文件名称：matlab的素描代码-scientificcomputing:科学计算存储库，可通过计算解决数学问题
文件大小：145KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 21:55:19
系统开源
matlab的素描代码计算思维库简介 越来越多的证据表明，通过挑战当前学习能力的活动可以增加大脑的学习能力，例如解决具有各种复杂性，持久性，毅力和成长心态的新问题。 此外，与行业相关的技能的半衰期缩短到了较短的时间范围。 因此，为了解决与业务相关的问题，需要不断提高技能。 因此，现代劳动力要求人们不断地学习新技能。 良好的习惯可以控制学习新事物的惯性，这是维护该存储库背后的核心理念。 维护该存储库的主要动机是： 进行练习以扩大学习能力的极限。 继续练习基础知识。 继续创建知识块以开发创新技能来解决问题的过程。 组合，以突出招聘经理的技能。 创建一些可重用的代码集，也可能对其他从业者有所帮助。 开发解决方案的教学法 本节概述了解决计算问题的草图。 这些步骤不是规则，而是试探法，它提供了解决问题的框架。 解决的教学法可以分为以下步骤。 了解问题 确定任务。 用数学公式表示。 开发计算任务的第一手直觉。 通过将问题分解为较小的计算单元来发展对问题的独立编程语言理解。 简单示例：评估两个向量之间的平方和误差。 乍一看，它看起来像是开销，但是我发现这一额外步骤对解决科学计算问题（如解决QR分解或
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scientificcomputing-master
----codes()
--------histogram_julia.jl(1KB)
--------fractal_exercise.ipynb(3KB)
--------project_euler_counting_castle.ipynb(2KB)
--------kmeans_cache.txt(156B)
--------deepdive_lm_opt.ipynb(10KB)
--------project_euler_Multiplesof3and5.ipynb(5KB)
--------lychrel.cpp(1KB)
--------distance_measure.jl(310B)
--------kmeans_simulated_data.txt(15KB)
--------driver_kmeans.ipynb(72KB)
--------paper_multiple_alpha.py(3KB)
--------project_euler_721.py(1KB)
--------quartiles_binomial.ipynb(3KB)
--------reverse_digit.jl(359B)
----LICENSE(18KB)
----README.md(4KB)
----figure()
--------process.png(75KB)