数据库实验报告Word下载.docx
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3.连接查询
4.嵌套查询
5.集合查询
3.4数据操作
1．创建视图
2．视图查询
主要仪器设备
笔记本计算机，使用SQLServer提供的MicrosoftSQLServerManagementStudio工具，交互式使用SQL语句。
实验记录（写出实验内容中的程序代码和运行结果）（可分栏或加页）
select*fromStudent
select*fromCourse
select*fromSC
（1）单表查询
SelectSname,'
YearofBirth:
'
asbirth,2000-SageBIRTHDAY,DEPARTMENT=LOWER（Sdept）
formStudent;
（2）分组统计：
selectcno课程号,count（*）人数,AVG（grade）均分,MAX（grade）最高分
fromscgroupbyCno
（3）连接查询：
selectStudent.Sno,Sname,Ssex,Sage,Sdept,Cno,Grade
formStudentLEFTOUTERJOINSCon（Student.Sno=SC.Sno）
（4）嵌套查询：
selectSname,SagefromStudent
whereSage<
ALL（selectSagefromStudentwhereSdept='
CS'
）
andSdept<
>
'
;
（5）集合查询：
select*fromStudentwhereSdept='
exceptselect*fromStudentwhereSage<
=19;
（6）视图查询：
createVIEWS_G（Sno,Gavg）
asselectSno,avg（Grade）
fromSCgroupbySno;
selectSC.Sno,Cno,grade
fromSC,S_G
whereSC.Sno=S_G.SnoandGrade>
=S_G.Gavg
实验结果和分析
心得体会（遇到的问题和解决方法）
通过使用二分法与割线法求解方程，是我对所学的知识有了更深的了解，加深了对这两种方法的印象，同时也知道对于不同的问题应该采用不同的、适合的方法，才能更快更好的解决问题。
在编写二分法程序时，循环条件出错，使程序的运行结果无法停止，改变条件后，程序运行结果正常。
实验二线性方程组的直接求解
实验目的和要求
合理选择利用Gauss消元法、LU分解法、追赶法求解下列方程组：
①
②
③
④
实验内容
高斯消元法：
找到与原方程组等价的系数矩阵为三角形方正的方程组：
lik=aik/akk
aij=aij-lik*akj
k=1,2,…,n-1
i=k+1,k+2,…,nj=k+1,k+2,…,n+1
由回代过程求得原方程组的解：
xn=ann+1/ann
xk=（akn+1-∑akjxj）/akk（k=n-1,n-2,…,2,1）
LU分解：
如果A的各界顺序主子式不为0，则存在唯一的LU分解。
u1j=a1j,j=1,2,3,...,n
li1=ai1/u11,i=1,2,3,...,n
ukj=akj-∑lkiuij,j=k,k+1,...,n,k=2,3,...,n
lik=（aik-∑lijujk）/ukk,i=k+1,...,nj=1,...,k-1
追赶法:
矩阵A的LU分解中，矩阵L和U分别取下二对角线和上二对角线形式，求解Ax=b等价于解两个二对角线方程组Ly=b,Ux=y自上而下解方程组Ly=b形象地称为“追”，自下而上解方程组Ux=y称为“赶”。
笔记本计算机
Gauss消元法
#include"
stdio.h"
doublea[15][15],a0[15][15];
doubleb[15],b0[15],l[15];
intn;
inti,j;
voiddisplayA（）
{
printf（"
\n"
）;
for（j=1;
j<
=n;
j++）
{
for（i=1;
i<
i++）
a[%d][%d]=%f"
j,i,a[j][i]）;
b[%d]=%f\n"
j,b[j]）;
}
for（j=1;
j++）
l[%d]=%f"
j,l[j]）;
}
voidmain（）
{inti,j,k;
scanf（"
%d"
&
n）;
for（i=1;
{
%lf"
a[i][j]）;
a0[i][j]=a[i][j];
b[i]）;
b0[i]=b[i];
displayA（）;
k=1;
do
if（i==k）continue;
l[i]=a0[i][k]/a0[k][k];
for（j=k+1;
j++）a[k][j]=a0[k][j]/a0[k][k];
b[k]=b0[k]/a0[k][k];
for（j=k+1;
