《数据库及其应用》实验报告1
《数据库及其应用》实验报告
实验序号：B0901000-02 实验项目名称：数据库设计和创建、表的创建与相关设置
（二）Access数据库窗口基本操作
3．定义一个“学生与成绩”组，将“学生”、“成绩”表放置到该组中
2．进行设置参照完整性的操作
3．通过不同方式实现用户定义的完整性的操作
3．定义字段查阅方法
（五）数据表视图下数据记录的显示与操作
1．输入操作
利用数据表视图进行输入操作，输入的数据应该满足完整性的要求。而如果是有关系的表中的子表，外键输入时还要与主键值对应。
3. 数据表视图中的设置
数据表视图是浏览表中数据的界面，可以做不同的设置，以获得不同的效果。
①数据表视图中父子表的展开。
示意图如下
②按照指定的字段排序浏览。
四、回答问题
网络数据库实训报告(一)
网络数据库应用实训报告 日期：2016年3月18日班级：物联1411 一、实训目的和要求 1、掌握采用界面方式创建、修改、删除数据库； 2、掌握采用T-SQL 语句创建、修改、删除数据库； 二、实训所需仪器、设备 硬件：计算机软件：操作系统Windows7、SQLServer2008 三、实训内容 1）在管理平台中管理数据库。 （1）创建数据库“studentsdb”。 （2）查看studentsdb数据库的属性。 （3）修改数据文件大小为2MB，指定“最大文件大小”为5MB。日志文件的大小在每次填满时自动递增5%。 （4）将studentsdb数据库的名称更改为student_db。 2）使用T-SQL 语句管理数据库 （1）使用CREATE DATABASE 创建studb数据库，然后通过系统存储过程sp_helpdb查看系统中的数据库信息。 （2）使用ALTER DATABASE 修改studb数据库的设置，指定数据文件大小为5MB，最大文件大小为20MB，自动递增大小为1MB。（3）
为studb数据库增加一个日志文件，命名为studb_Log2，大小为5MB，最大文件大小为10MB。 （4）将studb数据库的名称更改为my_studb。 （5）使用DROP DATABASE 删除my_studb数据库。 四、实训步骤 （内容说明：1.大致的操作步骤；2.参数设置） 1）在管理平台中管理数据库。 （1）数据库右击→新建数据库→数据库名称“studentsdb”； （2）数据文件→初始大小→2MB （3）数据文件→点击自动增长下的→最大文件大小→限制文件大小→5MB； （4）日志文件→点击自动增长下的→文件增长→按百分比→5% （5） studentsdb右击→属性； （6） studentsdb右击→重命名→student_db； 2）使用T-SQL 语句管理数据库 命令如下： CREATEDATABASE studb on PRIMARY ( NAME='student_db', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL Server\MSSQL10.MSSQLSERVER\MSSQL\DATA', size=4MB, MAXSIZE=20MB, FILEGROWTH=1 ) log on ( NAME='stusb_log2', FILENAME='C:\Program Files\Microsoft SQL
数值分析实验报告1
实验一误差分析 实验1.1（病态问题） 实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 问题提出：考虑一个高次的代数多项式 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 其中ε（1.1）和（1.221,,,a a 的输出b ”和“poly ε。 （1（2 （3）写成展 关于α solve 来提高解的精确度，这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。 实验过程： 程序： a=poly(1:20); rr=roots(a); forn=2:21 n form=1:9 ess=10^(-6-m);
ve=zeros(1,21); ve(n)=ess; r=roots(a+ve); -6-m s=max(abs(r-rr)) end end 利用符号函数：（思考题一）a=poly(1:20); y=poly2sym(a); rr=solve(y) n
很容易的得出对一个多次的代数多项式的其中某一项进行很小的扰动，对其多项式的根会有一定的扰动的，所以对于这类病态问题可以借助于MATLAB来进行问题的分析。 学号：06450210 姓名：万轩 实验二插值法
算法设计背包问题
