，在收敛速度上没有复合Cotes公式收敛的快，所以需要n=10时才能达到精度要求。
五：结论（讨论）1、实验结论在本次数值计算实验课中一共完成了三个实验，分别对应理论课程中三章的内容，分别复习并实践了非线性方程的迭代解法，插值与拟合，积分的数值解法等内容。
这三个实验涉及到了数值计算方法的主要内容，熟悉了数值计算方法的理论知识，并加以应用，在有一定创新度并结合各种具体编程环境的基础上，在实践中体会到了数值计算方法在实际问题中的作用。
在具体实现上，分别用C语言实现了1,3两个实验，用MATLAB实现了第2个实验，锻炼了把数值计算方法结合到不同应用场景的能力，为今后在各领域的使用打下基础。
在具体的实验上，在第一个实验中，应用了简单迭代法和牛顿迭代法解常见的非线性方程，熟悉了各种非线性方程的解法，包括二分法，简单迭代法，牛顿迭代法弦截法和牛顿下山法等。
其中应用简单迭代法和牛顿迭代法求解了题目中的问题，理解了两者的区别，牛顿迭代法直接通过迭代函数的一般形式给出具体的迭代函数，且收敛速度比简单迭代法要快。
在第二个实验中，应用了最小二乘法拟合一个由不超过3阶多项式和指数、对数函数线性组合形成的复合函数，熟悉了最小二乘法的概念及求解方法，通过构造法方程组来求解最小二乘法拟合的问题，并在一定程度上了解了最小二乘法拟合后平方误差的计算方法。
在第三个实验中，应用了数值积分方法中的复合Simpson公式法解一个函数在固定区间中的积分值。
由于复杂的函数在一定情况下难以找到解析解，所以要通过数值积分的方法求数值解。
在求数值解的方法上主要有梯形公式，Simpson 公式，Cotes公式，复合梯形公式，复合Simpson公式，复合Cotes公式等，其中复合的公式通过在区间内等分子区间提高数值积分的精度，子区间个数越多，精度越高，直到达到目标的精度为止。
在实验中主要应用了复合Simpson公式求解积分，熟悉并理解了相关的理论知识并加以实践，在一定程度上掌握了相关的方法。
2、讨论在本次数值计算实验课程中，完成了课程中要求的实验，进一步掌握了实验中涉及的知识点，包括非线性方程的解法，最小二乘法拟合，数值积分法等等，但是对于实验题目中未涉及到的内容仍有些掌握不牢，比如说线性方程组的解法，插值，常微分方程的数值解法等等，所以我认为实验课中涉及的知识点可以覆盖到各章最好，这将在熟悉知识点上提供很大的帮助。
六、教师评审（注：可编辑下载，若有不当之处，请指正，谢谢!）。