http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49366047 Hermite埃尔米特多项式 在数学中,埃尔米特多项式是一种经典的正交多项式族,得名于法国数学家夏尔·埃尔米特.概率论里的埃奇沃斯级数的表达式中就要用到埃尔米特多项式.在组合数学中,埃尔米特多项式是阿佩尔方程的解.物理学中,埃尔米特多项式给出了量子谐振子的本征态. 前4个(概率论中的)埃尔米特多项式的图像 The Hermite polynomials are set of ortho

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Hermite插值多项式. 四.实验程序 import numpy as

题面 洛谷 题解 模板题... 我直接蒯我写的东西... 这个除法是带余除法,所以并不能直接求逆解决. 要求的就是给定两个多项式\(A(x),B(x)\),其项数为\(n,m\) 求解一个\(n-m\)项的多项式\(C(x)\),以及一个小于\(n-m\)项的多项式\(R(x)\). 满足:\(A(x)=B(x)*C(x)+R(x)\). 定义一个操作\(R\),其中\(R\)就是\(Reverse\),\(A^R(x)=x^nA(\frac{1}{x})\).这个操作说白点就是\(A(x)[x

Hermite WENO 单元重构 本文主要介绍采用 Hermite WENO 重构方法作为斜率限制器应用于二维或高维单元中. 1.简介[1] ENO格式最早由 Harten 等[2]提出,ENO格式避免在高梯度地区进行插值,其重构过程通过多个不同位置模板,并且选取其中最光滑模板上的解进行重构,由此保证在重构过程中具有较高的精度.然而这种方法会导致收敛问题并且在连续区域降低精度,随后Liu等[3]提出了 weighted ENO 格式.WENO 格式采用不同的权重系数组合各个模板,而非只采用一个

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: b=a−α∇F(a)⇒f(a)≥f(b)(1)(1)b=a−α∇F

Gradient Descent 机器学习中很多模型的参数估计都要用到优化算法,梯度下降是其中最简单也用得最多的优化算法之一.梯度下降(Gradient Descent)[3]也被称之为最快梯度(Steepest Descent),可用于寻找函数的局部最小值.梯度下降的思路为,函数值在梯度反方向下降是最快的,只要沿着函数的梯度反方向移动足够小的距离到一个新的点,那么函数值必定是非递增的,如图1所示. 梯度下降思想的数学表述如下: \begin{equation} b=a-\alpha \nabl

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

x=0:2*pi; y=sin(x); xx=0:0.5:2*pi; %interp1对sin函数进行分段线性插值,调用interp1的时候,默认的是分段线性插值 y1=interp1(x,y,xx); figure plot(x,y,'o',xx,y1,'r') title('分段线性插值') %临近插值 y2=interp1(x,y,xx,'nearest'); figure plot(x,y,'o',xx,y2,'r'); title('临近插值') %球面线性插值 y3=interp1(

(原稿:https://paste.ubuntu.com/p/yJNsn3xPt8/) 快速傅里叶变换,是求两个多项式卷积的算法,其时间复杂度为$O(n\log n)$,优于普通卷积求法,且根据有关证明,快速傅里叶变换是基于变换求卷积的理论最快算法. 关于FFT的介绍,最详细易懂的是<算法导论>上的内容. 其大致介绍与代码在这里:http://www.cnblogs.com/rvalue/p/7351400.html. 1.FFT&NTT模板 #include<cmath>

题目来源:http://poj.org/problem?id=1060 题目大意: 考虑系数为0和1的多项式.两个多项式的加法可以通过把相应次数项的系数相加而实现.但此处我们用模2加法来计算系数之和.一个实例: (x^6 + x^4 + x^2 + x + 1) + (x^7 + x + 1) = x^7 + x^6 + x^4 + x^2 同样,多项式的减法我们在求系数之差时也用模2减法,例如: (x^6 + x^4 + x^2 + x + 1) - (x^7 + x + 1) = x^7 +

CRC-知识解析 cyclic redundancy check 写在前面的话: 之前在做学校项目的时候用到了CRC 原理,但在网上查找的过程中,发现讲解CRC知识的资源很多,但是对新手比较友好的.讲的十分清楚的又很少,很多博主也不求甚解,弄得读起来心中常常不由自主地奔腾过上千个“为什么”“为什么”, 本文是我在阅读了许多资料的基础上整理.解析出来的文章,尽可能的对新手友好.解答CRC里面的一些知识点,而不是简单的应用. 依据学习目的不同,如果大家只想简单应用,不求原理,那么直接复制--粘贴最后