算法实验报告 ---背包问题 实验目的 1．掌握动态规划算法的基本思想，包括最优子结构性质和基于表格的最优 值计算方法。 2．熟练掌握分阶段的和递推的最优子结构分析方法。 3．学会利用动态规划算法解决实际问题。 问题描述： 给定n种物品和一个背包。物品i的重量是wi，体积是bi，其价值为vi， 背包的容量为c，容积为d。问应如何选择装入背包中的物品，使得装入背包中 物品的总价值最大? 在选择装入背包的物品时，对每种物品只有两个选择：装入 或不装入，且不能重复装入。输入数据的第一行分别为：背包的容量c，背包的 容积d，物品的个数n。接下来的n行表示n个物品的重量、体积和价值。输出 为最大的总价值。 问题分析: 标准0-1背包问题，MaxV表示前i个物品装入容量为j的背包中时所能产生的最大价值，结构体objec表示每一个可装入物品，其中w表示物品的重量，v表示物品的价值。如果某物品超过了背包的容量，则该物品一定不能放入背包，问题就变成了剩余i-1个物品装入容量为j的背包中所能产生的最大价值；如果该物品能装入背包，问题就变成i-1个物品装入容量为j-objec[i].w的背包所能产生的最大价值加上物品i的价值objec[i].v. 复杂性分析 时间复杂度，最好情况下为0，最坏情况下为：（abc） 源程序 #include
数据库实验报告
. . 《数据库原理与技术》实验报告 实验一、数据定义及更新语句练习 一、实验容 建立如下mySPJ数据库，包括S，P，J，和SPJ四个基本表(《数据库系统概论》第二章习题5中的四个表)，要现关系的三类完整性。 S(SNO,SNAME,STATUS,CITY); P(PNO,PNAME,COLOR,WEIGHT); J(JNO,JNAME,CITY); SPJ(SNO,PNO,JNO,QTY)； 二、完成情况
附上按照实验容编写的程序代码。（小四号字，宋体） 三、实验结果 1、插入一条记录 2、①将p表中的所有红色零件的重量增加5。 ②将spj表中所有供应商的QTY属性值减少10。用子查询。
3.利用Delete语句删除p表中的所有红色零件的记录。 附上各个步骤所用的实验用例与结果显示（小四号字，宋体） 四、问题与解决 （小四号字，宋体） 1 ．实验中遇到的问题及解决过程 2 ．实验中产生的错误及原因分析 首先写出执行语句不成功的时候系统报告的错误信息。然后分析错误原因，并给出解决办法。
实验二简单查询和连接查询 一、实验容 （一）完成下面的简单查询： ①查询所有“”的供应商明细； ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。 ③查询工程名称中含有“厂”字的工程明细。 （二）完成下面的连接查询： ①等值连接：求s表和j表的相同城市的等值连接。 ②自然连接：查询所有的供应明细，要求显示供应商、零件和工程的名称，并按照供应、工程、零件排序。 ③笛卡尔积：求s和p表的笛卡尔积。 ④左连接：求j表和spj表的左连接。 ⑤右连接：求spj表和j表的右连接。 二、完成情况 （一）完成下面的简单查询： ①查询所有“”的供应商明细； ②查询所有“红色”的14公斤以上的零件。
数值分析实验报告
数值分析实验报告 姓名：周茹 学号： 912113850115 专业：数学与应用数学 指导老师：李建良
线性方程组的数值实验 一、课题名字：求解双对角线性方程组 二、问题描述 考虑一种特殊的对角线元素不为零的双对角线性方程组（以n=7为例） ?????????? ?????? ? ???? ?d a d a d a d a d a d a d 766 55 44 3 32 211??????????????????????x x x x x x x 7654321=?????????? ? ???????????b b b b b b b 7654321 写出一般的n （奇数）阶方程组程序（不要用消元法，因为不用它可以十分方便的解出这个方程组） 。 三、摘要 本文提出解三对角矩阵的一种十分简便的方法——追赶法，该算法适用于任意三对角方程组的求解。 四、引言 对于一般给定的d Ax =，我们可以用高斯消去法求解。但是高斯消去法过程复杂繁琐。对于特殊的三对角矩阵，如果A 是不可约的弱对角占优矩阵，可以将A 分解为UL ，再运用追赶法求解。
五、计算公式（数学模型） 对于形如????? ?? ????? ??? ?---b a c b a c b a c b n n n n n 111 2 2 2 11... ... ...的三对角矩阵UL A =，容易验证U 、L 具有如下形式： ??????? ????? ??? ?=u a u a u a u n n U ...... 3 3 22 1 ， ?? ????? ? ?? ??????=1 (1) 1132 1l l l L 比较UL A =两边元素，可以得到 ? ?? ??-== = l a b u u c l b u i i i i i i 111 i=2, 3, ... ,n 考虑三对角线系数矩阵的线性方程组 f Ax = 这里()T n x x x x ... 2 1 = ,()T n f f f f ... 2 1 = 令y Lx =，则有 f Uy = 于是有 ()?????-== --u y a f y u f y i i i i i 1 1 11 1 * i=2， 3, ... ,n 再根据y Lx =可得到
