A) 数值方法永远无法求解的特性 B) 计算误差累积率 C) 迭代序列接近解的特性 D) 函数具有多解的特性
A) 生成随机数 B) 估计已知数据点之间的未知值 C) 检验统计假设 D) 寻找方程的精确解
A) 求函数的最大值或最小值 B) 用较简单的函数逼近复杂函数 C) 数学函数的精确计算 D) 物理系统建模
A) 冉格-库塔法 B) 正割法 C) 高斯消除 D) 牛顿法
A) 假位置法 B) 牛顿法 C) 分段法 D) 梯度下降
A) 创建超出给定范围的新数据点 B) 估计已知数据点之间的缺失值 C) 精确复制已知数据点 D) 剔除数据集中的异常值
A) 高效解线性方程组 B) 生成随机矩阵 C) 预测未来趋势 D) 查找矩阵的特征值
A) 冉格-库塔法 B) 高斯消除 C) 拉格朗日插值 D) 牛顿法
A) 18世纪。 B) 19世纪。 C) 21世纪。 D) 20世纪。
A) 数据可用性的减少。 B) 计算能力的提升。 C) 符号处理技术的进步。 D) 计算成本的降低。
A) 热力学。 B) 天体力学。 C) 电磁学。 D) 量子物理学。
A) 离散数学的证明。 B) 将精确的符号表达式转换为数字。 C) 在规定的误差范围内获得的近似解。 D) 完全理论的模型，不涉及计算。
A) 一种涉及残差的收敛性测试。 B) 算术运算的精度。 C) 初始猜测的大小。 D) 迭代的步数。
A) 蒙特卡洛积分 B) 单纯形法 C) 稀疏网格 D) 辛普森法则
A) 蒙特卡洛方法 B) 稀疏网格 C) 高斯求积 D) 牛顿-科特公式
A) 3x + 4 = 28 B) x³ - 8 C) 3x³ − 24 D) 3x² + 4
A) 数学百科全书 B) Numerische Mathematik C) 数值分析期刊 (SINUM) D) 数学函数数字图书馆
A) 用于模拟量子现象。 B) 用于精算分析。 C) 用于进行符号计算。 D) 用于开发离散模型。
A) 欧拉和高斯 B) 约翰·冯·诺伊曼和赫尔曼·戈尔德斯坦 C) 牛顿和拉格朗日 D) 惠特克和斯蒂根
A) 运筹学领域开发的复杂优化算法。 B) 符号运算技术。 C) 离散事件模拟。 D) 基本的算术计算。
A) 电子计算机 B) 公式列表 C) 插值表 D) 机械书籍
A) Python B) R C) MATLAB D) C++
A) 1912 B) 1985 C) 2000 D) 1947
A) a = 0, b = 3 B) a = -1, b = 4 C) a = 2, b = 5 D) a = 1, b = 2
A) MATLAB B) Excel C) Julia D) Scilab
A) 使用了符号处理技术。 B) 先进的数值方法使其成为可能。 C) 它完全依赖于历史数据的分析。 D) 离散数学提供了基础。
A) 因为设立了莱斯利·福克斯奖。 B) 因为现在可以使用计算机。 C) 因为有E. T. Whittaker的贡献。 D) 因为它们只计算到小数点后16位。
A) 计算 f(x) = 1/(x - 1) 在 x 接近 1 时的值。 B) 对一个具有无限个区域的函数进行积分。 C) 计算 f(x) = 1/(x - 1) 在 x 接近 10 时的值。 D) 对一个微分元素为零的函数进行求导。
A) 蒙特卡洛积分 B) 光谱图像压缩 C) 单纯形法 D) 主成分分析
A) 等于 0 B) 小于 0.2 C) 等于 0.5 D) 大于 1
A) 定点算术 B) 二进制算术 C) 浮点算术 D) 任意精度算术
A) GNU 科学库 B) Netlib 软件库 C) NAG 库 D) IMSL 库 |