弦截法的原理 弦截法的原理是以直代曲即用弦（直线）代替曲线求方程的近似解，也就是利用对应的弦 与 轴的交点横坐标来作为曲线弧 与 轴的交点横坐标 的近似值。 弦截法_百度百科 C++语言代码 代码改编自： c数值分析C++实现用弦截法求f(x)= 0的根_陌意随影的博客-CSDN博客 #include<i
lsqcurvefit函数（least-squares curve-fitting）：用于最小二乘法求解非线性曲线拟合问题。即已知输入向量xdata和输出向量ydata，并且知道输入与输出的函数关系为ydata=F(x, xdata)，但不知道系数向量x。 1.语法 x = lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata) 从 x0 开始，求取合适的系数 x，使
题目链接https://ac.nowcoder.com/acm/contest/23479/D 今年的雪来得格外的早。雪把大地染成一片橙色。 小红正在雪地中奔跑。雪地可以看成是一个二维平面，小红的初始坐标是 (x0,y0)，她每秒有个方向向量 (xi,yi)，会沿着该方向直线奔跑1秒（例如，第一秒之后，小红的坐标就变成了 (x0+
我们经常会看到以下四类问题，给定一个函数求极值、旅行商问题（TSP）、书店买书问题、背包问题。通常我们的解法是运用蒙特卡洛模拟or穷举法，但是当函数中自变量特别多时，这些方法的计算复杂度将非常非常大，显然不是我们在数模比赛中可以应用的。 以上
1.用途：求平方根 2.实现： 1 int NewtonSqrt(int x){ 2 double xi, x0 = x, C = x; 3 if (!x) return 0; 4 while (1){ 5 xi = 0.5 * (x0 + C / x0); 6 if (fabs(x0 - xi) < 1e-7) break; 7 x0 = xi; 8 } 9 return x0; 10 }
随机变量 定义：对样本空间，有一个实值函数X=X(w)，使每个实验结果关联一个特定的数，这种实验结果与数的对应关系形成随机变量。我们将实验结果所对应的数称为随机变量的取值。（简单的说每个实验结果用一个数来表示，这样在数学上比较方便） 对随机变量进行分类有：离散型随机变量、非离散型随
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
由上可得两个同余方程可得一个线性方程 ，linearEquation（m1，-m2，a2-a1） 可解出y1 代回x=a1+m1y1，得：x0=a1+m1y1 ==> x=x0+k*min(m1,m2),得一个新方程： x=x0(mod min(m1,m2)) 此处涉及的是逐级合并法，最终的x的结果为上一个x关于最后两式子的m的最小公倍数的同余方程，即x=x0(mod min(m（n-1）,
问题描述 “ 改革春风吹满地, 不会 AC 没关系; 实在不行回老家， 还有一亩三分地。 谢谢!（乐队奏乐）” 话说部分学生心态极好，每天就知道游戏，这次考试如此简单的题目，也是云里雾里，而 且，还竟然来这么几句打油诗。 好呀，老师的责任就是帮你解决问题，既然想种田，那就分你一块。 这块田位
关于泰勒级数的一些理解 对于泰勒级数，其实大部分时候都不是很了解它其中的含义，怎么来的，其实大部分人都不是很清楚。（包括作者 ） 泰勒级数最多应用其实在计算机科学上，因为对于很多函数，我们不可能直接带值求解，比如 f
支持向量机在进行决策的时候，所选取的决策边界需要满足一个条件，也就是距离两个分类中最近点的距离是最长的。也可以理解为我们用支持向量机进行分类的时候，要做的就是将能够区分不同类别的数据的决策边界距离最近的点的距离最大化 这么说可能比较
Lattice Learning 这一节利用格的知识解决一下之前遗留的问题 1.coppersmith 我们知道的是coppersmith是通过将求x0满足f(x0)≡0转换为一个具有相同根的小系数多项式F，使得能够满足F(x0)=0 考虑一个简单情况下的应用: N=17×19=323 ，F(x)=x2+33x+215 ，找小根x0满足F(x0)≡0(mod N)
插值与拟合 插值：求过已知有限个数据点的近似函数。 拟合：已知有限个数据点，求近似函数，可不过已知数据点，只要求在某种意义 下它在这些点上的总偏差最小。 拟合来找关系、做预测 插值问题不一定得到近似函数的表达式 拟合： 代码如下 clear clc x=[19, 25, 31,38,44]'; y=[19.0
