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求助!在win7下安裝Mathcad 15.0 和14.0 都出現(xiàn)這個(gè)問題,求解?。?/a>
經(jīng)過無數(shù)次的折騰,我終于把這個(gè)問題解決了! 步驟如下(windows10 64位系統(tǒng)下測試成功,win7下應(yīng)該也可以):1. 再次覆蓋安裝(或修復(fù)安裝)mathcad14,記下不能注冊的模塊文件名,如...
既然要用破解版,就選個(gè)高一些的版本來用吧
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數(shù)學(xué)應(yīng)用軟件MathCAD2000及其在工程中的應(yīng)用
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Mathcad使用說明書
內(nèi)容介紹
《測繪科學(xué)與技術(shù)著作系列:CPS觀測數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用》中重點(diǎn)闡述了大壩GPS三維變形監(jiān)測網(wǎng)的數(shù)據(jù)處理方法、模型及應(yīng)用,以及GPS數(shù)據(jù)與地面監(jiān)測網(wǎng)觀測數(shù)據(jù)聯(lián)合平差的數(shù)學(xué)模型、GPS精密地殼變形監(jiān)測的數(shù)據(jù)處理模型的研究及應(yīng)用;論述了應(yīng)用GPS研究電離層內(nèi)部特性的相關(guān)內(nèi)容,主要包括區(qū)域格網(wǎng)模型的建立,以及利用電離層層析成像技術(shù)對(duì)區(qū)域電離層電子密度分布進(jìn)行的層析研究;介紹了非差模式的精密單點(diǎn)定位的數(shù)學(xué)模型及方法;探討了偽距差分和相位差分定位模型。
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《近代測量數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用》是“十一五”國家級(jí)規(guī)劃教材。力圖涵蓋現(xiàn)代測量數(shù)據(jù)處理最常用的基本數(shù)據(jù)處理方法。其內(nèi)容主要包括:近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展概述、內(nèi)涵及展望;數(shù)據(jù)處理中參數(shù)估計(jì)的幾種常用估計(jì)方法;秩虧自由網(wǎng)平差方法及其基準(zhǔn)關(guān)系;針對(duì)不同類觀測值的驗(yàn)后方差分量估計(jì);觀測值中含有系統(tǒng)誤差的附加系統(tǒng)參數(shù)平差方法;處理粗差的數(shù)據(jù)探測與穩(wěn)健估計(jì)法的原理與方法;針對(duì)隨機(jī)參數(shù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)的最小二乘配置與卡爾曼濾波;處理變量間相關(guān)關(guān)系的近代回歸分析等。《近代測量數(shù)據(jù)處理與應(yīng)用》可作為測繪工程專業(yè)本科生、研究生的教材,也可作為從事數(shù)據(jù)處理相關(guān)專業(yè)人員的參考書。 {zzjj}
第1章 近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展概論
1.1 數(shù)據(jù)處理與測量誤差
1.2 最小二乘與經(jīng)典平差模型
1.3 近代測量數(shù)據(jù)處理進(jìn)展
1.4 近代數(shù)據(jù)處理發(fā)展展望
第2章 參數(shù)估計(jì)方法
2.1 概述
2.2 極大似然估計(jì)
2.3 最小二乘估計(jì)
2.4 極大驗(yàn)后估計(jì)
2.5 最小方差估計(jì)
2.6 線性最小方差估計(jì)
2.7 廣義測量平差原理
第3章 秩虧自由網(wǎng)平差
3.1 概述
3.2 普通秩虧網(wǎng)乎差
3.3 擬穩(wěn)平差
3.4 加權(quán)秩虧自由網(wǎng)平差
3.5 自由網(wǎng)平差的基準(zhǔn)
3.6 自由網(wǎng)平差結(jié)果的相互轉(zhuǎn)換
第4章 驗(yàn)后方差分量估計(jì)
4.1 概述
4.2 定權(quán)誤差對(duì)數(shù)據(jù)處理結(jié)果的影響
4.3 赫爾默特方差分量估計(jì)
4.4 最小范數(shù)二次無偏估計(jì)
第5章 附加系統(tǒng)參數(shù)平差及有偏估計(jì)
5.1 概述
5.2 附加系統(tǒng)參數(shù)的平差
5.3 精度與準(zhǔn)確度
5.4 附加系統(tǒng)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)
5.5 有偏估計(jì)
第6章 數(shù)據(jù)探測和穩(wěn)健估計(jì)
6.1 概述
6.2 多余觀測與可靠性
6.3 可靠性理論與數(shù)據(jù)探測法
6.4 多維粗差的估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
6.5 穩(wěn)健估計(jì)
第7章 最小二乘配置與卡爾曼濾波
7.1 概述
7.2 最小二乘配置的原理
7.3 協(xié)方差函數(shù)及其估計(jì)
7.4 最小二乘配置在GPS高程擬合中的應(yīng)用
7.5 卡爾曼濾波
7.6 卡爾曼濾波的應(yīng)用實(shí)例
第8章 近代回歸分析
8.1 概述
8.2 回歸分析的數(shù)學(xué)模型
8.3 回歸模型的參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)
8.4 半?yún)?shù)回歸
8.5 整體最小二乘回歸簡述
參考文獻(xiàn)2100433B