微型计算机数值,微型计算机的实用数值方法-生活阅读.pdf

本书介绍了在科学和工程中常用的数值计算方法及其在微型计算机上的应用,包括方程求解、特征值计算、微分方程、数值插值、微分与积分等内容。适合中专以上技术人员和管理人员自学,也可作教材。书中提供了大量例题、习题和BASIC语言程序,具有实用性。

微型计算机应用技术知识

微型计算机的实用

数值方法

(美〕T.、E.肖普著

刘捷 郭超美 张士顺译

林定蕃 校

北 京 出 版 社

内 容 提 要

太书涌洛地介绍在科学和工程中最常遇到的

有关数值计算方法及其在微型计算机上的具体应用。

全书分七章,扼要地介绍微型计算机的基木概念,

并针对数值方法的几个重要领域进行讲解。其中包

括代数与超越方程求根,线性与非线性联立方程求

解,特征值计算,常微分方程及其初值与边值间

题,数值插值与曲线拟合,数值微分与数值积分

等。此外,书中还提供大量的例题和习题,以及许

多用BA虹c语言编写的实用程序。

本书可供具有中专以上水平的广大工程技术人

员和管理人员自学参考,亦可作为饭型计算机培训

班或中专及大专院校一般专业的教材。

微《型计算机应用技术知识》

丛书编委会

主 编 柳维长

副主编 林定基 朱家维

编 委 (按姓氏笔划为序)

王亚民 刘兆隆 朱锡纯 周明德 房景燕

费声华 钱圣已 唐 芒 I洪皋 葛迹康

潘孝梅

秘 书 郭超美

出 版 说 明

随着科学技术的不断发展,微型计算机的应用

已逐步深入到国民经济的各个领域。为了使广大工

程技术人员和有关管理千部能较快地了解并掌握微

型计算机的基本知识和应用技术,我们编辑出版了

这套 1(

主要包括,微型计算机系统、接口技术,操作系

统、汇编程序设计、几种常用的高级语言程序设

计、实用数值方法、数据库、汉字系统、计算机图

形学及其应用、局部网络以及计算机辅助设计等。

在内容选材方面,努力体现科学性、实用性.普及

性和先进性等特点,在编写上,力求深入钱出,通

俗易懂。这套丛书具有较完整的系统性,其中的每

一单册又具有相对独立性。它不仅适合具有中专或

大专文化水平的广大工程技术人员和管理干部自学

参考,而且可作为中专或大专院校一般专业以及各

种微型计算机培训班的教材。

译 者 的 话

近年来,微型计算机在国内许多领域中得到广泛应用,

它非凡的能力已经愈来愈被人们所重视。科学和工程中的数

值计算,是微型计算机应用中的一个极其重要的分支。无论

是计算机专业还是非计算机专业的技术人员,都迫切需要掌

握数值计算的基本概念和方法,并能把它应用到微型计算机

上,这也正是本书所要达到的目的。

本书作者T.E.肖普现任美国佛罗里达州Atlantic大学

工程系主任,以前曾任美国得克萨斯州A&M大学工程系副

主任,具有较丰富的教学经验。他强调 “要把近代数值计算

方法的能力和小计算机的通用性结合起来”。作者在本书中

所提到的小计算机,就是指规模较小的微型计算机。书中选

用了目前流行的AppleI微型计算机作为实例。为了便于

推广,作者还选用最容易掌握的BASIC语言,这也是目前我

国用得最为普遍的一种程序设计语言。同时,本书还具有深

入浅出、算法的解释简明扼要以及程序结构清晰等特点。

所有这些,对于初学者都是十分有利的。此外,书中还提供

大量与科学和工程计算中有紧密联系的典型例题和 习题,

以便读者从中得到启示。原著中的附录、索引及每章的参考

文献等均未编译。

科海培训中心对本丛书的编辑、出版给予很大的支持和

帮助,在此表示衷心的感谢。

译 者

一九八五年二月五日

原 作 者 序

小计算机 (Smallcomputer)是用于数字处理的一种

极不平常的工具。最近,微型计算机技术领域的发展趋势,

预示它在今后十年内将会在人们生活的许多方面得到广泛应

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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