Simpson公式

复化 Simpson 的数值积分方法挺适合搞定那种不能轻易求解析解的函数，是在精度要求比较高的时候更。复化 Simpson_v1.m这个函数文件就蛮实用，结构清晰，逻辑也不绕，接收区间、函数、子区间数量这几个参数就能直接跑出结果。你要是对数值计算熟的话，上手肯定没啥压力。 函数用起来比较直接，一般就定义好一个被积函数，比如f = @(x) sin(x)，指定区间和子区间数量，比如[a, b] = [0, pi]，再一行调用搞定。响应也快，结果精度还不错。配套的复化 Simpson 例子.m也挺贴心，直接给你个使用范例，连调试都省了。 要是你对算法原理也感兴趣，不妨看看复化 Simpson 求积

本演示展示辛普森规则中使用的抛物线，描绘积分范围内的函数以及用于近似其下方区域的抛物线。函数接受以下参数：- f：变量中的函数- I：一个1x2的向量，表示积分范围- m：用于创建m条抛物线的点数。 输出包括函数f在范围I内的图形以及将用于近似f下方面积的m条抛物线。

随着技术的进步，这些MATLAB代码能够为有限体积和随机游走计算生成非结构化网格。此外，该软件还包括来自Szpak等人的椭圆拟合工具。具体而言，unperturbed_disc_main.m用于无扰动盘问题，unperturbed_ellipse_main.m用于无扰动椭圆问题，perturbed_disc_main.m用于扰动盘问题，perturbed_ellipse_main.m用于扰动椭圆问题，tasmania_analysis.m用于塔斯马尼亚案例研究，taiwan_main.m用于台湾案例研究。要生成图1，请运行unperturbed_disc_main.m的第1到64行；要生成图2

判断资金流向：红色>绿色，表明资金持续涌入。

这里提供了最全面的Excel函数公式，方便Excel初学者进行查询和学习。

用于二维域的快速、完全矢量化的Simpson方法版本。该代码避免使用任何for循环等，可在给定精度级别下比dblquad快一个数量级或更快。代码示例提供了如何使用。功能： ans = simp2D('func',xs,xe,ys,ye,NX,NY)输入参数： func - 接受向量输入的二维函数（否则可能导致错误结果） xs, xe - x积分极限 ys, ye - y积分极限 NX - x方向的积分区间数（应为偶数） NY - y方向的积分区间数（应为偶数）

由老师编写的数值分析递推公式 MATLAB 程序，已调试无误。

数据结构公式汇总（共 35 个知识点） 线性结构：- 线性表容量：Length(L)；元素个数：Size(L)- 栈顶元素：Top(S)；栈的容量：MaxSize(S)- 队列元素个数：Size(Q)；队头元素：Front(Q) 树形结构：- 二叉树结点数：Vertex(T)；叶结点数：Leaf(T)- 满二叉树结点数：2^Height(T)-1；满二叉树最大高度：Log2(Vertex(T)+1)- 哈夫曼树中第 i 个结点的权值：Wi = (Leaf(T) - i + 1) * freq(i) 图论：- 无向图边数：E = m/2；无向图点数：V = n- 有向图边数：E = m；有向图点

自己的公式自己写，这就是MATHPYTE最大的爽点。它不像有些工具只能套模板，MATHPYTE支持你用代码自由地编排公式逻辑，写复杂的策略都不怵。对搞数据建模或者喜欢折腾量化策略的你来说，真的是蛮实用的一个小利器。 代码风格比较接近 Python，看起来挺舒服，语义也清晰。比如你想写个指数加权平均，只需要一行就搞定。响应也快，调试也方便，前后改公式的过程流畅，不像传统工具那样动不动卡壳。 如果你之前常用 EXCEL 或 Matlab 写公式，那你会发现 MATHPYTE的自由度和可读性都更高。你甚至可以把它当个小公式引擎来用，配合前端展示也不错。尤其是在需要快速验证一段逻辑的时候，能省不少时间

牛顿-莱布尼茨公式是数学中经典的定理，能帮你搞定一些比较麻烦的积分问题。如果你正好在做数值计算，像矩阵行列式求解或者数值积分之类的活儿，那这个公式就挺有用了。嗯，实际操作中，不仅能提高精度，还能加快计算速度。像递归计算、数值积分这些场景，都能用到它。它的应用广泛，而且还可以结合其他优化算法来提升效率。比如说，用Newton-Cotes牛顿-科特斯公式来做数值积分，或者结合BFGS拟牛顿方法来做优化，都能事半功倍。如果你做过这些算法，会发现这个公式在不同应用中，都是一个棒的工具。如果你正在考虑学习或者使用它，建议你先熟悉它的基础推导和实现，理解它如何在实际场景中派上用场，才会更加得心应手哦。，牛