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RSS订阅原创 MySQL的一些基础学习总结（三）
有关数据查询的操作比较多，也比较零散，这里总结的可能有些许不全，不过，对于基础学习，应该差不多够用，对与mysql的学习也算入门了。其次，我这里建立的school数据库也存在些许问题，关系也不太明朗，目的是通过其记录所学知识，希望广大初学者在参考我这三篇文章时，能够自己建立独立数据库，将我的这些总结只做一个参考。至此，对于mysql的基础入门学习就总结到这里。
2023-04-05 23:04:03
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原创 MySQL的一些基础学习总结（一）
数据库是一种用于管理数据的软件工具，其应用非常广泛，从个人电脑上的小型应用到大型企业级应用都可以使用数据库进行数据管理。数据库可以帮助用户更好地组织和管理数据，并提供快速、可靠、安全的数据访问。
2023-04-04 23:06:33
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原创 matlab符号微积分及应用举例
在上一节，小编主要和大家分享了matlab中的一种特殊的数据类型——符号对象，本节也将围绕符号对象展开，主要会讲述符号对象在微分中的应用。一、符号函数的极限求符号函数极限的命令为limit ，其调用格式为： limit(f,x,a)即求函数f关于变量x在a点的极限。对于 limit函数，还有另一种调用格式，用来求单边极限：limit(f,x,a,‘right’)右极限；limit(f,x,a,‘left’)左极限例、求当n趋于无穷时，(1+1/n)^n的值。>> syms n;>
2020-09-26 19:32:06
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原创 matlab符号对象
从本节开始，后续章节小编将和大家分享的模块是matlab中的符号计算。众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算，对于符号计算，符号计算又称计算机代数，通俗地说就是用计算机推导数学公式，如对表达式进行因式分解、化简、微分、积分、解代数方程、求解常微分方程等。我们在使用matlab的时候，有时会到一些函数表式之类的公式，并非全是数值类型的结构，这时，掌握matlab的符号运算能力也是很有必要的，因此，本节将为大家介绍什么是符号对象。一、符号对象的建立首先，符号对象是Matlab中一种特殊的数据类
2020-09-13 23:02:52
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原创 matlab常微分方程数值求解
本节将介绍常微分方程初值问题的数值求解，主要内容分为三个部分：常微分方程数值求解的概念、求解函数及刚性问题。一、常微分方程数值求解的一般概念首先，凡含有参数，未知函数和未知函数导数 (或微分) 的方程，称为微分方程，有时简称为方程，未知函数是一元函数的微分方程称作常微分方程，未知函数是多元函数的微分方程称作偏微分方程。微分方程中出现的未知函数最高阶导数的阶数，称为微分方程的阶。常微分方程数值求解，指研究求解初值问题各类数值方法的构造、理论分析与数值实现问题。研究的主要对象为一阶方程组初值问题：其中
2020-09-01 21:08:13
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原创 matlab非线性方程求解与函数极值计算
本文主要分两部分，第一部分介绍matlab中非线性方程求解，第二部分将介绍如何用matlab去求解函数的极值。一、非线性方程数值求解1、单变量非线性方程求解函数的调用格式为：x= fzero(filename,x0)其中，filename是待求根方程左端的函数表达式，x0是初始值。对于此函数，需要注意的是，迭代值初始值x0的选取，在使用该函数进行问题求解时，需要对问题进行多角度分析，大概确定出方程待求根所在范围，由于是单变量非线性方程，根所在范围还是易于确定，而不能机械地直接套用命令或程序。例
2020-08-23 21:14:39
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原创 matlab线性方程组求解