a[i][j]=a0[i][j]-l[i]*a0[k][j];
b[i]=b0[i]-l[i]*b0[k];
displayA（）;
if（k==n）break;
k++;
}while
（1）;
b[%2d]=%lf\n"
i,b[i]）;
getch（）;
LU分解
#include<
stdio.h>
math.h>
#defineL30
doublea[L][L],b[L],l[L][L],u[L][L],x[L],y[L];
intmain（）
intn,i,j,k,r;
++i）
++j）
{
l[i][j]=0;
u[i][j]=0.0;
for（k=1;
k<
++k）
for（j=k;
u[k][j]=a[k][j];
for（r=1;
r<
k;
++r）
u[k][j]-=l[k][r]*u[r][j];
for（i=k+1;
l[i][k]=a[i][k];
l[i][k]-=l[i][r]*u[r][k];
l[i][k]/=u[k][k];
l[k][k]=1.0;
y[i]=b[i];
i;
{y[i]-=l[i][j]*y[j];
for（i=n;
i>
0;
--i）
{x[i]=y[i];
for（j=i+1;
{x[i]-=u[i][j]*x[j];
x[i]/=u[i][i];
for（i=1;
%0.2lf\n"
x[i]）;
追赶法
main（）
doublea[15],b[15],c[15],d[15];
doublet;
inti,n;
%lf%lf%lf"
b[1],&
c[1],&
d[1]）;
for（i=2;
=n-1;
%lf%lf%lf%lf"
a[i],&
b[i],&
c[i],&
d[i]）;
a[n],&
b[n],&
d[n]）;
c[1]=c[1]/b[1];
d[1]=d[1]/b[1];
t=b[i]-c[i-1]*a[i];
c[i]=c[i]/t;
d[i]=（d[i]-d[i-1]*a[i]）/t;
d[n]=（d[n]-d[n-1]*a[n]）/（b[n]-c[n-1]*a[n]）;
for（i=n-1;
=1;
i--）d[i]=d[i]-c[i]*d[i+1];
\n********************************\n"
d[%2d]=%lf\n"
i,d[i]）;
使用直接法求解线性方程组中，系数矩阵A的主元素不为0，即可使用高斯消元法，如果A的各阶主子式不为0，则存在唯一的LU分解。
追赶法是把高斯消元法用到求解三对角线方程组上，计算量较小。
在编写程序时，首先必须的对高斯消元法，LU分解，追赶法有比较详细的了解，知道每一步该怎么做，要有具体的框架，然后在开始编写程序。
同时要注意赋值符号是==，而不是=。
并且调用的函数要写在主函数之前。
实验三线性方程组的迭代求解
使用雅可比迭代法或高斯-赛德尔迭代法对下列方程组进行求解。
雅可比迭代：
设线性方程组Ax=b的系数矩阵A可逆，且主对角元a11,a22,…,ann均不为零，令D=diag（a11,a22,…,ann）并将A分解成A=（A-D）+D从而线性方程组可写成Dx=（D-A）x+b则有迭代公式x（k+1）=B1x（k）+f1
高斯赛德尔迭代：
把矩阵A分解成A=D-L-U。
其中D=diag（a11,a22,…,ann），-L,-U分别为A的主对角元素除外的下三角和上三角部分,从而线性方程组可写成（D-L）x=Ux+b,即x=B2x+f2,则有迭代公式x（k+1）=B2x（k）+f2
雅可比迭代
floata[3][3]={{10,-1,-2},{-1,10,-2},{-1,-1,5}},b[3]={7.2,8.3,4.2};
floatx[3]={0,0,0},sum1;
inti,j,k,n=3;
for（k=0;
10;
k++）{
for（i=0;
3;
sum1=0;
for（j=0;
n;
if（i==j）continue;
sum1=sum1+a[i][j]*x[j];
x[i]=（b[i]-sum1）/a[i][i];
{printf（"
x[%d]=%f,"
i+1,x[i]）;
高斯赛德尔迭代
floatx[3]={0,0,0},sum1,sum2;
k++）
sum2=0;
for（j=i+1;
sum2=sum2+a[i][j]*x[j];
x[i]=（b[i]-sum1-sum2）/a[i][i];
getch（）;
雅可比迭代法公式简单，每迭代一次只需计算一次矩阵和向量的乘法，需存放x（k+1）,x（k）
高斯赛德尔迭代在计算机运行时只需一组存储单元，而且可以较好的利用x（k+1），在一定条件下高斯赛德尔迭代比雅可比迭代法收敛的快。
在编写程序时要认真、细心，每一个语句的括号要相匹配，有时候在嵌套语句较多时，要注意每一个括号，缺少括号会使运行结果错误。
