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octave积分运算
2024-11-03
使用octave符号运算求解不定积分、微分方程等(兼容matlab)
1.求解1/(1+cos(x))^2的不定积分. 在和学生讨论一道物理竞赛题的时候,出现了这个函数的积分求解需求.查积分表也可写出答案.但是可以使用octave的符号运算工具箱来做. syms x; y = 1/(1+cos(x))^2; int(y) 既可以得到结果: ans = (sym) 3/x\ /x\ tan |-| tan|-| \2/ \2/ ------- + ------ 6 2 octave中的符号工具箱实际上是调用了sympy的核心库.所以看自来结果有符号艺术的感觉. 2.
python Scipy积分运算大全(integrate模块——一重、二重及三重积分)
python中Scipy模块求取积分的方法: SciPy下实现求函数的积分的函数的基本使用,积分,高等数学里有大量的讲述,基本意思就是求曲线下面积之和. 其中rn可认为是偏差,一般可以忽略不计,wi可以视为权重. 在SciPy里提供了很多的求各类积分的函数,依据传入参数的不同可以分为两类:一类是传入一个已知的函数和积分的上下限;另一类是传入点集,这个适用于做完物理实现后收集的一些数据,但函数无法确定,但有很多的数据点,那么这些点包络下的面积是多少,也是积分问题,所以在SciPy里有针对点集求积分
MATLAB中的积分运算
MATLAB中计算一元函数的(不)定积分使用int函数. ①int(s)计算符号表达式s的不定积分 syms x;s = x^2;int(s) 计算x^2的不定积分. ②int(s,x)计算符号表达式关于x的不定积分 syms x a;s = x^2 + a;int(s,x) 计算x^2+a的不定积分. ③int(s,[a,b])计算符号表达式在区间[a,b]的不定积分 syms x;s = exp(x);I =int(s,[0,1]);double(I) 计算函数exp(x)在区间[0,1]上
octave在win上和linux上配置syms
octave是类似matlab的一个科学计算工具集.需要用到积分.微分.求导的时候,需要连接python3的sympy. windows上先安装好python3,然后pip安装Sympy.具体过程: 1.安装python3 amd64 2.设置pip源为清华源:pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 3.pip安装Sympy:pip install Sympy 4.打开octave,执行:p
opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作
time:2015年10月04日 星期日 00时00分27秒 # opencv笔记4:模板运算和常见滤波操作 这一篇主要是学习模板运算,了解各种模板运算的运算过程和分类,理论方面主要参考<图像工程--图像处理>(章毓晋)一书第3章,空域增强:模板操作.同时也有个疑问:此书第四章,频域图像增强,讲了低通滤波和高通滤波,然而这些东西和模板运算中的平滑.锐化操作有什么区别?... 以下是正文: 模板运算 首先我们把所有图像看作矩阵. 模板一般是nxn(n通常是3.5.7.9等很小的奇数)的矩阵.模板
[实变函数]5.1 Riemann 积分的局限性, Lebesgue 积分简介
1 Riemann 积分的局限性 (1) Riemann 积分与极限的条件太严: $$\bex f_k\rightrightarrows f\ra \lim \int_a^b f_k =\int_a^b \lim f_k. \eex$$ 这 ``一致收敛'' 极大地限制了 Riemann 积分的应用. (2) 积分运算不完全是微分运算的逆运算: $$\bex f\mbox{ 在 }x\mbox{ 连续}\ra \frac{\rd}{\rd x}\int_a^x
HDU 2493 Timer 数学(二分+积分)
传送门:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2493 题意:给你一个圆锥,水平放置,圆锥中心轴与地面平行,将圆锥装满水,在圆锥某一表面开一个小洞,流出来水的体积为V,给你地面直径D,高H,让你求小洞里地面的距离.(保证距离大于等于半径,小于等于直径) 题解:因为流出来水的那部分是一个不规则形状(相当于将圆锥水平切开,截面是一个三角形),我们可以二分答案下降高度r,现在关键是求体积. 然后通过一系列很复杂的积分运算,得出结果: 记得最后求出来的答案要
《University Calculus》-chape6-定积分的应用-求体积
定积分一个广泛的应用就是在求解一些“看似不规则”的几何体的体积,之所以说看似不规则,是因为不规则之下还是有一定的“规则性”可言的,我们就是需要抓住这些线索进行积分运算得到体积. 方法1:切片法. 这里由于处理的方法思想和典型的离散的黎曼和到连续的积分的过程类似,因此这里不再重复推导,直接给出如何应用以及实例. 基于这条定理,我们能够直接介绍一下卡瓦列里原理.卡瓦列里原理表明,高度相同并且在每个高度上的横截面积相同的几何体的体积相同,直观的理解,就像下面这两堆“叠硬币”图. 下面我们看一些实例.
