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    发布日期: 2021-05-05
  • 语言: C#
  • 标签: C#  数据库  

资源简介

本系统致力于对超市日常进销存进行高效、可靠、全面的管理。 此系统主要基于软件工程的思想,主要进行一下功能模块的设计与实现: (1) 登录模块:用户登录,确定登录用户对各模块的实用权限; (2) 用户信息维护模块:最高权限者完成对用户详细信息及其他用户权限的增删改; (3) 商品进货管理模块:完成对已进货物的数据入库处理,包含手动输入和已发订单入的库确认。完成应付实付账款的更新; (4) 商品库存管理模块:查看各商品库存和详细信息,包含智能订单订单生成系统和人工订单生成系统; (5) 商品销售模块:完成对销售商品和促销商品数据的录入,生成销售单; (6) 商品促销管理模块:包含人工促销和智能促销,依据不同条件生成促销商品单; (7) 商品折耗管理模块:完成对退换货商品或折耗商品的数据导入,统计折耗损失; (8) 业务数据管理模块:导出业务数据; (9) 业务统计模块:统计利润及损失,查看账目

资源截图

代码片段和文件信息

%%%% --------共轭梯度法求解线性方程组---------%%%%
% %% 参数说明
% A   --系数矩阵,方程Ax=b中的A矩阵,人为给定
% b   --方程Ax=b中的b矩阵,人为给定
% x0  --迭代初始值,人为给定
% e   --给定精度ε,人为给定
% n   --迭代次数,人为给定
% r   --残向量r(k)
% r_  --残向量r(k+1)
% a   --搜索步长α
% bt  --代表β
% norm_r   --r(k)的2范数
% norm_r_  --r(k+1)的2范数
close all; clear all; clc
disp(‘-----共轭梯度法求解线性方程组-----‘)
prompt1=‘请输入系数矩阵A\n‘;
A = input(prompt1);                     % 输入一个矩阵用于计算
%% 本算法中检测了矩阵A是否为对称正定矩阵,矩阵A对称非正定矩阵,-A为对称正定矩阵,本例题计算得为 -Ax = -b;
e = 0.001;
n = 500;
[m_An_A] = size(A);                   % 获取矩阵的维数
flag = 1;                            % 标志变量,用于检测系数矩阵A是否为对称正定矩阵
%% 判断矩阵A是否是对称正定矩阵
if m_A == n_A
    for q = 1:length(A)
        c = mat2cell(A[qlength(A)-q][qlength(A)-q]);
        if det(c{11})<=0
            flag = 0  ;                 % 如果顺序主子式的行列式小于0,flag置0
        end
    end        
else
    flag = 0;
end
%% 计算
if flag == 0                           
    disp(‘错误!矩阵A不是对称正定矩阵。‘)    % 如果A不是对称正定矩阵,不执行迭代操作,输出提示文字
else
    prompt2=‘请输入对应的矩阵b\n‘;
    b = input(prompt2);                     % 输入一个矩阵b用于计算
    prompt3=‘请给定初始向量x0\n‘;
    x0 = input(prompt3);                    % 输入一个初始向量x0
    prompt4=‘请给定精度ε\n‘;
    e = input(prompt4);                     % 输入一个给定精度ε,精度满足要求是跳出循环
    prompt5=‘请给定迭代次数\n‘;
    n = input(prompt5) ;                    % 输入一个对大迭代次数n  
    r_ = b-A*x0;                           % 计算r0,此处r_代表r0
    d = r_;                                % 计算d0,此处d代表d0
    x = x0;                   
 %% 迭代n次
    for k = 0:n-1
        norm_r_=0;                         % 初始化变量,用于计算r(k)和r(k+1)的2范数,注意这个初始化一定要放在迭代循环里边。
        norm_r =0;
        r = r_;
        a = r‘*r /(d‘*A*d);
        x = x + a*d;
        r_ = b-A*x;
        %% 计算r(k)和r(k+1)的2范数
        for i_r = 1:m_A
            norm_r_ = norm_r_+ r_(i_r1)*r_(i_r1);
            norm_r  = norm_r + r(i_r1)*r(i_r1);
        end
        norm_r_ = sqrt(norm_r_);
        norm_r  = sqrt(norm_r);
        bt = norm_r_*norm_r_/(norm_r*norm_r);    
        d = r_ + bt*d;
        %% 判断精度是否达到要求或迭代次数是否到达上限
        if norm_r_<= e || k+1 == n
            break
        end 
    end   
    disp([‘残差的2范数为:‘num2str(norm_r_)])
    disp([‘迭代‘num2str(k+1)‘次求得方程的解为:‘])
    x
end


%%% P113 3.2计算实习参数
% n=100 A = -2*eye(100)+[zeros(1100);eye(99)zeros(991)]+[zeros(991)eye(99);zeros(1100)]
% n=200 A = -2*eye(200)+[zeros(1200);eye(199)zeros(1991)]+[zeros(1991)eye(199);zeros(1200)]
% n=400 A = -2*eye(400)+[zeros(1400);eye(399)zeros(3991)]+[zeros(3991)eye(399);zeros(1400)]
% n=100 b = [-1;zeros(981);-1]    
% n=200 b = [-1;zeros(1981);-1] 
% n=400 b = [-1;zeros(3981);-1]     

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       3124  2019-01-05 23:32  程序\Conjugate_Gradient.m

     文件        700  2019-01-03 14:47  程序\NewtonInterpolation.m

     文件        670  2019-01-03 14:51  程序\NewtonInterpolation1.m

     文件       2245  2019-01-05 23:09  程序\QR.m

     文件       1262  2019-01-06 09:09  程序\RungeKutta.m

     文件        149  2019-01-06 10:19  程序\sf.m

     文件       6032  2019-01-06 08:36  程序\Spline.m

     文件        456  2018-12-26 22:35  程序\ZG.m

     目录          0  2019-01-05 23:35  程序

----------- ---------  ---------- -----  ----

                14638                    9


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