众文网1.跪求《数值分析》方面的论文或研究报告
1. James W. Cooley and John W. Tukey, "An algorithm for the machine calculation of complex Fourier series," Mathematics of Computation 19 (1965), 297-301. 2. R. Courant, K. O. Friedrichs and H. Lewy, "Ueber die partiellen der mathematischen Physik," Mathematische Annalen 100 (1928), 32-74. Translated as: "On the partial difference equations of mathematical physics," IBM Journal of Resarch and Development 11 (1967), 215-234. 3. A. S. Householder, "Unitary triangularization of a nonsymmetric matrix," Journal of the Association of Computing Machinery 5 (1958), 339-342. 4. C. F. Curtiss and J. O. Hirschfelder, "Integration of stiff equations," Proceedings of the National Academy of Sciences 38 (1952), 235-243. 5. C. de Boor, "On calculating with B-splines," Journal of Approximation Theory 6 (1972), 50-62. 6. R. Courant, "Variational methods for the solution of problems of equilibrium and vibrations," Bulletin of the American Mathematical Society 49 (1943), 1-23. 7. G. Golub and W. Kahan, "Calculating the singular values and pseudo-inverse of a matrix," SIAM Journal on Numerical Analysis 2 (1965), 205-224. 8. A. Brandt, "Multi-level adaptive solutions to boundary-value problems," Mathematics of Computation 31 (1977), 333-390. 9. Magnus R. Hestenes and Eduard Stiefel, "Methods of conjugate gradients for solving linear systems," Journal of Research of the National Bureau of Standards 49 (1952), 409-436. 10. R. Fletcher and M. J. D. Powell, "A rapidly convergent descent method for minimization," Computer Journal 6 (1963), 163-168. 11. G. Wanner, E. Hairer and S. P. Norsett, "Order stars and stability theorems," BIT 18 (1974), 475-489. 12. N. Karmarkar, "A new polynomial-time algorithm for linear programming," Combinatorica 4 (1984), 373-395. 13. L. Greengard and V. Rokhlin, "A fast algorithm for particle simulations," Journal of Computational Physics 72 (1987), 325-348.。
2.数据分析报告范文
项目数据分析报告是通过对项目数据全方位的科学分析来评估项目的可行性，为投资方决策项目提供科学、严谨的依据，降低项目投资的风险。
项目数据分析报告—项目市场化操作的科学依据：
政策背景：随着我国经济体制变革的不断深入发展，中国的决策高层已经完全意识到了项目分析的真正意义，这一佐证就是《国务院关于投资体制改革的决定》的出台。决定明确政府不再承担对投资项目的审核评估，实行备案制。而投资方和项目方，则对项目的风险承担完全责任，完全按照市场经济的模式来实施项目分析评估。这就正式宣告，中国的项目分析，将彻底进入市场化的运作模式。
时代需求：进入二十一世纪信息化时代，传统意义上的经济、管理和投资金融等学科和电子信息技术发生了不可分割的交融。作为先进生产力代表的电子信息技术，成为经济、管理和投资金融等领域创新变革的支撑和动力。“项目数据分析”以专业技术的身份出现在经济、管理和投资金融专业等领域，是信息化时代发展的必然结果。
项目数据分析报告—项目可行性判断的重要依据
任何欣欣向荣的企业，都是建立在所开发的优质项目基础上的。但如何才能确定项目的可行和优质呢？发达国家的做法是对项目的最终决策，一切以科学定量分析的项目数据为依据。在中国，随着世界经济一体化进程的加速和全球投资市场的蓬勃发展，加上中国投资分析行业正处于发展的起步阶段，投资人、企业管理层都迫切需要一个统一的、规范的标准来衡量投资项目的科学性和可行性，专业的项目数据分析报告在中国变得炙手可热。越来越多的投资人也选择项目数据分析报告为他们准备投资的项目做出科学、合理的分析，以便正确决策项目；越来越多的风险投资机构把项目数据分析报告作为其判断项目是否可行及是否值得投资的重要依据。