数值分析实验报告1
实验一 误差分析 实验（病态问题） 实验目的：算法有“优”与“劣”之分，问题也有“好”与“坏”之别。对数值方法的研究而言，所谓坏问题就是问题本身对扰动敏感者，反之属于好问题。通过本实验可获得一个初步体会。 数值分析的大部分研究课题中，如线性代数方程组、矩阵特征值问题、非线性方程及方程组等都存在病态的问题。病态问题要通过研究和构造特殊的算法来解决，当然一般要付出一些代价（如耗用更多的机器时间、占用更多的存储空间等）。 问题提出：考虑一个高次的代数多项式 )1.1() ()20()2)(1()(20 1∏=-=---=k k x x x x x p 显然该多项式的全部根为1,2,…,20共计20个，且每个根都是单重的。现考虑该多项式的一个扰动 )2.1(0 )(19=+x x p ε 其中ε是一个非常小的数。这相当于是对（）中19x 的系数作一个小的扰动。我们希望比较（）和（）根的差别，从而分析方程（）的解对扰动的敏感性。 实验内容：为了实现方便，我们先介绍两个Matlab 函数：“roots ”和“poly ”。 roots(a)u = 其中若变量a 存储n+1维的向量，则该函数的输出u 为一个n 维的向量。设a 的元素依次为121,,,+n a a a ，则输出u 的各分量是多项式方程 01121=+++++-n n n n a x a x a x a 的全部根；而函数 poly(v)b =
的输出b 是一个n+1维变量，它是以n 维变量v 的各分量为根的多项式的系数。可见“roots ”和“poly ”是两个互逆的运算函数。 ;000000001.0=ess );21,1(zeros ve = ;)2(ess ve = ))20:1((ve poly roots + 上述简单的Matlab 程序便得到（）的全部根，程序中的“ess ”即是（）中的ε。 实验要求： （1）选择充分小的ess ，反复进行上述实验，记录结果的变化并分析它们。 如果扰动项的系数ε很小，我们自然感觉（）和（）的解应当相差很小。计算中你有什么出乎意料的发现表明有些解关于如此的扰动敏感性如何 （2）将方程（）中的扰动项改成18x ε或其它形式，实验中又有怎样的现象 出现 （3）（选作部分）请从理论上分析产生这一问题的根源。注意我们可以将 方程（）写成展开的形式， ) 3.1(0 ),(1920=+-= x x x p αα 同时将方程的解x 看成是系数α的函数，考察方程的某个解关于α的扰动是否敏感，与研究它关于α的导数的大小有何关系为什么你发现了什么现象，哪些根关于α的变化更敏感 思考题一：（上述实验的改进） 在上述实验中我们会发现用roots 函数求解多项式方程的精度不高，为此你可以考虑用符号函数solve 来提高解的精确度，这需要用到将多项式转换为符号多项式的函数poly2sym,函数的具体使用方法可参考Matlab 的帮助。
西北工业大学数据库实验报告
1.利用图形用户界面创建，备份，删除和还原数据库和数据表（50分，每小题5分） ●数据库和表的要求（第五版教材第二章习题 6 要求的数据库） 数据库名：SPJ，其中包含四张表：S表, P表, J表, SPJ表 ●完成以下具体操作： (1)创建SPJ数据库，初始大小为 10MB，最大为50MB，数据库自动增长，增长方 式是按5％比例增长；日志文件初始为2MB，最大可增长到5MB，按1MB增长。 数据库的逻辑文件名和物理文件名均采用默认值。 (2)在SPJ数据库中创建如图2.1-图2.4的四张表(只输入一部分数据示意即可)。 S表： P表： J表： SPJ表：
(3)备份数据库SPJ（第一种方法)：备份成一个扩展名为bak的文件。（提示： 最好先删除系统默认的备份文件名，然后添加自己指定的备份文件名） (4)备份数据库SPJ（第二种方法)：将SPJ数据库定义时使用的文件(扩展名为 mdf,ldf的数据文件、日志文件等)复制到其他文件夹进行备份。 原位置: 新的位置： (5)删除已经创建的工程项目表(J表)。 (6)删除SPJ数据库。（可以在系统默认的数据存储文件夹下查看此时SPJ数据 库对应的mdf,ldf文件是否存在） 删除过后文件不存在 (7)利用备份过的bak备份文件还原刚才删除的SPJ数据库。（还原数据库）
(8)利用备份过的mdf,ldf的备份文件还原刚才删除的SPJ数据库。（附加） (9)将SPJ数据库的文件大小修改为100MB。 (10)修改S表，增加一个联系电话的字段sPhoneNo，数据类型为字符串类 型。 2.利用SQL语言创建和删除数据库和数据表（50分，每小题5分） ●数据库和表的要求 数据库名：Student，其中包含三个表：S：学生基本信息表；C：课程基本信息表；SC：学生选课信息表。 ●完成以下具体操作： (1)用SQL语句创建如图2.5-图2.7要求的数据库Student，初始大小为20MB， 最大为100MB，数据库自动增长，增长方式是按10M兆字节增长；日志文件初
