数值分析第9页

机器学习（吴恩达）-Octave/Matlab教程

=1050718284&courseId=1004570029我直接从Octave的基础操作开始，因为前面的内容的课堂ppt都讲的很详细了原文链接：Octave简要语法记录Octave是一个科学计算及数值分析的工具

小胖仙·2022-10-28 14:52

《数值分析》-- The great 平方逼近

Thegreat平方逼近：最佳平方逼近文章目录一、最佳平方逼近及计算二、用正交多项式作最佳平方逼近习题一、最佳平方逼近及计算定义span中会给出φi(x)\varphi_i(x)φi(x)对应的具体函数，稍后看习题就会明白。讨论S∗(x)S^*(x)S∗(x)的计算由于I(a0,a1,..,an)I(a_0,a_1,..,a_n)I(a0,a1,..,an)是关于a0,a1,..,ana_0,a_

胜天半月子·2022-10-23 07:11

最佳平方逼近-python

分享一下最近学习的数值分析课后作业一次逼近importnumpyasnpfromsympyimport*importmathimportmatplotlib.pyplotasplt#n代表n-1次逼近n

嘟嘟肚腩仔·2022-10-23 07:09

Python实现最小二乘法线性回归

研一第一学期刚学习完数值分析，赶上期末复习，复习的时候正好复习到最小二乘法，把离散的点拟合为线性函数，就顺便用python实现一下。

不啻逍遥然·2022-10-16 07:11

matlab meshc函数_【学生天地】如何用Matlab画出漂亮的插图？

众所周知，Matlab在数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多方面都具有强大功能。而且，论文能否被录用的一个不可缺少的因素就是高颜值的配图。

weixin_39751453·2022-10-15 10:49

MATLAB画图

众所周知，Matlab在数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多方面都具有强大功能。而且，论文能否被录用的一个不可缺少的因素就是高颜值的配图。

金翅创客·2022-10-15 10:17

SPSS新手教程—两步聚类之结果解读

图1：二阶聚类设置一、数值结果根据上述参数设置，得到如下的数值分析结果。首先看到自动聚类结果，如

nekonekoboom·2022-10-12 22:01

2.7 数值分析: 向量的范数

本文内容为东北大学数值分析国家精品慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN

孤柒「一起学计算机」·2022-10-11 12:06

【吐血推荐】机器学习/深度学习入门资料汇总及学习建议【入门必看】

一、机器学习的数学基础正规的机器学习数学基础主要有：数学分析（微积分），线性代数，概率论，统计，应用统计，数值分析，常微分方程，偏微分方程，数值偏微分方程，运筹学，离散数学，随机过程，随机偏微分方程，抽象代数

远岫出烟云·2022-10-10 20:34

基于MATLAB的数字图像处理仿真软件

它将数值分析、矩阵计算

matlab汪汪队·2022-10-05 22:35

数值分析——范数

在数值分析中我们讨论范数只讨论两种：向量范数和矩阵范数1.向量范数向量范数我们主要说三种范数：1范数，2范数，无穷范数。

用编程写诗·2022-09-30 12:15

数值分析 |多项式插值、牛顿插值、样条插值

文章目录参考资料1.基本概念1.1函数逼近-插值-拟合的区别1.2插值定义2.多项式插值2.1线性插值2.1.1定义2.1.2例题2.2抛物线插值（二次插值）2.3插值多项式的存在唯一性2.4Lagrange插值法2.4.1原理2.4.2C++实现3.牛顿差商公式、样条插值*3.1牛顿差商公式3.2样条插值参考资料《统计计算》插值方法原理详解函数逼近&&插值、函数逼近&曲线拟合的区别线性插值、抛物

CHH3213·2022-09-26 07:54

数值分析-函数逼近计算

数值分析-函数逼近计算前言敲黑板函数的最佳平方逼近正交多项式其他常见的正交多项式Legendre（勒让德）多项式Chebyshev（切比雪夫）多项式函数按正交多项式展开正交函数作最小二乘拟合代码实现Testexample

小刀来啦·2022-09-25 01:22

数值分析笔记

这里是数值分析的部分笔记，(对前三章的算法都用python做了实验，程序见具体内容处)PS：其中比较不重要的地方偷懒用了一点点numpy的API。

Loiser1·2022-09-21 07:29

牛顿插值多项式 Python 循环和递归两种实现思路

这里不介绍牛顿插值多项式数学推导，只提供Python循环和递归实现的思路与代码，想要学习牛顿插值多项式的同学可以去看数值分析课本等。

GV5555·2022-09-21 07:25

2.4 数值分析: Doolittle直接三角分解法

本文内容为东北大学数值分析国家精品慕课课程的课程讲义,将其整理为OneNote笔记同时添加了本人上课时的课堂笔记,且主页中的思维导图就是根据课件内容整理而来,为了方便大家和自己查看，特将此上传到CSDN