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3.谈谈对数值分析的认识
数值分析（numerical analysis）是研究分析用计算机求解数学计算问题的数值计算方法及其理论的学科，是数学的一个分支，它以数字计算机求解数学问题的理论和方法为研究对象。为计算数学的主体部分。
数百年前，人类已经将数学应用在建筑、战争、会计，以及许多领域之上，最早的数学大约是西元前1800年巴比伦人泥板（Babylonian tablet ）上的计算式子。例如所谓的勾股数（毕氏三元数），（3, 4, 5），是直角三角形的三边长比，在巴比伦泥板上已经发现了开根号的近似值。 数值分析在传统上一直不断的在改进，因为像巴比伦人的近似值，至今仍然是近似值，即使用电脑计算也找不到最精确的值. 运用数值分析解决问题的过程：实际问题→数学模型→数值计算方法→程序设计→上机计算求出结果 数值分析这门学科有如下特点： 1·面向计算机 2·有可靠的理论分析 3·要有好的计算复杂性 4·要有数值实验 5.要对算法进行误差分析 主要内容：插值法，函数逼近，曲线拟和，数值积分，数值微分，解线性方程组的直接方法，解线性方程组的迭代法，非线性方程求根，常微分方程的数值解法。
4.急求matlab在数值分析中应用的论文
MATLAB在计算机辅助数值分析与计算中的应用孙智娟 徐杜 等汕头大学机电系，广东汕头515063摘 要：简要介绍了MATLAB语言，并把MATLAB语言应用于计算机辅助数值分析与计算中，在MATLAB软件环境下研制了计算机辅助数值分析与计算（CANAC）软件包，最后用一个典型实例较为深入地对其使用方法，特点和效果进行讨论，实践表明，该软件包使用效果良好。
关键词：MATLAB 计算机辅助 数值分析 软件包 数值计算机分类号： O24 TP39[机标]文献标识码：文章编号：。
5.毕业论文数据分析怎么描述
数据分析可以分成两部分，一部分是对分析过程及分析结果的描述，另一部分是结合专业知识对结果进一步分析，为什么会出现这样的结果。
如果完全没有思路推荐使用spssau，里面的结果包括智能文字分析可以提供一些思路。
6.为什么要数据分析,对论文有什么意义
目的 数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。
在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。
这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。 数据分析是一种统计方法，其主要特点是多维性和描述性。
有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。
资料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。
这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。 资料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得资料分析得以推广。
资料分析是数学与计算机科学相结合的产物。 若是以固定时间为资料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。
扩展资料： 分析工具 使用Excel自带的数据分析功能可以完成很多专业软件才有的数据统计、分析，其中包括：直方图、相关系数、协方差、各种概率分布、抽样与动态模拟、总体均值判断，均值推断、线性、非线性回归、多元回归分析、移动平均等内容。 在商业智能领域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及国内产品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
参考资料：百度百科-数据分析。
7.我是本科毕业论文是关于调查分析的,里面的数据,分析我都是自己
数据最好不要自己编。调查分析类的软件（如果你是学营销或管理学的）可以用SPSS。一般人编的数据数据分析结果都能看出端倪来的，老师都不是傻子，到时候一旦被看出来你就会很难过了。
一般情况下，答辩过程中老师不会让你演示数据的分析过程，但一般会问到你你的论文理论基础，数据是如何收集的（即通过哪些途径收集的），你的问卷设计，数据分析结果，得出结论等。
还是哪句话，一般不是长期做学术或很有经验的人，编的数据结果都很明显的能看出端倪的。建议不要数据造假，学术上是最鄙视也不能接受的。这是比你论文框架错了还要严重的错误。
8.基于MATLAB的毕业设计有哪些
基于MATLAB的毕业设计有： 1、基于MATLAB的视图技术分析。
2、二值图像细化算法研究与实现。 3、基于MATLAB下的信号分析与处理。
4、基于matlab的伪彩色处理与研究。 5、matlab进行小波分析。
matlab将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案。 扩展资料 MATLAB特点 1、高效的数值计算及符号计算功能，能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来； 2、具有完备的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化； 3、友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言，使学者易于学习和掌握； 4、功能丰富的应用工具箱（如信号处理工具箱、通信工具箱等） ，为用户提供了大量方便实用的处理工具。
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