C#使用MathNet库来对进行曲线拟合】的更多相关文章

下面是用来求取一条直线和一条拟合曲线交点的代码 /// <summary> /// 拟合曲线所筛选的点的个数 /// </summary> const int CurveNums = 10; /// <summary> /// 拟合曲线的阶数 /// </summary> public int m =2; /// <summary> /// 取直线上的点的个数 /// </summary> const int XNums = 50;…
下面用一个简单的例子来说明MathNet的使用方法: 1. 进入MathNet官网找到数值计算库Math.NET Iridium(Numerics)并下载: 2. 将下载的文件解压缩,在目录下的Binaries\release文件夹下找到解压文件夹中的MathNet.Iridium.dll文件,后面在c#文件中会利用到此dll文件. 3. 新建一个控制台C#工程.将第二步的dll文件添加到引用中.在解决方案资源管理器的树形菜单"引用"上点击右键,选择"添加引用",弹…
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合 假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数…
示例1:求极值 首先我们以Ceres库官网中的Hello World例子来进行说明.这里例子的目的是为了计算方程取得最小值时x的值.从这个方程很容易看出来当x=10时,f(x)取得最小值0.这个方程虽然没有什么实际意义,但是为了演示Ceres库还是很不错的例子. 1.编写一个g(x)=10-x的残差方程.代码如下: structCostFunctor { template <typename T> bool operator()(const T* const x, T* residual) c…
项目需要拟合曲线,使用java实现.采用了apache-commons-math3实现自定义的曲线. 作为apache开源的搞数学计算的超强的库,一直不受市场重视.为啥呢?经过研究,使用java这个强制数据类型的语言搞数学计算真是不好玩,比起python的scipy或者matlab的nlinfit函数调用,java真是low爆了.这就是社会现实,数学虽然与编程语言无关,但是编程语言对数学的实现有难易之分. 进入主题,通过java的math3实现自定义的曲线拟合.流程是:先搞清楚怎么自定义曲线,再…
一个由个人开发的组件库,携带了一些众多的功能,包含了数据网络通信,文件上传下载,日志组件,PLC访问类,还有一些其他的基础类库. nuget地址:https://www.nuget.org/packages/HslCommunication/            github地址:https://github.com/dathlin/HslCommunication                                 如果喜欢可以star或是fork,还可以打赏支持. API文档的…
Ceres Solver: 高效的非线性优化库(二)实战篇 接上篇: Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 如何求导 Ceres Solver提供了一种自动求导的方案,上一篇我们已经看到. 但有些情况,不能使用自动求导方案.另外两种方案:解析求导和数值求导. 1. 解析求导 有些情况无法定义模板代价函数.比如残差函数是库函数,你无法知道.此时我们可以构建一个NumericDiffCostFunction,例如\[f(x)=10-x\].上面的例子变成 struct Numeric…
Ceres Solver: 高效的非线性优化库(一) 注:本文基于Ceres官方文档,大部分由英文翻译而来.可作为非官方参考文档. 简介 Ceres,原意是谷神星,是发现不久的一颗轨道在木星和火星之间"矮行星"(冥王星降级之后,同为矮行星).Google开源了Ceres Solver库,是一个解很多非线性最优化问题的高效.方便的工具. 官方网站:http://ceres-solver.org/ 源码地址:https://github.com/ceres-solver/ceres-sol…
# 背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还…
python应用 曲线拟合04 → 多项式拟合 主要是使用 numpy 库中的 polyfit() 函数,见第 66 行, z = np.polyfit(x_proton, y, 3) ,其中待拟合曲线的横纵坐标分别为第 1, 2 个参数,第 3 个参数 3 表示使用 3 次多项式拟合.得到的拟合结果写入返回列表 z,按照幂指数从高到低排序,比如这里 z[0] 代表 x3 前面的系数,z[1] 代表 x2 前面的系数,以此类推. import xlrd import xlwt import nu…