孤柒「一起学计算机」·2022-09-20 07:16

拟合

@数值分析的基础工具——拟合（数学术语）形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。

坚持不懈的小白白·2022-09-14 07:43

梯度下降法的基本原理

解析解通过严格的公式推导和计算，给出了解的具体形式，能够在任意精度下满足方程，但是，在很多情况下，无法直接通过严格的公式推导得到方程或者方程组的解析解，这个时候只能采用数值分析的方法，得到近似解，这样的解也称为数值解

xuechanba·2022-09-13 18:39

梯度下降法基本原理

求解线性回归模型–函数求极值解析解根据严格的推导和计算得到，是方程的精确解能够在任意精度下满足方程但是在很多情况下，无法直接通过严格的公式推导，得到方程或者方程组的解析解，这时候只能够采用数值分析的方法得到近似解

奋斗在阿尔卑斯的皮卡丘·2022-09-13 17:57

数值分析二分法做题

最近开启了研一阶段，在上数值分析的课。课后习题需要用二分法求解近似值，以满足最大允许误差。计算过程就想到用python偷个懒，不过我的代码质量是真的low，好久没用py好多知识都忘光了，不过亲测可用。

咕咕没有梦想·2022-09-13 07:02

共轭梯度法python实现

python代码先上代码，如果代码有不懂的地方，可以继续看后面的数学理论依据，算法参考西安交大数值分析教材（李乃成，梅立泉著）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassconjugate_gradient_method

定睛一看·2022-09-13 07:59

插值算法学习笔记

2.思路二.方法1.一般插值法2.拉格朗日插值法3.简单分段插值Ⅰ.分段线性插值Ⅱ.分段二次插值4.牛顿插值法5.埃尔米特（Hermite）插值6.三次样条插值三.局限性一.插值算法1.概述插值算法是数值分析中的基本方法之一

笑小白·2022-08-28 10:00

工程数学（数值分析）第四讲：插值逼近

文章目录第四讲：插值逼近Lagrange插值多项式Newton牛顿插值多项式Hermite插值三次样条函数插值第四讲：插值逼近Lagrange插值多项式Newton牛顿插值多项式Hermite插值三次样条函数插值

CodeLuweir·2022-08-23 19:34

神经网络数值分析软件,神经网络预测结果分析

求人工神经网络的具体算法，数学模型，比如求一个函数最优值之类的，不要各种乱七八糟的介绍，谢谢神经网络就像多项式或者线性模型一样，是个看不见表达式的模型，它的表达式就是网络，它比一般模型具有更高的自由度和弹性；同时它是一个典型的黑箱模型方法；比多项式等模型还黑。优化算法，就是寻优的算法，所谓寻优过程，就是寻找使目标函数最小时（都是统一表示成寻找使函数具有最小值）的自变量的值。回归或者拟合一个模型,例

快乐的小荣荣·2022-08-15 22:50

插值方法(一维插值、三次样条插值、二维插值的matlab自带函数，python实现/作图)

插值法在数值分析课程中有详细介绍。一维插值函数y=interp1(x0,y0,x,‘menthod’)**method**指定插值的方法，默认为线性插值。其值可为：‘nearest’最近项插

weixin_961876584·2022-08-10 18:54

【数值分析实验】插值与拟合：拉格朗日插值、牛顿插值、分段插值；线性拟合、最小二乘拟合（python）

插值与拟合插值拉格朗日插值牛顿插值分段Hermite插值拟合最小二乘法拟合例题最小二乘拟合变式例题调包importmathimportnumpyasnpimportsympyasspimportmatplotlib.pyplotasplt插值拉格朗日插值#拉格朗日插值defLagrange(x,xs,ys):n=len(xs)ls=[1foriinrange(n)]foriinrange(n):f

SArthas·2022-07-22 20:08

不写爬虫，也能读取网页的表格数据

在本文中，我将讨论如何使用pandas的read_html()来读取和清理来自维基百科的多个HTML表格，以便对它们做进一步的数值分析。基

qiwsir·2022-07-17 11:07

Python数值分析--------受迫钟摆模拟

解释说明,下次一定补上importmatplotlib.pyplotaspltfrommathimport*rangee=1000h=0.001step=int(rangee/h)q=0.5w=2/3b=1.15fun=lambdax1,x2,t:-sin(x1)-q*x2+b*cos(w*t)x1=[0]+[0foriinrange(step)]x2=[1]+[0foriinrange(step

