随笔分类 -  数值分析

摘要:给蛋蛋讲解题目 1.平均变化率(P95): 可见平均变化率的数值求解就是用y的变化量除以x的变化量,一般都会给你一个应用背景,比如路程除以时间,算出来的平均速度就是平均变化率,比如一段时间内温度变化了多少度除以时间,算出来温度变化的速度同样也是平均变化率,这是一个代数(或者说数值)上的概念。 两种计 阅读全文
posted @ 2022-04-16 11:01 sgggr 阅读(2920) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-12-28 09:19 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:一、 范德蒙矩阵的形式 二、代码如下 范德蒙矩阵 x=[-1 0 1 2 3]'; %定义5维列向量x for i=1:1:5 %行控制变量i从1~5,步长为1 for j=1:1:5 %列控制变量j从1~5,步长为1 A(i,j)=x(i)^(j-1); %对矩阵元素A(i,j)赋值 end en 阅读全文
posted @ 2021-12-03 16:31 sgggr 阅读(1311) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-12-03 16:22 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:每次用matlab进行对数运算的时候,都要再次百度确认自然对数的形式。真是不胜其烦...本次进行记录,希望加深印象,下次最好直接用就好了。 1>自然对数 log(x) 2>以2为底的对数 log2(x) 3>以10为底的对数 log10(x) 4>换底公式 logM(N)=log(N)/log(M) 阅读全文
posted @ 2021-10-23 16:01 sgggr 阅读(2213) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自: 如何证明两个n阶下(上)三角矩阵的乘积也是下(上)三角矩阵 注意:图中"在第二项中,aik的k始终小于j"错了,应该是 aik的i始终小于k. 阅读全文
posted @ 2021-10-20 15:29 sgggr 阅读(857) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转自知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/76703543 首先是格拉姆-施密特正交化 标准正交矩阵Q有如下的特性 根据这篇文章投影矩阵的通式为 当A为正交矩阵Q时,上式可以转化为 这样就简化了投影矩阵P,所以这就是正交化的好处。 我们在这篇文章研究投影矩阵的时候得到如下关系 阅读全文
posted @ 2021-10-19 17:28 sgggr 阅读(723) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:1、标准正交矩阵 假设矩阵Q有列向量q1,q2,...,qn表示,且其列向量满足下式: 则 若Q为方阵,由上面的式子则有 我们举例说明上述概念: 2、标准正交矩阵的好处 上面我们介绍了标准正交矩阵,那么标准正交矩阵的用处在哪? 下面以两方面来说明标准正交矩阵的用处: 求解Ax=b 在前面文章 《正交 阅读全文
posted @ 2021-10-19 17:09 sgggr 阅读(508) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:数学基础弱,我真是个渣渣 下面来整理一下2021.10.19学到的知识 版权声明:本文为CSDN博主「nineheaded_bird」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接:https://blog.csdn.net/tengweitw/arti 阅读全文
posted @ 2021-10-19 15:53 sgggr 阅读(464) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-08-24 16:22 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:c标准头文件math.h中有两个与log有关的函数。 double __cdecl log(double _X); double __cdecl log10(double _X); 其中log相当于数学中的ln(即loge)。log10相当于数学中的lg。如下: #include <math.h> 阅读全文
posted @ 2021-03-04 18:16 sgggr 阅读(2936) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-01-08 09:52 sgggr 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:其中引用到了apache的common-math的jar包,主要用于矩阵运算,下载地址: http://commons.apache.org/proper/commons-math/userguide/fitting.html import org.apache.commons.math3.fitt 阅读全文
posted @ 2021-01-07 17:05 sgggr 阅读(587) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://blog.csdn.net/dingzj2000/article/details/103719368?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-OPENSEARCH-3.control&depth_1-utm_source=di 阅读全文
posted @ 2021-01-07 16:38 sgggr 阅读(4832) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-01-07 09:29 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:转:https://blog.csdn.net/c914620529/article/details/50393238/ 高斯拟合(Gaussian Fitting)即使用形如: Gi(x)=Ai*exp((x-Bi)^2/Ci^2) 的高斯函数对数据点集进行函数逼近的拟合方法。 其实可以跟多项式拟 阅读全文
posted @ 2021-01-07 09:25 sgggr 阅读(5619) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2021-01-07 09:20 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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posted @ 2020-12-30 10:56 sgggr 阅读(0) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要:https://blog.csdn.net/qq_28063811/article/details/93034625 1、首先了解堆是什么 堆是一种数据结构,一种叫做完全二叉树的数据结构。 2、堆的性质 这里我们用到两种堆,其实也算是一种。 大顶堆:每个节点的值都大于或者等于它的左右子节点的值。 小 阅读全文
posted @ 2020-09-09 08:33 sgggr 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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