切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用.这是因为第一类切比雪夫多项式的根(被称为切比雪夫节点)可以用于多项式插值.相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象,并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近. 参考资料:https://wenku.baidu.com/view/ba41a20f767f5acfa1c7cd9c.html https://wenku.baidu.com/view/544dab7502768e9951e73842.html…

题目链接:哈哈哈哈哈哈 _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ 哈哈哈哈哈哈,从9月16日打了这个题之后就一直在补这道题,今天终于a了,哈哈哈哈哈哈. 先把代码贴上,有时间再好好写题解,哈哈哈哈哈哈. ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 代码,嘻嘻: #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll…

自己太菜,数学基础太差,这场比赛做的很糟糕.本来想吐槽出题人怎么都出很数学的题,现在回过头来想还是因为自己太垃圾,竞赛就是要多了解点东西. 找$f(cos(x))=cos(nx)$中$x^m$的系数模998244353. wolfram alpha查了这个函数无果,得到了一堆sinx和cosx以及一个复指数的方程,其实应该推个几项再用数列查询查查看的,然后就会知道是Chebyshev polynomials 查WIKI直接就有通项公式了.然后就比较简单的了. 连方程都看不出来就别想着推导公式了.…

相控阵天线中,直线阵列作为重要的一种,有着极为广泛的应用.切比雪夫低副瓣阵列设计是一种典型的设计方法. 切比雪夫方法主要是实现低副瓣.窄波束: 其产生的核心如下: 我的理解:因为能量守恒,所有副瓣都一样的时候,能量会更多的集中在副瓣中, 主瓣最大增益也不会改变,这样就可以使主瓣窄,副瓣电平降低.G=4πS/λ2 结合切比雪夫函数,可以得到:   当具体应用时,解决方案如下: 话不多说,其Matlab中的程序如下: % 2019-11% 切比雪夫低副瓣阵列馈电设计_1.0 (端射阵) close…

哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈,终于把这道题补出来了_(:з」∠)_ 来写题解啦. _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ _(:з」∠)_ 哈哈哈哈哈哈,从9月16日打了这个题之后就一直在补这道题,今天终于a了,哈哈哈哈哈哈. 先把代码贴上,有时间再好好写题解,哈哈哈哈哈哈.ヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞヾ(◍°∇°◍)ﾉﾞ 代码,嘻嘻: #include<bits/stdc++.h> using namespace…

Libfilth使用说明 winshton 2009年2月 (*本文大部分翻译自libfilth,还有一部分是个人使用实践 *时间水平均有限,翻译的不完整,尤其第二章可以忽略) 版本历史修改记录 版本 作者 日期 备注 V1.0 winshton 2009-2-1 创建               目 录 版本历史修改记录    1 1. 概述    5 2. 库文件分析    5 2.1. filth.h/filth.c    6 2.1.1. quantize()    6 2.1.2. f…

A discrete cosine transform (DCT) expresses a finite sequence of data points in terms of a sum of cosine functions oscillating at different frequencies. DCTs are important to numerous applications in science and engineering, from lossy compression of…

GCN代码分析   1 代码结构 . ├── data // 图数据 ├── inits // 初始化的一些公用函数 ├── layers // GCN层的定义 ├── metrics // 评测指标的计算 ├── models // 模型结构定义 ├── train // 训练 └── utils // 工具函数的定义 utils.py def parse_index_file(filename) # 处理index文件并返回index矩阵 def sample_mask(idx, l) #创…

图神经网络小结 图神经网络小结 图神经网络分类 GCN: 由谱方法到空域方法 GCN概述 GCN的输出机制 GCN的不同方法 基于谱方法的GCN 初始 切比雪夫K阶截断: ChebNet 一阶ChebNet 自适应图卷积网络AGCN 谱方法小结 基于空域方法GCN 基于递归的空间GCN(Recurrent-based Spatial GCNs) 图神经网络GNN(特指早期的一种结构) 门控图神经网络(GGNN) 随机稳态嵌入SSE 基于合成的空间GCN(Composition Based Spa…