Chandler_river·2022-07-05 07:59

数值分析入门------Numpy（ndarry数组）

一：数据的维度维度：一组数据的组织形式一维数据：采用线性组织（列表有序，集合无序）列表和数组：列表中数据类型可以不同，而数组数据类型必须相同二维数据：一维数据的组合形式，表格（列表）多维数据由一维或者二维数据扩展而成（列表）高维数据（字典类型或数据表示格式）二：Numpy的数组对象一个强大的N维数组对象ndarray引用：importnumpyasnpN维数组对象：ndarrayndarray在程

♡-流浪孩·2022-06-27 07:50

数值分析(7)：函数逼近

函数逼近1.引言2.预备知识3.正交多项式3.1正交多项式的定义和性质3.2几个常用的正交多项式4.最佳平方逼近5.曲线拟合的最小二乘法1.引言在前面章节《数值分析(6)：分段低次插值和三次样条插值》和

ReEchooo·2022-06-20 07:29

机器学习中常用的数学及概率统计中的一些概念

文章目录一、高等数学1.偏导2.梯度二、线性代数三.概率论1.联合概率2.条件概率四.数理统计五.统计学习方法六、数值分析该博客主要整理一下在机器学习中会用到的数学相关的知识概念。

foda-dingzhibing·2022-06-12 07:02

04_有监督学习--分类模型--K 近邻（kNN）

数据的加载和预处理2.核心算法实现3.测试4.自动化测试有监督学习–分类模型–K近邻（kNN）0.引入依赖importnumpyasnp#数值计算、矩阵运算、向量运算importpandasaspd#数值分析

黑泽君·2022-05-26 07:18

数值分析——雅可比（Jacobi）迭代法、高斯赛德尔迭代法（G_S）、超松弛迭代法（SOR）C++

雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法参考了另一个博主写的，觉得写的很好，很清晰。（若侵权，立删）链接如下：http://t.csdn.cn/ca9I2根据上面链接里雅可比和高斯的求解算法，模仿着写了超松弛迭代法的解法代码如下：w为松弛因子最下面注释里的precision（）函数就是博主博客里的Accuracy（）判断精度的函数//超松弛迭代法SOR如下：voidSOR(){for(inti=0;i<4;

WTCMW·2022-05-25 03:06

数值分析4-解线性方程组的雅可比迭代法，高斯-塞德尔法的matlab程序

代码块1：雅可比迭代法：clear;clc;fprintf('雅可比迭代法解线性方程组:\n')n=input('请输入系数矩阵A的阶数:n=');A=input('请输入系数矩阵A:A=');b1=input('请输入结果向量b1:b1=');%b为行向量，计算时需要转置x1=input('请输入初始向量x1:x1=');%x1为行向量，计算时需要转置eps=input('请输入停止精度要求:e

头秃了，人没强·2022-05-25 03:36

数值分析：Python实现高斯赛德尔迭代法（Gauss-Seidel）与雅可比迭代法（Jacobi）

Python实现高斯赛德尔迭代法（Gauss-Seidel）与雅可比迭代法（Jacobi）数值分析：Python实现高斯赛德尔迭代法（Gauss-Seidel）与雅可比迭代法（Jacobi）一、基本迭代法二

樱吹雪、·2022-05-25 03:35

《数值分析》-- 高斯求积公式

文章目录概述一、高斯型求积公式的一般理论1.1高斯型求积公式和高斯点1.2高斯点的特征二、常用的高斯求积公式⭐2.1高斯-勒让德求积公式（Gauss-Legendre）2.2高斯-切比雪夫求积公式（Gauss-Chebyshe）总结概述问题那么，在节点个数一定的情况下，是否可以在[a，b]上自由选择节点的位置，使求积公式的精度提得更高？例题一、高斯型求积公式的一般理论一般理论1.1高斯型求积公式和

胜天半月子·2022-05-25 02:37

《数值分析》-- 雅可比迭代法、高斯—塞德尔迭代法

文章目录一、基本迭代法的格式及收敛性1.1迭代法思想1.2向量序列收敛的定义二、迭代法的收敛与发散三、雅可比迭代法和高斯赛德尔迭代法3.1雅可比迭代法3.2高斯――赛得尔(Gauss-Seidel)迭代法四、迭代法的收敛性4.1严格对角占优矩阵与对角占优矩阵4.2Jacobi迭代法和Gauss-Seidel迭代法的收敛性一、基本迭代法的格式及收敛性1.1迭代法思想基本迭代法的迭代格式例题结论1.2