数值计算实验报告
(此文档为word格式，下载后您可任意编辑修改！) 2012级6班###(学号)计算机数值方法 实验报告成绩册 姓名:宋元台 学号： 成绩：
数值计算方法与算法实验报告 学期： 2014 至 2015 第 1 学期 2014年 12月1日课程名称: 数值计算方法与算法专业:信息与计算科学班级 12级5班 实验编号： 1实验项目Neton插值多项式指导教师：孙峪怀 姓名：宋元台学号：实验成绩： 一、实验目的及要求 实验目的： 掌握Newton插值多项式的算法，理解Newton插值多项式构造过程中基函数的继承特点，掌握差商表的计算特点。 实验要求： 1. 给出Newton插值算法 2. 用C语言实现算法 二、实验内容 三、实验步骤(该部分不够填写.请填写附页)
1.算法分析： 下面用伪码描述Newton插值多项式的算法： Step1 输入插值节点数n，插值点序列{x(i),f(i)},i=1,2,……,n,要计算的插值点x. Step2 形成差商表 for i=0 to n for j=n to i f(j)=((f(j)-f(j-1)(x(j)-x(j-1-i)); Step3 置初始值temp=1,newton=f(0) Step4 for i=1 to n temp=(x-x(i-1))*temp*由temp(k)=(x-x(k-1))*temp(k-1)形成 (x-x(0).....(x-x(i-1)* Newton=newton+temp*f(i); Step5 输出f（x）的近似数值newton(x)=newton. 2.用C语言实现算法的程序代码 #include
算法分析与复杂性理论 实验报告 背包问题
深圳大学实验报告课程名称：算法分析与复杂性理论 实验名称：实验四动态规划 学院：计算机与软件学院专业：软件工程 报告人：文成学号：2150230509班级：学术型 同组人：无 指导教师：杨烜 实验时间：2015/11/5——2015/11/18 实验报告提交时间：2015/11/18 教务处制
一． 实验目的与实验内容 实验目的： （1） 掌握动态规划算法设计思想。 （2） 掌握背包问题的动态规划解法。 实验内容： 1.编写背包问题的动态规划求解代码。 2．背包容量为W ，物品个数为n ，随机产生n 个物品的体积（物品的体积不可大于W ）与价值，求解该实例的最优解。 3. 分别针对以下情况求解 第一组：（n=10,W=10），（n=10,W=20），（n=10,W=30） 第二组：（n=20,W=10），（n=20,W=20），（n=20,W=30） 第三组：（n=30,W=10），（n=30,W=20），（n=30,W=30） 4. 画出三组实验的时间效率的折线图，其中x 轴是W 的值，y 轴是所花费的时间，用不同的颜色表示不同n 所花费的时间。 二．实验步骤与结果 背包问题的问题描述： 给定n 种物品和一个背包。物品i 的重量是 i w ， 其价值为i v ， 背包容量为C 。问应该如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大？ 背包问题的算法思想： 考虑一个由前i 个物品（1<=i<=n ）定义的实例，物品的重量分别为w1，…，w2、价值分别为v1，…，vi ，背包的承重量为j （1<=j<=w ）。设v[i,j]为该实例的最优解的物品总价值，也就是说，是能够放进承重量为j 的背包中的前i 个物品中最有价值子集的总价值。可以把前i 个物品中能够放进承重量为j 的背包中的子集分成两个类别：包括第i 个物品的子集和不包括第i 个物品的子集。 1. 根据定义，在不包括第i 个物品的子集中，最优子集的价值是V[i-1,j]。 2. 在包括第i 个物品的子集中（因此，j-wi>=0），最优子集是由该物品和前i-1个物品中能够放进承重量为j-wi 的背包的最优子集组成。这种最优子集的总价值等于vi+V[i-1,j-wi]。 因此，在前i 个物品中最优解得总价值等于这两个价值中的最大值。当然，如果第i 个物品不能放进背包，从前i 个物品中选出的最优子集的总价值等于从前i-1个物品中选出的最优子集的总价值。这个结果导致了下面的这个递推关系式： 初始条件：
数值分析实验报告模板
数值分析实验报告模板 篇一：数值分析实验报告(一)(完整) 数值分析实验报告 1 2 3 4 5 篇二：数值分析实验报告 实验报告一 题目：非线性方程求解 摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。利用二分法求解给定非线性方程的根，在给定的范围内，假设f(x,y)在[a,b]上连续，f(a)xf(b) 直接影响迭代的次数甚至迭代的收敛与发散。即若x0 偏离所求根较远，Newton法可能发散的结论。并且本实验中还利用利用改进的Newton法求解同样的方程，且将结果与Newton法的结果比较分析。 前言：（目的和意义） 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。掌握二分法的原理，验证二分法，在选对有根区间的前提下，必是收