大圣在佛祖的手掌中。 我们假设佛祖的手掌是一个圆圈，圆圈的长为 n，逆时针记为：0,1,2,…,n−1，而大圣每次飞的距离为 d。 现在大圣所在的位置记为 x，而大圣想去的地方在 y。 要你告诉大圣至少要飞多少次才能到达目的地。 注意：孙悟空的筋斗云只沿着逆时针方向翻。 输入格式 有多组
鞅 一些定义： 随机过程：依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。即假设 T T T 是指标集，且对于任意 t
上篇文章（基于MCRA-OMLSA的语音降噪(二)：实现 ）讲了基于MCRA-OMLSA的语音降噪的软件实现。本篇继续讲，主要讲C语言下怎么对数学库里的求平方根（sqrt()）、求自然指数（exp()）、求自然对数（log()）的函数做替换。 1，求平方根 求平方根最常用的方法是牛顿迭代法。下图是y = f(x)的曲线，当f(x) =0
马上要毕业了，最近正在弄毕业论文（快马加编），这几天被一个优化问题卡住了，花了点时间对matlab和lingo的对非线性规划问题的求解方法进行了一个总结，适合小白或者懂一点点相关知识的朋友 ，希望能帮上有需要的朋友，要是哪里有问题欢迎交流，但是不要骂我，我玻璃心。 首先简单说一下线性规划问题
若要实现某几个点都绕固定一点90°旋转，可以用下面方法实现。 #注意#坐标方向是以窗口坐标方向为例 分析以上旋转过程： ①变化过程为： X变化：X2=X0+(Y1-Y0). 该过程是X坐标减小的过程，且Y1-Y0 < 0，因此符合情况。 Y变化：Y2=Y0+0. 为什么要加一个零？，因为零可以用X0-X1表示。 即 Y2=Y0+
0.618黄金分割法 a=0;b=4; f=@(x) x^2-4*x+5;%匿名函数 e=0.001;n=0; while((b-a)>=e) t1=a+0.382*(b-a); t2=a+0.618*(b-a); n=n+1; if(f(t1)<f(t2)) b=t2; else a=t1; end end X=(a+b)/2; fprintf('最优解：X=%f\n',X); fprint
拟牛顿法（Python实现） 使用拟牛顿法（BFGS和DFP），分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(x): # 梯度 # x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32) # with
第1关：谷角猜想 日本数学家谷角静夫在研究自然数时发现了一个奇怪现象：对于任意一个自然数 n ，若 n 为偶数，则将其除以 2 ；若 n 为奇数，则将其乘以 3 ，然后再加 1。如此经过有限次运算后，总可以得到自然数 1。人们把谷角静夫的这一发现叫做“谷角猜想”。 编写一个程序，由键盘输入一个自
共轭梯度法法（Python实现） 使用共轭梯度法，分别使用Armijo准则和Wolfe准则来求步长 求解方程 \(f(x_1,x_2)=(x_1^2-2)^4+(x_1-2x_2)^2\)的极小值 import numpy as np # import tensorflow as tf def gfun(x): # 梯度 # x = tf.Variable(x, dtype=tf.float32) # with tf.
1. 函数极限的定义 设函数 \(f(x)\) 在点 \(x_{0}\) 的某一去心邻域内有定义，如果存在常数 \(\mathrm{A}\) ，对于 任意给定的正数 \(\varepsilon\) (无论它多么小)，总存在正数 \(\delta\) 使得当 \(x\) 满足不等 式 \(0<\left|x-x_{0}\right|<\delta\) 时，对应的函数值 \(f(x)\) 都满
1.应用前景 可以用于航空武器系统的误差分析,特别是函数误差的计算。蒙特卡洛法和协方差法是武器系统误差分析中的两种常用方法。其基本思想是通过对随机变量的模拟,对模拟结果进行统计分析,最终给出问题数值解的估计值。 2.武器系统误差的(MonteCarlo)分析方法 设系统
模拟退火求解旅行商问题的理解与代码分析 1 模拟退火法的理解1.1 爬山法1.2 求解函数最值问题思想 2 求解函数的最值问题算例2.1 单个自变量的题目：2.2 多个自变量题目： 3 求解旅行商问题算例3.1 单旅行商问题3.2 多旅行商问题参考 1 模拟退火法的理解 模拟退火法作为一