胜天半月子·2022-05-25 02:03

[机器学习] - 岭回归与Lasso回归

注：在学习机器学习中回归算法时，随时都会接触最小二乘法原理和求解过程，最小二乘法可能对于理工科的学生低头不见抬头见的知识点，特点是在我学习《数值分析》课程中，老师讲了些最小二乘法的历史[…吧啦吧啦啥高斯

Stormzudi·2022-05-23 07:35

【图像去噪】基于小波变换（软阈值、硬阈值、半软阈值、改进阈值）的图像去噪matlab源码

小波分析的应用领域十分广泛，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在图像处理方面的图像压缩

Matlab科研辅导帮·2022-05-19 07:09

COMP4650/6490 数值分析

COMP4650/6490DocumentAnalysisAssignment1–IRInthisassignment,yourtaskistoindexadocumentcollectionintoaninvertedindex,andthenmeasuresearchperformancebasedonpredefinedqueries.Anewdocumentcollectioncontai

·2022-05-17 09:39

深度学习的梯度下降法

目录梯度下降法哈密顿算子最优化问题和回归分析代价函数学习数据和正解误差反向传播法神经单元误差梯度下降法梯度下降法是一种寻找最小值的点的方法，在数值分析领域，梯度下降法也称最速下降法近似公式表示为两个向量的内积形式向量

先锋小牛·2022-05-11 07:43

python数值分析——非线性方程迭代求解与Aitken加速

1实验内容用迭代法求下列方程的根f(x)=x3+2x2+10x-20=0(x*=1.368808107821372...)，要求误差x1=x2-f(x1)/f'(x1)...x=symbols('x')fh=fun()#引用方程dfh=diffFun()#引用方程的一阶导数x_n=x0k=0errval=0print('%3s%10s%18s'%('迭代次数','方程近似值','迭代误差'))#利

遇见飖雪·2022-04-06 19:43

数据结构学习之路（一）

数据结构是计算机学科的必修课程，涵盖了计算机学科的算法设计、数值分析、操作系统和编译原理等课程所涉及的大部分相关算法的实现。

岁月宛转待黎明·2022-04-04 07:04

迭代法求根c语言程序对数方程,【实验一】方程求根：牛顿迭代法

如果有时间，我会渐渐的把数值分析的实验写完。总共8个实验，今天写的是方程求根里的通过牛顿迭代法求一元多次方程的根。

爱吃超人的怪兽·2022-03-25 19:25

2021-01-07 matlab数值分析线性方程组的迭代解法高斯-赛德尔迭代法

matlab数值分析线性方程组的迭代解法高斯-赛德尔迭代法Function[x,iter]=gs(A,b,tol)D=diag(diag(A));L=D-tril(A);U=D-triu(A);x=zeros

studyer_domi·2022-03-13 07:04

MTH 4130数值分析

BERNARDBARUCHCOLLEGEMTH4130MATHEMATICSOFDATAANALYSIS(FALL2020)FinalTheaimofthistake-homefinalistoillustratethetechniquesdiscussedduringthefirstlecturetopredicttemperatureasafunctionoftime.Thedatatobeu

·2022-03-10 13:36

【matlab】数值计算实现电路仿真

学习数值分析与电路分析后的练手程序，较粗糙。没有加入更多电器元件的数学模型，如二极管、三极管、放大器、数字器件等等。m脚本在：gittee仓库；编程实现电路仿真，使用Matlab。

Naaameless·2022-02-28 07:35

可视化数学分析软件MATLAB R2021b for Mac

MATLABR2020bforMac将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集

wuxuanyi531·2022-02-26 15:24

基于蜉蝣优化算法的函数寻优算法

文章目录一、理论基础1、蜉蝣优化算法（1）雄性蜉蝣的更新（2）雌性蜉蝣的更新（3）蜉蝣的交配过程2、MA算法伪代码二、仿真实验与结果分析1、函数测试与数值分析2、WSN三维覆盖优化三、参考文献一、理论基础

心️升明月·2022-02-26 07:13

基于分段式随机惯性权重和最优反馈机制的鲸鱼优化算法

基于分段式随机惯性权重和最优反馈机制的鲸鱼优化算法(FWOA)（1）基于最优解反馈机制的随机游走觅食（2）分段式非线性递减惯性权重（3）修正且改进的边界处理（4）FWOA算法流程二、仿真实验与分析1、函数测试与数值分析