数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近
数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近
数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近
一个定义在区间[-1 1]上的连续函数，我们可以把他展开成勒让德级数，也就是说我们可以通过勒让德级数来逼近一个函数。本文参考用书为丁丽娟 程杞元编著的 《数值计算方法》第二版，北京理工大学出版社，具体用到的公式见下图。下面还给出matlab相应代码，matlab2016a可以运行，matlab2012也测试成功，matlab2008绿色版测试失败。
数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近的更多相关文章
- Matlab的BP神经网络工具箱及其在函数逼近中的应用
1.神经网络工具箱概述 Matlab神经网络工具箱几乎包含了现有神经网络的最新成果,神经网络工具箱模型包括感知器.线性网络.BP网络.径向基函数网络.竞争型神经网络.自组织网络和学习向量量化网络.反馈 ...
- cftool拟合&函数逼近
cftool拟合&函数逼近 cftool 真是神奇,之前我们搞的一些线性拟合解方程,多项式拟合,函数拟合求参数啊,等等. 已经超级多了,为啥还得搞一个cftool拟合啊?而且毫无数学理论. 如 ...
- TensorFlow多层感知机函数逼近过程详解
http://c.biancheng.net/view/1924.html Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearni ...
- TensorFlow从0到1之TensorFlow多层感知机函数逼近过程（23）
Hornik 等人的工作(http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf)证明 ...
- TensorFlow实现多层感知机函数逼近
TensorFlow实现多层感知机函数逼近 准备工作 对于函数逼近,这里的损失函数是 MSE.输入应该归一化,隐藏层是 ReLU,输出层最好是 Sigmoid. 下面是如何使用 MLP 进行函数逼近的 ...
- 基于Matlab实现多次最佳一致的函数逼近（类似求渐进函数）
%%%做系统识别很重要,方法上完全符合系统识别最基础的理论 function [sun]=main(n) fplot(,],'r'); x=ones(n+,); :n+ x(j+)=cos(pi*(n ...
- 开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解
原文:[原创]开源Math.NET基础数学类库使用(06)数值分析之线性方程组直接求解 开源Math.NET基础数学类库使用系列文章总目录: 1.开源.NET基础数学计算组件Math.NET(一) ...
- Spline样条函数 //C++关键字：operator // 重载函数 // 隐含的this指针 // 指针和const限定符
在数学学科数值分析中,样条是一种特殊的函数,由多项式分段定义.样条插值是使用一种名为样条的特殊分段多项式进行插值的形式.由于样条插值可以使用低阶多项式样条实现较小的差值误差,这样就避免了使用高阶多项式 ...
- MATLAB神经网络（7） RBF网络的回归——非线性函数回归的实现
7.1 案例背景 7.1.1 RBF神经网络概述 径向基函数是多维空间插值的传统技术,RBF神经网络属于前向神经网络类型,网络的结构与多层前向网络类似,是一种三层的前向网络.第一层为输入层,由信号源结 ...
随机推荐
- install slax record
#!/usr/bin/bash#apt update#apt upgradeapt install build-essential cmake gdb git vim binutils-doc cpp ...
- 重读APUE(12)-SIGCHLD与僵尸进程
SIGCHLD信号是当子进程终止时向父进程发送的信号:它的语义如下: 如果进程明确的将该信号设置为SIG_IGN,则调用进程不会产生僵尸进程:这种情况下,wait是等不到给子进程收尸的,所以wait阻 ...
- vue实现穿梭框效果
vue实现穿梭框效果 一.总结 一句话总结: 用两个数组分别记录左右框框里面的值,用两个数组绑定checkbox,用来记录选中的checkbox值,根据选中的checkbox的值实现删除增加即可 1. ...
- 阶段5 3.微服务项目【学成在线】_day05 消息中间件RabbitMQ_14.RabbitMQ研究-与springboot整合-搭建环境
我们选择基于Spring-Rabbit去操作RabbitMQ https://github.com/spring-projects/spring-amqp 使用spring-boot-starter- ...
- labelme
项目:https://github.com/wkentaro/labelme?tdsourcetag=s_pcqq_aiomsg 说明:https://www.bilibili.com/video/a ...
- Jenkins+gitlab+maven持续集成
https://blog.csdn.net/tq08g2z/article/details/79718425 https://www.jianshu.com/p/3507d8b2ac87 报错用下面解 ...
- 使用mybatis的resultMap进行复杂查询
记录下mybatis的集合查询中碰到的问题 https://jaychang.iteye.com/blog/2357143 MyBatis ofType和javaType区别 https: ...
- CRLF——http response 拆分攻击（webgoat）
0x01 什么是CRLF CRLF是“回车+换行”(\r和\n)/(%0d和%0a)的简称. CRLF利用: 正常输入的请求中加入恶意代码,控制HTTP响应header中的字符(Location,Se ...
- Want To Become A Web Design Expert? Read This Piece
Want To Become A Web Design Expert? Read This Piece It can be very expensive to hire a web design fi ...
- SIFT学习笔记之二 特征提取
特征提取函数: int _sift_features( IplImage* img, struct feature** feat, int intvls, double sigma, double c ...