论文信息 Title:<Symmetric Graph Convolutional Autoencoder for Unsupervised Graph Representation Learning> Authors:Jiwoong Park.Minsik Lee.H. Chang.Kyuewang Lee.J. Choi Sources:2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Paper:Downlo…

本文由云+社区发表 作者:netkiddy 导语 AI在2018年应该是互联网界最火的名词,没有之一.时间来到了9102年,也是项目相关,涉及到了一些AI写作相关的功能,为客户生成一些素材文章.但是,AI并不一定最懂你,客户对于AI写出来的文章,多少是会做些修改的.为了更好的衡量出AI文章的可用度,在这儿就会需要存有一个反馈的环节,来看看用户润色后的文章与原始AI文章之间的区别是多大,AI写出来的文章可用性是否足够.由于目前还没精力细究AI写作其中的细节,为了更好地计算每次成文与原文的区分,便花…

作者:桂. 时间:2017-08-14  19:22:26 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/7359940.html 前言 CORDIC算法常用来求解信号的幅度与相位,它的优势在于借助:移位寄存器+加法器/减法器便可以实现求解,而无需乘法器.大大简化了运算.本文围绕CORDIC整理用到的知识,先做个引子,不定期更新. 一.CORDIC算法 CORDIC(Coordinate Rotation Digital Computer) 算法由Volder于1…

波形产生和绘图chirp 产生扫描频率余弦diric 产生Dirichlet函数或周期Sinc函数gauspuls 产生高斯调制正弦脉冲pulstran 产生脉冲串rectpuls 产生非周期矩形信号sawtooth 产生锯齿波或三角波sinc 产生sinc函数square 产生方波strips 产生条图tripuls 产生非周期三角波 滤波器分析和实现abs 绝对值(幅值)angle 相位角conv 卷积和多项式乘法conv2 二维卷积fftfilt 基于FFT重叠加法的数据滤波filter…

目录 目录 1. 为什么会出现图卷积神经网络? 2. 图卷积网络的两种理解方式 2.1 vertex domain(spatial domain):顶点域(空间域) 2.2 spectral domain:频域方法(谱方法) 3. 什么是拉普拉斯矩阵? 3.1 常用的几种拉普拉斯矩阵 普通形式的拉普拉斯矩阵 对称归一化的拉普拉斯矩阵(Symmetric normalized Laplacian) 随机游走归一化拉普拉斯矩阵(Random walk normalized Laplacian) 泛化…

Paper Information Title:Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral FilteringAuthors:Michaël DefferrardXavier BressonPierre VandergheynstPaper:Download Source:NeurIPS 2016 Abstract 基于   spectral graph theory  ,为设计 localized c…

Paper Information Titlel:<Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks>Authors:Thomas Kipf, M. WellingSource:2016, ICLRPaper:Download Code:Download 致敬  Thomas Kipf 我原以为将  GCN 发扬光大的人应该是一位老先生,毕竟能将一个理论影响全世界的人必应该有很多的知识储备(主观直觉),然后我发现自…

在DBSCAN密度聚类算法中,我们对DBSCAN聚类算法的原理做了总结,本文就对如何用scikit-learn来学习DBSCAN聚类做一个总结,重点讲述参数的意义和需要调参的参数. 1. scikit-learn中的DBSCAN类 在scikit-learn中,DBSCAN算法类为sklearn.cluster.DBSCAN.要熟练的掌握用DBSCAN类来聚类,除了对DBSCAN本身的原理有较深的理解以外,还要对最近邻的思想有一定的理解.集合这两者,就可以玩转DBSCAN了. 2. DBSCAN…