敛，但精度不够。熟悉Matlab语言编程，学习编程要点。体会Newton使用时的优点，和局部收敛性，而在初值选取不当时，会发散。 数学原理： 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。 对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b) Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式xk?1?xk?f(xk) f'(xk) 产生逼近解x*的迭代数列{xk}，这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。另外，若将该迭代公式改进为 xk?1?xk?rf(xk) 'f(xk) 其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton 法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计： 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式，如下 function y=f(x);
数据库实验报告1
《数据库系统原理》实验报告 专业：＿＿＿信息安全＿＿＿＿ 班号：＿＿＿＿＿＿＿ 学号：＿＿＿＿＿＿ 姓名：＿＿＿＿＿＿＿＿ 实验日期：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 上机地点：＿＿＿＿＿＿＿＿＿ 实验环境： 报告日期：2012年 4月26日
一、实验内容、过程及完成情况（必须有所用的SQL 语句、语句执行效果） 1、第三章习题3（P127）：用SQL语句建立第二章习题5 （P74）中四个表，创建的基本表应考虑数据完整性 （1）打开cmd，进入mysql.exe文件所在的文件夹。 然后以用户名root密码123456登录。 如下图所示 图1 （2）执行创建数据库语句：create database mytest1; 然后执行语句：show databases查看库，发现mytest1库建立成功。 如下图所示 图2
（3）选择数据库mytest1，然后执行创建表S的语句：CREATE TABLE S ( SNO CHAR(2), SNAME VARCHAR(8), STATUS SMALLINT, CITY VARCHAR(8), PRIMARY KEY （SNO） ); 如下图所示 图3 （4）执行语句describe S; 显示表S的结构。如下图所示 图4 （5）在mytest1中，执行创建表P的语句： CREATE TABLE P( PNO CHAR(2), PNAME VARCHAR(8), COLOR CHAR(2), WEIGHT SMALLINT, PRIMARY KEY (PNO) ); 如下图所示
图5 （6）显示表P的结构，如下图所示 图6 （7）在mytest1中，执行创建表J的语句：CREATE TABLE J( JNO CHAR(2), JNAME VARCHAR(8), CITY VARCHAR(8), PRIMARY KEY (JNO) ); 如下图所示 图7 （8）显示表J的结构，如下图所示
分支界限法解0-1背包问题实验报告
实验5 分支界限法解0-1背包问题 一、实验要求 1．要求用分支界限法求解0-1背包问题； 2．要求交互输入背包容量，物品重量数组，物品价值数组； 3．要求显示结果。 二、实验仪器和软件平台 仪器：带usb接口微机 软件平台：WIN-XP + VC++6.0 三、源程序 #include "stdafx.h" #include
~Knap(); float Bound(int i,int cw,int cp);//计算上界限 node *nnoder(node *pa,int ba,float uub);//生成一个结点ba=1生成左节点ba=0生成右节点 void addnode(node *nod);//向队列中添加活结点 void deletenode(node *nod);//将结点从队列中删除 struct node *nextnode(); //取下一个节点 void display(); //输出结果 void solvebag(); //背包问题求解 }; //按物品单位重量的价值排序 void Knap::Sort() { int i,j,k,kkl; float minl; for(i=1;i 实验报告一 题目：非线性方程求解 摘要：非线性方程的解析解通常很难给出，因此线性方程的数值解法就尤为重要。