线性方程组的求解主要有两种方法，分别是直接法和迭代法，本节也将围绕这两种方法去讲解一些matlab在求解线性方程组的相关知识。一、线性方程组的直接解法主要可以分为以下三种方法：高斯（ Gauss ）消去法列主元消去法矩阵的三角分解法高斯（ Gauss ）消去法是一个经典的直接法，由它改进得到的列主元消去法，是目前计算机上求解线性方程组的标准算法，其特点就是通过消元将一般线性方程组的求解问题转化为三角方程组的求解问题。此外，还有矩阵的三角分解法等许多直接求解算法 。1、利用左除运算符的直接解法
2020-08-21 15:42:31
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原创 matlab数值微分与数值积分
从本节开始，我们将进入matlab的数值微积分与方程求解模块，一起学习如何利用matlab去解决微积分问题。对于本节内容，主要分为两个部分讲解，数值微分和数值积分，那么下面，就开始今天的学习吧！一、数值微分在正式开始之前，有几个新概念需要讲解一下（1） 数值差分与差商：微积分中 ，任意函数 f(x) 在x0 点的导数是通过极限定义的（如下图所示）：如果去掉极限定义中h趋向于0的极限过程，得到函数在x0 点处以h（ h>0 ）为步长的向前差分、向后差分和中心差分公式（如下图）：当步长h
2020-08-20 18:25:57
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原创 Matlab多项式计算
一、多项式的表示在 MATLAB 中，n次多项式用一个长度为 n+1 的行向量表示。如有n次多项式：则在 MATLAB 中， p(x) 表示为向量形式：[an,a(n-1),a(n-2),a(n-3),……,a0]在 MATLAB 中创建多项式向量时，要注意三点：（1）多项式系数向量的顺序是从高到低。（2）多项式系数向量包含0次项系数，所以其长度为多项式最高次数加1。（3）如果有的项没有，系数向量相应位置应用0。二、多项式的四则运算（1）多项式的加减运算多项式的加减运算非常简单，即相应向
2020-08-19 19:55:55
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原创 Matlab数据统计与分析（四）——参数估计
本文将涉及到数理统计的最后一个模块——参数估计，后续将更新的模块是多项式计算、数据插值和曲线拟合。在讲述使用matlab来实现参数估计之前，有必要去了解一些基本原理。1.离散型随机变量的极大似然估计法:(1) 似然函数若X为离散型, 似然函数为(2) 求似然函数L(θ)的最大值点 θ, 则θ就是未知参数的极大似然估计值.2.连续型随机变量的极大似然估计法:(1) 似然函数若 X 为连续型, 似然函数为(2) 求似然函数L(θ)的最大值点θ, 则θ就是未知参数 的极大似然估计值.一、矩
2020-08-18 15:37:02
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原创 Matlab数据统计与分析（三）——常见分布随机数的产生及统计作图
本文将介绍常见分布的随机数如何产生以及一些简单的统计作图。一、常见分布的随机数的产生随机数是专门的随机试验的结果。在统计学的不同技术中需要使用随机数，比如在从统计总体中抽取有代表性的样本的时候。而matlab直接提供了产生随机数的通用函数，但针对不同的分布，函数形式会有所不同，但通用公式如下：命令：namernd(A,B,m,n)y = random(‘name’,A1,A2,A3, m, n)说明：对于namernd(A,B,m,n)函数，m和n表示产生随机数的矩阵大小，例如m=1，n=1就表示
2020-08-16 15:32:28
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原创 Matlab数据统计与分析（二）——常见的概率分布以及分位数
本文主要介绍数理统计中几种常见的概率分布函数及其图像绘制以及分位数的计算。后续将更新的内容有常见分布的随机数的产生、参数估计等。敬请期待。一、计算概率分布律及密度函数值matlab直接提供了通用的计算概率密度函数值的函数，它们是pdf 和namepdf函数，使用方式如下：Y=pdf(‘name’，K，A，B)或者：namepdf (K，A，B)上述函数表示返回在X=K处、参数为A、B、C的概率值或密度值，对于不同的分布，参数个数是不同；name为分布函数名，使用时需要按照对应分布进行改动。函数名总结
2020-08-15 12:39:27
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空空如也
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