基于MATLAB2016b图形化设计自动生成Verilog语言的积分模块及其应用
在电力电子变流器设备中,常常需要计算发电量,由于电力电子变流器设备一般是高频变流设备,所以发电量的计算几乎时实时功率的积分,此时就会用到一个积分模块.发电量计算的公式如下:Q=∫P. FPGA由于其并行处理的运算方式,使其在电力电子领域的应用越来越广泛,有专家断言,DSP能做的事情,FPGA都可以做. 此外,MATLAB2016bb在图形化设计算法自动生成代码上做了大量优化,使算法开发的时间大大缩小,下面共享一个基于MATLAB2016b图形化设计自动生成Verilog语言的积分模块及其应用.
转载泡泡机器人——IMU预积分总结与公式推导2
本文为IMU预积分总结与公式推导系列技术报告的第二篇. 承接第一篇的内容,本篇将推导IMU预积分的测量值,并分析其测量误差的分布形式. 传统捷联惯性导航的递推算法,以初始状态为基础,利用IMU测量得到的比力和角速度信息进行积分运算,实时更新载体的位姿及速度等状态,回顾上一篇给出的运动模型,如果已知k时刻的载体状态Rk.vk和pk,则利用IMU测量值可以直接递推得到k+1时刻的载体状态,根据这种思路,如果知道上一帧图像采样时刻载体的位姿和速度,则可以递推得到当前帧的位姿和速度.需要注意的是,传统的
蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC)
蒙特卡洛马尔科夫链(MCMC) 标签: 机器学习重要性采样MCMC蒙特卡洛 2016-12-30 20:34 3299人阅读 评论(0) 收藏 举报 分类: 数据挖掘与机器学习(41) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 目录(?)[+] 在以贝叶斯方法为基础的机器学习技术中,通常需要计算后验概率,然后通过最大后验概率(MAP)等方法进行参数推断和决策.然而,在很多时候,后验分布的形式可能非常复杂,这个时候寻找其中的最大后验估计或者对后验概率进行积分等计算往往非常困
CFD计算
47 求解器为flunet5/6在设置边界条件时,specify boundary types下的types中有三项关于interior,interface,internal设置,在什么情况下设置相应的条件?它们之间的区别是什么?interior好像是把边界设置为内容默认的一部分:interface是两个不同区域的边界区,比如说离心泵的叶轮旋转区和叶轮出口的交界面:internal:请问以上三种每个的功能?最好能举一两个例子说明一下,因为这三个都是内部条件吧,好像用的很多.interface,i
PRML读书会第十章 Approximate Inference(近似推断,变分推断,KL散度,平均场, Mean Field )
主讲人 戴玮 (新浪微博: @戴玮_CASIA) Wilbur_中博(1954123) 20:02:04 我们在前面看到,概率推断的核心任务就是计算某分布下的某个函数的期望.或者计算边缘概率分布.条件概率分布等等. 比如前面在第九章尼采兄讲EM时,我们就计算了对数似然函数在隐变量后验分布下的期望.这些任务往往需要积分或求和操作. 但在很多情况下,计算这些东西往往不那么容易.因为首先,我们积分中涉及的分布可能有很复杂的形式,这样就无法直接得到解析解,而我们当然希望分布是类似指数族分布这样具有共轭分
EmguCV 轮廓匹配
一.相关类 MCvMoments inv_sqrt_m00 m00!=0?1/sqrt(m00):0 m00 spatial moments m01, m02, m03, m10, m11 m12, m21, m30, mu02, mu03 mu11, mu12, mu20, mu21, mu30 MCvHuMoments hu1 Hu ivnariants hu2, hu3, hu4, hu5, hu6, hu7 public static void cvMoments( IntPtr ar