在定义变量时，要记得赋初值。
实验四代数插值和最小二乘法拟合
代数插值
使用拉格朗日插值法或牛顿插值法求解：
已知f（x）在6个点的函数值如下表所示，运用插值方法，求f（0.596）的近似值。
x
0.40
0.55
0.65
0.80
0.90
1.05
f（x）
0.41075
0.57815
0.69675
0.88811
1.02652
1.25386
最小二乘法拟合多项式
给定数据点（xi,yi），用最小二乘法拟合数据的多项式，并求平方误差。
xi
0.5
0.6
0.7
0.8
0.9
1.0
yi
1
1.75
1.96
2.19
2.44
2.71
3.00
设函数在区间[a,b]上n+1互异节点x0,x1,…,xn上的函数值分别为y0,y1,…,yn,求n次插值多项式Pn（x）,满足条件Pn（xj）=yj,j=0,1,…,n
令Ln（x）=y0l0（x）+y1l1（x）+…+ynln（x）=∑yili（x）
其中l0（x）,l1（x）,…,ln（x）为以x0,x1,…,xn为节点的n次插值基函数，则Ln（x）是一次数不超过n的多项式，且满足
Ln（xj）=yj,L=0,1,…,n
再由插值多项式的唯一性，得Pn（x）≡Ln（x）
建立正规方程组：
∑（∑xij+k）ak=∑xijyi,j=0,1,…,n
平方误差：
I=∑（∑akxik-yi）2
代数差值
stdlib.h>
conio.h>
voiddifference（float*x,float*y,intn）
loat*f;
intk,i;
f=（float*）malloc（n*sizeof（float））;
for（k=1;
k++）
f[0]=y[k];
i++）
f[i+1]=（f[i]-y[i]）/（x[k]-x[i]）;
y[k]=f[k];
}
return;
intmain（）
floatx[20],y[20],xx,yy;
请输入数据个数n：
"
x[%d]="
i）;
%f"
x[i]）;
y[%d]="
y[i]）;
}
difference（x,（float*）y,n）;
请输入插值xx：
xx）;
yy=y[20];
=0;
i--）
yy=yy*（xx-x[i]）+y[i];
\n近似值为：
（%f）=%f\n"
xx,yy）;
最小二乘法
math.h"
#definenum10
floatneiji（floatb[num],floatc[num]）/*内积函数*/
intp;
floatnj=0;
for（p=1;
p<
num;
p++）
nj+=c[p]*b[p];
returnnj;
floatpower（float&
a,intn）
floatb=1;
for（inti=0;
b*=a;
returnb;
floatx[num],y[num],sumX[num],sumY[num];
inti,j,n,index;
charconti;
FILE*f;
conti='
;
请输入已知点的个数n=\n"
请输入x和y:
sumX[1]=sumY[1]=0;
printf（"
scanf（"
sumX[1]+=x[i];
sumY[1]+=y[i];
sumX[1]=%f"
sumX[1]）;
sumY[1]=%f"
sumY[1]）;
请输入拟和次数="
index）;
i=n;
sumX[0]=i;
=2*index;
for（j=1;
{
sumX[i]+=power（x[j],i）;
}
sumX[%d]=%f"
i,sumX[i]）;
=index+1;
sumY[i]+=power（x[j],i-1）*y[j];
sumY[%d]=%f"
i,sumY[i]）;
f=fopen（"
Gaussdata.txt"
"
w"
fprintf（f,"
%i\n"
index+1）;
=index;
for（j=i;
=index+i;
fprintf（f,"
%f"
sumX[j]）;
fprintf（f,"
%f\n"
sumY[i+1]）;
fclose（f）;
//利用求解线性方程组的方法求解…
利用插值法寻求近似函数并计算近似值使求解变得简单，并且只要求在插值节点上，插值函数与被插函数的函数值相等。
在曲线拟合中采用误差平方和来度量误差的整体大小。
寻求与给定点（xi,yi）（i=0,1,…,m）的距离平方和为最小的曲线y=p（x）.函数p（x）称为拟合函数或最小二乘解。
通过本次实验使自己在理论知识的基础上加以实践，加深对代数插值和最小二乘法拟合的理解。
在调试程序时经常会因为一些小的错误导致程序不能正常运行，这时需要仔细检查程序。
总的来说，在整个实验的过程中，使自己对所学的知识有了进一步的巩固，也学会了用简单的方法求解函数。
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