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卡尔曼经典公式： \[状态一步预测： \qquad \hat{X}_{k/k-1} = \Phi_{k/k-1}\hat{X}_{k-1} \]\[状态一步预测方差阵： \qquad P_{k/k-1}= \Phi_{k/k-1}P_{k-1}\Phi^T+\Gamma_{k-1}Q_{k-1}\Gamma^T_{k-1} \]\[滤波增益： \qquad K_k = P_{{XZ},k/k-1}P^{-1}_{ZZ,k/k-1}\\ 或者写为:\qquad

莱斯利Leslie种群模型 python sympy # 莱斯利Leslie种群模型 import numpy as np import sympy as sp X0 = np.array([500, 1000, 500]) L = np.array([[0, 4, 3], [0.5, 0, 0], [0, 0.25, 0]]) X1 = L @ X0 X2 = L @ X1 X3 = L @ X2 Ls = sp.Matrix([[0, 4, 3], [sp.Ration

 专栏系列文章如下：  视觉SLAM十四讲学习笔记-第一讲_goldqiu的博客-CSDN博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-初识SLAM_goldqiu的博客-CSDN博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第二讲-开发环境搭建_goldqiu的博客-CSDN博客 视觉SLAM十四讲学习笔记-第三讲-旋转矩阵和Eigen库_goldqiu

五、数值积分和数值微分 基本概念 一般的数值积分公式为： ∫ a b f (

先画出图形，确定大概几个根 ezplot('x^5+sin(x)-1',[0,10,0,10]) 执行命令得到如图 编写文件（新建脚本） function y =exam2_241(m,n,er) syms x xk a=m;b=n;k=0; ff=x^5+sin(x)-1; while b-a>er xk=(a+b)/2; fx=subs(ff,x,xk); fa=subs(ff,x,a); k=k+1; if f

我们这届的题目如下，下面是一些自己的小想法供大家参考。 文章目录 一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库2.读入数据总结 一、不精确一维线搜索-采用Wolfe-Powell准则 要求的四个算法中，三个需要用到一维线搜索，实际算法中往往采用不精确搜索，题目要求采用Wolfe-Powell准则

一．实验目的        通过本实验的学习，使学生了解或掌握模式识别中利用势函数思想设计非线性判别函数的方法，能够实现模式的分类。学会运用已学习的先导课程如数据结构和算法设计知识，选用合适的数据结构完成算法的设计和程序的实现。并通过训练数据来建立非线性判别函数,通

无约束坐标下降法  坐标下降法即在目标函数每一次迭代沿着一个坐标分量方向最小化。这不仅简化了搜索方向的计算，而且经常使得步长选择变得容易，因为沿着分量方向的线性最小化相对容易求得。在这个算法中，坐标的顺序是变化的。由下图所示，给定

Long-Tailed Classification by Keeping the Good and Removing the Bad Momentum Causal Effect M X

移位操作 对于w位的x ，位表示为[Xw-1,Xw-2,Xw-3,.......,X2,X1,X0] x<<k:   x左移k位，丢弃最高的k位，在右端补k个0，位表示为[Xw-k-1,Xw-k-2,......,X2,X1,X0,0,0,...0] x>>k:    逻辑右移：x右移k位，丢弃最低的k位，往左端补k个0，位表示为[0,0,0......,Xw-1,Xw-2,......,Xk+2,Xk+1,Xk]

目录 声明概论注释变量默认变量数组shell语法之expr命令shell语法之read命令shell语法之echo命令shell语法之printf命令shell语法之test命令与判断符号[]shell语法之判断语句shell语法之函数shell语法之exit命令shell语法之文件重定向shell语法之引入外部脚本 声明 学算

目录 线搜索非精确线搜索（Armijo条件，Wolfe条件，Goldstein条件）强Wolfe条件线搜索算法 线搜索 对于迭代式 x k + 1

容易想到 f i f_i fi​ 表示走到 i i i 的方案数

前言 在前面的问题中我们已经考虑到了用微分方程来描述卫星运动轨迹的方法: r ¨ = r

第四章作业 1. 令 v ˉ k + 1

完整题解 class Solution: def intersection(self, start1: List[int], end1: List[int], start2: List[int], end2: List[int]) -> List[float]: # 判断 (xk, yk) 是否在「线段」(x1, y1)~(x2, y2) 上 # 这里的前提是 (xk, yk) 一定在「直线」(x1, y1

梯度下降法的关键点   梯度下降法沿着梯度的反方向进行搜索，利用了函数的一阶导数信息。梯度下降法的迭代公式为：   根据函数的一阶泰勒展开，在负梯度方向，函数值是下降的。只要学习率设置的足够小，并且没有到达梯度为0的点处，每次迭代时函数值一定会下降。需要设置学习率为一个非常

投资 1.问题 2.解析 3.设计 投资问题 for (k = 1; k < n; ++k) { for (x = 0; x < m + 1; ++x) { for (xk = 0; xk <= x; ++xk) { Tp = F[k - 1][x - xk] + f[k][xk]; if (Tp > F[k][x]) F[k][x] = Tp; } } } 4.分析 O(n) =m^2 * n 5.源码 http

Note: 本文基本为参考资料1中视频的笔记版本。 引言：系统描述 考虑如下离散系统 {

文章目录 前言一、数学原理二、代码实现1.Armjio非精确线搜索求步长2.FR共轭梯度法 附录 前言 多元函数的求解使我们生活中常见的一些问题的缩影，对于多元函数极小点的解法，我们可以利用最优化中的相关算法来求解，本文采用 MATLAB 程序，利用 FR 非线性共轭梯度算法求解 Rose

给定一个整数数组和一个整数 k，判断数组中是否存在两个不同的索引 i 和 j，使得 nums [i] = nums [j]，并且 i 和 j 的差的 绝对值 至多为 k。 示例 1: 输入: nums = [1,2,3,1], k = 3 输出: true 示例 2: 输入: nums = [1,0,1,1], k = 1 输出: true 示例 3: 输入: nums = [1,2,

无约束优化问题的求解方法 minimize f ( x ) \text{minimize} \quad

有等式约束的优化问题的求解方法 对数障碍 log barrier \text{log barrier} log barrier 首先, 介绍一下 log barrier

不精确一维搜索——Armijo-Goldstein方法 文章目录 不精确一维搜索——Armijo-Goldstein方法不精确一维搜索Armijo-Goldstein准则公式推导Armijo-Goldstein法python实现参考资料 不精确一维搜索 不精确一维搜索法是求一维函数在区间

优化理论10----约束优化的惩罚外点和内点法 文章目录 优化理论10----约束优化的惩罚外点和内点法1约束最优化问题1.1 约束最优化问题的基本结构 惩罚函数法的类型2 外点法(Penalty method）2.1 不等式约束惩罚法外点法步骤： 收敛性分析例子 2.2不等式和等式约束的惩罚方法例子