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算法与程序的奥秘
算法与程序的奥秘
101
每个while语句不一定配有end语句。()
102
在执行while语句之前,循环变量必须有一个值。()
103
break语句终止循环的执行并在循环结束后将控件传递给下一个语句。()
104
continue语句终止所有循环,并将控件返回到循环底部。()
105
对于具有相同维数的向量与向量之间的乘法运算我们用运算符()。
106
下面哪个命令可以绘制图像()。
107
添加网格线用以下哪个命令()。
108
要使当前坐标系图形设置为正方形,用以下哪个命令?()
109
subplot(m,n,p)把图形窗口分为m×n个子图,其中p指()。
110
极坐标绘图采用以下哪个命令?()
111
polar(theta,rho)创建角theta对半径rho的极坐标图,其中第一个变量theta指()。
112
下面哪个命令可以画等高线?()
113
下面哪些命令会被用于三维作图?()
114
计算机对浮点数进行二进制表示,单精度表示中的整数表示部分和双精度表示中的分数表示部分的位数分别为()。
115
希尔伯特曾提出完美数学问题的准则,并举出两个例子()来说明他的观点。
116
计算机二进制常用浮点数表示目前分为单精度和双精度两种。()
117
计算中进行两个相近数的相减运算,所得差的有效数字必不会减少。()
118
三体问题没有显式表达式,所以无法进行数值计算。()
119
拉格朗日基函数有性质:第i个基函数在第i个节点的取值为()。
120
三个插值条件构建拉格朗日插值多项式,该多项式次数最多为()。
121
一般地,为求得拉格朗日多项式的系数,会形成的以一个范德蒙矩阵为系数矩阵的线性代数方程组,该矩阵条件数会随着节点数增加而()。
122
要画出一个函数在一个区间上的6次插值图像,需要取()个不同节点。
123
拉格朗日多项式可以表示成拉格朗日基函数的线性组合。()
124
拉格朗日基函数与节点和具体的函数值都有关系。()
125
利用插值多项式计算未知节点的函数值时,内插法通常优于外推(或外插)法。()
126
拉格朗日插值节点增加或减少一个时,基函数不需要重新计算。()
127
随插值多项式的次数不断增加,拉格朗日插值多项式会越来越逼近真实函数的图像,不会出现龙格(Runge)现象。()
128
相比较拉格朗日插值法,Nevile插值多项式()。
129
Nevile插值多项式中的P0,1(X)是()。
130
Neville插值多项式的算术运算工作量为O(n),n为插值节点个数。()
131
Pi,j(X)表示以xi,xi+1,,xj为节点建立的插值多项式。()
132
三次插值样条函数的三弯矩法的第一类边界条件为()。
133
自然样条对应于()。
134
三次插值样条函数在每个相邻节点的小区间上为()次多项式。
135
三次插值样条函数有以下性质()。
136
三次插值样条函数的构造完全不需要知道各节点的导数值。()
137
n为偶数时,Chebyshev多项式Tn(x)()。
138
第一类Chebyshev多项式的根可以用于多项式插值,相应的插值多项式()。
139
Chebyshev多项式Tn(x)有以下性质()。
140
Chebyshev插值点是等距插值节点。()
141
Chebyshev点是某些多项式的零点。()
142
依Chebyshev点插值以及使用Chebyshev多项式的线性组合近似一个函数有可取之处,但函数的导数和积分不能被Chebyshev多项式的导数和积分来近似。()
143
Chebyshev多项式Tn(x)是首项系数为2n-1的n次多项式。()
144
数值微分的基本思想是()。
145
向前差商在()情况下效果不好。
146
向前差商在()情况下会受计算机位数的影响,效果并不理想。
147
在数值微分中,插值型求导公式中具有代表性的有()。
148
数值微分的误差来源主要有()。
149
超级计算机可以用来快速计算微分方程离散后的代数方程组。()
150
定积分逼近的辛普生求积公式需要选取()个节点计算。
151
任何函数都是可以解析求积的。()
152
定积分必定可以被数值近似。()
153
用辛普生法则近似计算积分时,总是选取()点的函数值。
154
辛普生法则也可以看做是()。
155
Cotes系数之和为()。
156
用辛普生法则近似积分时,要选取()个点的函数值。
157
Cotes系数具有对称性。()正确
158
Newton-Cotes公式随着n增加时,计算效果一定会越来越好。()
159
当x=1时,Hamming级数和为()。
160
Hamming级数求和有效算法的关键是提高级数一般项的分母次数。()
161
考虑到计算机的舍入误差,Hamming级数求和算法的截断误差中项数N的选择对舍入误差的影响很小。()
162
Hamming级数求和有效算法是为了降低分母次数,需将x=1、2、3…所有正整数分别代入Hamming级数Φ(x)中。()
163
复化梯形求积公式中积分区间的端点和内部节点处的函数值分别用了()次和()次。
164
复化梯形求积公式的误差与分割后小区间长度h的关系为()。
165
辛普森近似公式需要一个区间上()个点的函数值。
166
复化辛普森公式能达到()阶收敛。
167
复化求积公式是对区间分割后再在小区间上用梯形公式。()
168
复化辛普森公式能达到4阶收敛。()
169
Jacobi方法和Guass-Seidel方法收敛的充分必要条件为谱半径()。
170
高斯消去法是一种求解线性代数方程组的迭代算法。()
171
Jacobi方法和Guass-Seidel方法都要求系数矩阵的对角线元素非零。()
172
牛顿运用()成了科学研究的首选模式。
173
图像处理是否成功是由人的()决定的。
174
数据科学人才应具备的基本素质。()
175
数据科学包括两个方面()。
176
以下哪些科学的方法可以来研究数据?()
177
科学家第谷通过总结数据而得到天体运动中行星运动的三大定律。()
178
行星绕太阳运行的周期的平方和行星离太阳的平均距离的三次方成反比。()
179
科学人员分析人类基因组的SNP数据,在姚远等人制作的图中,可以清楚看到不同颜色代表各地人类进化的过程。()
180
从基本原理出发的牛顿模式最成功的例子是生物信息学和人类基因组工程。()
181
数据分析基于()。
182
()是数据分析最核心的困难。
183
常见的数据分析有哪些()。
184
建立模型的内容需要关注()。
185
赋予数据一定的数学结构,会有()。
186
数据通常具有的特点()。
187
处理大数据的基本思路是()。
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