完美的教程,没有之一,收藏学习. 目的 本文手把手教你在 Mathematica 软件中搭建机器人的仿真环境,具体包括以下内容(所使用的版本是 Mathematica 11.1,更早的版本可能缺少某些函数,所以请使用最新版.robinvista2@gmail.com).  1 导入机械臂的三维模型  2 (正/逆)运动学仿真  3 碰撞检测  4 轨迹规划  5 (正/逆)动力学仿真  6 控制方法的验证  不妨先看几个例子: 逆运动学 双臂协作搬运 显示运动痕迹 (平移)零空间运动  无论你是

最前面:\(\LaTeX\)可能需要加载一会,请耐心等待o~ 前言 数学在\(\text{OI}\)中十分重要.其中大多都是数论. 什么是数论? \[ 研究整数的理论 --zzq \] 本文包含所有侧边目录中呈现的内容.绝对丰富!!! 下面直奔主题. 整除 若\(a\)是\(b\)的因数,或\(b\)是\(a\)的倍数,则\(a\)整除\(b\),记作\(a\mid b\). 关于整除,有以下几点: 1.若\(a\mid b\),\(b\mid c\),则\(a\mid c\). 2.若\(a\

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 8. Edge Detection 边缘检测也是图像处理中的一个基本任务.传统的边缘检测方法有基于梯度 算子,尤其是 Sobel 算子,以及经典的 Canny 边缘检测.到现在,Cann

试题 算法训练 非递归 问题描述 当x>1时,Hermite多项式的定义见第二版教材125页.用户输入x和n,试编写"非递归"函数,输出对应的Hermite多项式的值.其中x为float型,n为int型. 输入格式 x n 输出格式 对应多项式的值 样例输入 一个满足题目要求的输入范例. 例: 3.6 4 样例输出 与上面的样例输入对应的输出. 例: 2077.31 数据规模和约定 x>1 n为自然数 PS: 百度搜索那个Hermite多项式的原理 import java.

机器学习数据类型: ●离散型数据:由记录不同类别个体的数目所得到的数据,又称计数数据,所 有这些数据全部都是整数,而且不能再细分,也不能进一步提高他们的精确度. ●连续型数据:交量可以在某个范围内取任一数,即变量的取值可以是连续 的,如,长度,时间.质量值等,这类整数通常是非整数,含有小数部分. 注:只要记住一点,离散型是区间内不可分,连续型是区间内可分机器学习算法分类●监督学习(预测) 分类 : k-近邻算法.贝叶斯分类.决策树与随机森林.逻辑回归.神经网络 回归 : 线性回归.岭回归 标注

目录 概 主要内容 Lam R, Willcox K, Wolpert D H, et al. Bayesian Optimization with a Finite Budget: An Approximate Dynamic Programming Approach[C]. neural information processing systems, 2016: 883-891. @article{lam2016bayesian, title={Bayesian Optimization w

有两种解法,这里都放一下. 解法一 首先易知异或运算可以视作是 \(\mathbb{F}_2\) 意义下的每一位独立的加法. 因此我们可以考虑对于每个二进制数 \(s\) 构造一个多项式 \(F(x) = \sum\limits_i ^ n a_i x ^ i\) 其中 \(a_i\) 为 \(s\) 第 \(i\) 位的值. 此时可以发现异或本质上就是两个多项式在 \(\mathbb{F}_2\) 意义下的加法. 同时依照题意,将 \(x \to x \times 2\) 就可以视作将一个多项

(一)数据处理统计 一.最大值和最小值 1.求向量的最大值和最小值 y=max(X); %返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y [y,I]=max(X);%返回向量X的最大值存入y,如果X中含有复数则按模最大的存入y:最大值的序号存入I. 求最小值min的用法与max完全相同. 2.求矩阵的最大值和最小值 max(A); %返回一个行向量,向量的第i个元素是矩阵A的第i列上的最大值 [Y,U]=max(A); %返回行向量A和U,Y向量记录A的每列的最大值,Y记录每列的最

题意:给出f(x),g(x),h(x)的 (最高次幂+1)的值,以及它们的各项系数,求f(x)*g(x)/h(x)的余数. 这里多项式的系数只有1或0,因为题目要求:这里多项式的加减法是将系数相加/减后再模2,这样其实也就可以用异或运算来代替加减法. 思路:看代码吧,水题一个,主要在于把除法转化成减法,一次一次减就行. #include <iostream> #include <stdio.h> #include <string.h> using namespace s