本实验采用两种常见的求解方法二分法和Newton法及改进的Newton法。 前言：（目的和意义） 掌握二分法与Newton法的基本原理和应用。 数学原理： 对于一个非线性方程的数值解法很多。在此介绍两种最常见的方法：二分法和Newton法。 对于二分法，其数学实质就是说对于给定的待求解的方程f(x)，其在[a,b]上连续，f(a)f(b)<0，且f(x)在[a,b]内仅有一个实根x*，取区间中点c，若，则c恰为其根，否则根据f(a)f(c)<0是否成立判断根在区间[a,c]和[c,b]中的哪一个，从而得出新区间，仍称为[a,b]。重复运行计算，直至满足精度为止。这就是二分法的计算思想。 Newton法通常预先要给出一个猜测初值x0，然后根据其迭代公式 产生逼近解x*的迭代数列{x k}，这就是Newton法的思想。当x0接近x*时收敛很快，但是当x0选择不好时，可能会发散，因此初值的选取很重要。另外，若将该迭代公式改进为 其中r为要求的方程的根的重数，这就是改进的Newton法，当求解已知重数的方程的根时，在同种条件下其收敛速度要比Newton法快的多。 程序设计： 本实验采用Matlab的M文件编写。其中待求解的方程写成function的方式，如下 function y=f(x); y=-x*x-sin(x); 写成如上形式即可，下面给出主程序。 二分法源程序： clear %%%给定求解区间 b=1.5; a=0; %%%误差 R=1; k=0;%迭代次数初值 while (R>5e-6) ; c=(a+b)/2; if f12(a)*f12(c)>0; a=c; else b=c; end R=b-a;%求出误差 k=k+1; end x=c%给出解 Newton法及改进的Newton法源程序：clear %%%% 输入函数 f=input('请输入需要求解函数>>','s') %%%求解f(x)的导数 df=diff(f); 数据库实验报告 集团文件版本号：（M928-T898-M248-WU2669-I2896-DQ586-M1988） 课程名称：数据库原理与应用 实验内容：数据库安全性管理 作者所在系部：网络工程系 作者所在专业：网络工程 作者所在班级： B13521 作者姓名：李文阳 作者学号： 指导教师姓名：王振夺 北华航天工业学院教务处制 实验四数据库安全性管理 一、实验目的 1、理解数据库的安全性机制； 2、掌握SQL Server 2005的验证模式、登录管理、用户管理、角色 管理以及权限管理； 二、实验内容 （一）附加上次实验所创建的数据库“db_Library”，并回顾该库的数据表信息。 （二）设置SQL Server的安全验证模式，并以两种方式尝试登录。 （三）登录账户管理 1、以管理员身份登录SQL Server，修改sa的密码。 2、使用SQL语句创建一个SQL Server登录账户，账户名为你的名字拼音，密码自定义。创建完成后，以该账户来进行登录。 3、使用SQL语句来修改上述登录账户的密码。 4、禁用上述登录账户连接SQL Server，并进行验证。 （四）数据库用户管理 1、使用SQL语句添加db_Library数据库用户User2，其登录账户为上题所创建的SQL Server登录账户，使用默认dbo架构，并赋予该用户能够运行Select语句的权限。 （五）权限管理 1、使用SSMS将创建数据表和创建视图的权限授予User2。 2、使用SQL语句将对db_Library数据库中图书信息表的查询、插入、以及对书名和作者列的修改权限授予用户User2。 3、使用SSMS收回User2创建数据表和创建视图的权限。 4、使用SQL语句收回User2修改书名和作者列的权限。 （六）删除上述所建立的数据库用户以及登录账户。 三、实验步骤 主要实现的SQL语句。 使用T-SQL语句创建一个SQL Server登录账户，账户名为你的名字拼音，密码自定义。创建完成后，以该账户来进行登录。 人工智能之遗传算法求解0/1背包问题实验报告 Pb03000982 王皓棉 一、问题描述： 背包问题是著名的ＮＰ完备类困难问题, 在网络资源分配中有着广泛的应用，已经有很多人运用了各种不同的传统优化算法来解决这一问题，这些方法在求解较大规模的背包问题时,都存在着计算量大,迭代时间长的弱点。而将遗传算法应用到背包问题的求解，则克服了传统优化方法的缺点,遗传算法是借助了大自然的演化过程,是多线索而非单线索的全局优化方法,采用的是种群和随机搜索机制。 遗传算法（GA）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机化的搜索算法，由美国J.Holland教授提出，其主要特点是群体搜索策略、群体中个体之间的信息交换和搜索不依赖于梯度信息。