paper 113:Bhattacharyya distance
在统计理论中,Bhattacharyya距离用来度量两个离散或连续概率分布的相似性.它与Bhattacharyya系数(Bhattacharyya coefficient)高度相关,后者是用来度量两个统计样本的重叠度的.所有这些命名都是为了纪念A. Bhattacharyya,一个在1930年工作于印度统计局的统计学家.该系数可以用来度量两个样本集的相似性.它通常在分类问题中被用来判断类别的可分性. 目录 ·定义 ·Bhattacharyya系数 定义 对于定义在同一个定义域X上的两个离散概率分
paper 109 :图像处理中的拉普拉斯算子
1.基本理论 拉普拉斯算子是最简单的各向同性微分算子,具有旋转不变性.一个二维图像函数 的拉普拉斯变换是各向同性的二阶导数,定义为: 为了更适合于数字图像处理,将该方程表示为离散形式: 另外,拉普拉斯算子还可以表示成模板的形式,如图5-9所示.图5-9(a)表示离散拉普拉斯算子的模板,图5-9(b)表示其扩展模板,图5-9(c)则分别表示其他两种拉普拉斯的实现模板.从模板形式容易看出,如果在图像中一个较暗的区域中出现了一个亮点,那么用拉普拉斯运算就会使这个亮点变得更亮.因为图像中的边缘
SLAM学习笔记(1)基本概念
SLAM (simultaneous localization and mapping),也称为CML (Concurrent Mapping and Localization), 即时定位与地图构建,或并发建图与定位. SLAM最早由Smith.Self和Cheeseman于1988年提出. SLAM问题可以描述为: 机器人在未知环境中从一个未知位置开始移动,在移动过程中根据位置估计和地图进行自身定位,同时在自身定位的基础上建造增量式地图,实现机器人的自主定位和导航. Visual SLA
蒙特卡洛法计算定积分—Importance Sampling
如上图所示,计算区间[a b]上f(x)的积分即求曲线与X轴围成红色区域的面积.下面使用蒙特卡洛法计算区间[2 3]上的定积分:∫(x2+4*x*sin(x))dx # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def f(x): return x**2 + 4*x*np.sin(x) def intf(x): return x**3/3.0+4.0*np.sin(x) - 4.0*x*n
opencv 61篇
(一)--安装配置.第一个程序 标签: imagebuildincludeinputpathcmd 2011-10-21 16:16 41132人阅读 评论(50) 收藏 举报 分类: OpenCV(60) 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 决心开始研究OpenCV.闲言少叙,sourceforge网站最近的版本是2011年8月的OpenCV2.3.1,下载安装,我这里使用的开发环境是vs2008,网上搜了一下配置的教程,与之前的几个OpenCV版本的配置过程大体相同:(
OpenCV_轮廓的查找、表达、绘制、特性及匹配
转摘网址为:http://www.cnblogs.com/slysky/archive/2011/10/14/2212227.html 虽然Canny之类的边缘检测算法可以根据像素间的差异检测出轮廓边界的像素,但是它并没有将轮廓作为一个整体.下一步是要将这些边缘像素组装成轮廓. 轮廓是构成任何一个形状的边界或外形线.直方图对比和模板匹配根据色彩及色彩的分布来进行匹配,以下包括:轮廓的查找.表达方式.组织方式.绘制.特性.匹配. 首先回忆下几个结构体: 首先是图像本身的结构体:typedef st
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