在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章,我们讨论了KNN的原理和优缺点,这里我们就从实践出发,对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结.主要关注于类库调参时的一个经验总结. 1. scikit-learn 中KNN相关的类库概述 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中.KNN分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类是KNeighborsRegressor.除此之外,还有KNN的扩展,即…

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦…

https://www.douban.com/group/topic/11115261/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和m…

作者:林达华 一.为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我(原作者)没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目 的,是要想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数 学的旅程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建立一个unified的model.这个题目在当今Computer Vision中百花齐放的世界中并没有任何特别的地方.事实上,使用各种Graphical M…

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us…

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 8. 汉明距离(Hamming dista…

原文网址:http://www.guokr.com/post/442622/ 在过去的一年中,我一直在数学的海洋中游荡,research进展不多,对于数学世界的阅历算是有了一些长进. 为什么要深入数学的世界 作为计算机的学生,我没有任何企图要成为一个数学家.我学习数学的目的,是要 想爬上巨人的肩膀,希望站在更高的高度,能把我自己研究的东西看得更深广一些.说起来,我在刚来这个学校的时候,并没有预料到我将会有一个深入数学的旅 程.我的导师最初希望我去做的题目,是对appearance和motion建…

数据挖掘方面重要会议的最佳paper集合,兴许将陆续分析一下内容: 主要有KDD.SIGMOD.VLDB.ICML.SIGIR KDD (Data Mining) 2013 Simple and Deterministic Matrix Sketching Edo Liberty, Yahoo! Research 2012 Searching and Mining Trillions of Time Series Subsequences under Dynamic Time Warping T…

转载于博客:各种距离 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(SimilarityMeasurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的"距离"(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1.欧氏距离 2.曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5.标准化欧氏距离 6.马氏距离 7.夹角余弦 8.汉明距离 9.杰卡德距离& 杰卡德相似系数 10.相关系数…

1. 欧氏距离(Euclidean Distance)        欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法,源自欧氏空间中两点间的距离公式. (1)二维平面上两点a(x1,y1)与b(x2,y2)间的欧氏距离: (2)三维空间两点a(x1,y1,z1)与b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: (3)两个n维向量a(x11,x12,…,x1n)与 b(x21,x22,…,x2n)间的欧氏距离: (4)也可以用表示成向量运算的形式: python中的实现: 方法一: import numpy as…

在图像检索时,通常首先提取图像的局部特征,这些局部特征通常有很高的维度(例如,sift是128维),有很多的冗余信息,直接利用局部特征进行检索,效率和准确度上都不是很好.这就需要重新对提取到的局部特征进行编码,以便于匹配检索. 常用的局部特征编码方法有三种: BoF VLAD FV 本文主要介绍基于k-means聚类算法的BoF的实现. BoF的原理 k均值聚类概述 使用OpenCV实现的BoF BoF 该方法源自于文本处理的词袋模型.Bag-of-words model (BoW model)…

用matlab %读入聚类后的数据, 已经分好级别了,例如前4行是亚洲一流, %-13是亚洲二流,-24是亚洲三流 a=xlsread('C:\Users\Liugengxin\Desktop\1.xlsx','sheet3'); a1=a(:,:); a2=a(:,:); a3=a(:,:); %二维 % x1=a1(:,);x2=a2(:,);x3=a3(:,); % y1=a1(:,);y2=a2(:,);y3=a3(:,); % scatter(x1,y1,,'.','r'); % ho…

本文内容遵从CC版权协议, 可以随意转载, 但必须以超链接形式标明文章原始出处和作者信息及版权声明网址: http://www.penglixun.com/study/science/mit_math_system.html 目录 (Contents) 1 为什么要深入数学的世界 2 集合论:现代数学的共同基础 3 分析:在极限基础上建立的宏伟大厦 3.1 微积分:分析的古典时代——从牛顿到柯西 3.2 实分析:在实数理论和测度理论上建立起现代分析 3.3 拓扑学:分析从实数轴推广到一般空间——…