因此它尤其适用于处理传统搜索方法难于解决的复杂和非线性问题，可广泛应用于组合优化，机器学习，自适应控制，规划设计和人工生命领域。 GA是一种群体型操作，该操作以群体中的所有个体为对象。选择，交叉和变异是遗传算法的三个主要算子，他们构成了遗传算法的主要操作，使遗传算法具有了其它传统方法所没有的特性。遗传算法中包含了如下五个基本要素：1 .参数编码,2.初始群体的设置,3.适应度函数的设计, 4.遗传操作设计,5.控制参数设定,这个五个要素构成可遗传算法的核心内容。 遗传算法的搜索能力是由选择算子和交叉算子决定,变异算子则保证了算法能够搜索到问题空间的每一个点,从而使其具有搜索全局最优的能力.而遗传算法的高效性和强壮性可由Holland提出的模式定理和隐式并行性得以解释。 二、实验目的： 通过本实验，可以深入理解遗传算法，以及遗传算法对解决NP问题的作用。 三、算法设计： 1、确定种群规模M、惩罚系数 、杂交概率c p、变异概率m P、染色体长度n及最大 max. 进化代数gen x=1表 2、采用二进制n维解矢量X作为解空间参数的遗传编码，串T的长度等于n， i x=0表示不装入背包。例如X={0，1，0，1，0，0，1}表示第2，4，7示该物件装入背包， i 这三个物件被选入包中。 实验一、误差分析 一、实验目的 1．通过上机编程，复习巩固以前所学程序设计语言及上机操作指令； 2．通过上机计算，了解误差、绝对误差、误差界、相对误差界的有关概念； 3．通过上机计算，了解舍入误差所引起的数值不稳定性。 二．实验原理 误差问题是数值分析的基础，又是数值分析中一个困难的课题。在实际计算中，如果选用了不同的算法，由于舍入误差的影响，将会得到截然不同的结果。因此，选取算法时注重分析舍入误差的影响，在实际计算中是十分重要的。同时，由于在数值求解过程中用有限的过程代替无限的过程会产生截断误差，因此算法的好坏会影响到数值结果的精度。 三．实验内容 对20,,2,1,0 =n ，计算定积分 ?+=10 5dx x x y n n . 算法1：利用递推公式 151--=n n y n y , 20,,2,1 =n , 取 ?≈-=+=1 00182322.05ln 6ln 51dx x y . 算法2：利用递推公式 n n y n y 51511-= - 1,,19,20 =n . 注意到 ???=≤+≤=10 10202010201051515611261dx x dx x x dx x , 取 008730.0)12611051(20120≈+≈y .: 四.实验程序及运行结果 程序一： t=log(6)-log(5); n=1; y(1)=t; for k=2:1:20 y(k)=1/k-5*y(k-1); n=n+1; end y y =0.0884 y =0.0581 y =0.0431 y =0.0346 y =0.0271 y =0.0313 y =-0.0134 y =0.1920 y =-0.8487 y =4.3436 y =-21.6268 y =108.2176 y =-541.0110 y =2.7051e+003 y =-1.3526e+004 y =6.7628e+004 y =-3.3814e+005 y =1.6907e+006 y =-8.4535e+006 y =4.2267e+007 程序2： y=zeros(20,1); n=1; y1=(1/105+1/126)/2;y(20)=y1; for k=20:-1:2 y(k-1)=1/(5*k)-(1/5)*y(k); n=n+1; end 运行结果：y = 0.0884 0.0580 0.0431 0.0343 0.0285 0.0212 0.0188 0.0169 南华大学计算机科学与技术学院 实验报告 （2013 ~2014 学年度第二学期） 课程名称:数据库原理与技术实验名称:认识DBMS 姓名：学号： 专业：软件工程班级：2班 地点：教师：刘征海 实验一认识DBMS 一、实验要求 1、利用管理工具创建数据库、表和表间关系 (1) 利用SQL Server Management Studio 创建数据库，名称为【学生选课YYXXXX】。其中YY为专业代号，计算机为JS，软件工程为RJ，网络为WL，数媒为SM；XXXX为各位同学的学号中的最后四位 (2) 在【学生选课YYXXXX】中建立数据表，表的定义如下所示。 学生YYXXXX(学号，姓名，性别，出生日期，院系名称，备注)； 课程YYXXXX(课程号，课程名，先行课，学分)； 选修YYXXXX(学号，课程号，分数)。 要求定义每张表的主码，为属性选择合适的数据类型，决定是否允许为空， 为【性别】和【学分】属性定义默认值。 (3) 定义表之间的关系。 (4) 分别为表录入几行数据记录，同时练习数据的修改和删除操作。 1）实验操作过程截图如下： 2、利用SQL 语句创建数据库、表和表间关系 在SQL Server Management Studio 中新建查询，实现以下操作。 (1) 用SQL 语句创建数据库，名称为“StudentCourseYYXXXX”。其中YYXXXX 为各位同学的学号中的最后四位。 (2) 用SQL 语句创建StudentCourseYYXXXX 中的3 张表，同时指定主码、外码、默认值等。 (3) 比较“学生选课YYXXXX”和StudentCourseYYXXXX 两个数据库是否一致。 二、实验代码及操作结果显示 新建数据库： create database StudentCourseRJ0214 新建StudentsRJ0214表： create table StudentsRJ0214( Sno nchar(10) primary key, Sname nchar(10) not null, Ssex nchar(10) , Sbirthday date , Sdept nchar(10) , Memo nchar(10) ) 新建CoursesRJ0214表： create table CoursesRJ0214( Cno nchar(10) , 实验5 分支界限法解0-1背包问题一、实验要求 1．要求用分支界限法求解0-1背包问题； 2．要求交互输入背包容量，物品重量数组，物品价值数组； 3．要求显示结果。 二、实验仪器和软件平台 仪器：带usb接口微机 软件平台：WIN-XP + VC++ 三、源程序 #include "" #include float ub; //结点的上界值 }; //类Knap中的数据记录解空间树中的结点信息，以减少参数传递及递归调用所需的栈空间class Knap { private: struct node *front, //队列队首 *bestp,*first; //解结点、根结点 int *p,*w,n,c,*M;//背包价值、重量、物品数、背包容量、记录大小顺序关系 long lbestp;//背包容量最优解 public: void Sort(); Knap(int *pp,int *ww,int cc,int nn); ~Knap(); float Bound(int i,int cw,int cp);//计算上界限 node *nnoder(node *pa,int ba,float uub);//生成一个结点 ba=1生成左节点 ba=0生成右节点 void addnode(node *nod);//向队列中添加活结点 void deletenode(node *nod);//将结点从队列中删除 struct node *nextnode(); //取下一个节点 void display(); //输出结果 void solvebag(); //背包问题求解 }; //按物品单位重量的价值排序 void Knap::Sort() { 数值分析实验报告总结 随着电子计算机的普及与发展，科学计算已成为现代科 学的重要组成部分，因而数值计算方法的内容也愈来愈广泛和丰富。通过本学期的学习，主要掌握了一些数值方法的基本原理、具体算法，并通过编程在计算机上来实现这些算法。 算法算法是指由基本算术运算及运算顺序的规定构成的完 整的解题步骤。算法可以使用框图、算法语言、数学语言、自然语言来进行描述。具有的特征：正确性、有穷性、适用范围广、运算工作量少、使用资源少、逻辑结构简单、便于实现、计算结果可靠。 误差 计算机的计算结果通常是近似的，因此算法必有误差， 并且应能估计误差。误差是指近似值与真正值之差。绝对误差是指近似值与真正值之差或差的绝对值；相对误差：是指近似值与真正值之比或比的绝对值。误差来源见表 第三章泛函分析泛函分析概要 泛函分析是研究“函数的函数”、函数空间和它们之间 变换的一门较新的数学分支，隶属分析数学。它以各种学科 如果 a 是相容范数，且任何满足 为具体背景，在集合的基础上，把客观世界中的研究对象抽 范数 范数，是具有“长度”概念的函数。在线性代数、泛函 分析及相关的数学领域，泛函是一个函数，其为矢量空间内 的所有矢量赋予非零的正长度或大小。这里以 Cn 空间为例， Rn 空间类似。最常用的范数就是 P-范数。那么 当P 取1, 2 ,s 的时候分别是以下几种最简单的情形: 其中2-范数就是通常意义下的距离。 对于这些范数有以下不等式: 1 < n1/2 另外，若p 和q 是赫德尔共轭指标，即 1/p+1/q=1 么有赫德尔不等式: II = ||xH*y| 当p=q=2时就是柯西-许瓦兹不等式 般来讲矩阵范数除了正定性，齐次性和三角不等式之 矩阵范数通常也称为相容范数。 象为元素和空间。女口：距离空间，赋范线性空间， 内积空间。 1-范数: 1= x1 + x2 +?+ xn 2-范数: x 2=1/2 8 -范数: 8 =max oo ，那 外，还规定其必须满足相容性: 所以(完整版)哈工大-数值分析上机实验报告
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