tic; clear clc N=; M=*N; h1=/M; h2=/N; x=:h1:; y=:h2:; fun=inline('exp(x)*sin(pi*y)','x','y'); f=inline('(pi^2-1)*exp(x)*sin(pi*y)','x','y'); lamda1=inline(','y'); lamda2=inline('2*y','y'); lamda3=inline('2*x','x'); lamda4=inline('x^2','x'); kesai1=i…

差分格式脚本文件: tic; clear clc M=32;%x的步数 N=16;%y的步数 h1=1/M;%x的步长 h2=1/N;%y的步长 x=0:h1:1; y=0:h2:1; u=zeros(M+1,N+1);%给数值解分配内存单元 U=u;%给精确解分配内存单元 u(1,:)=y.^3;%y边值 u(M+1,:)=1+y.^3;%y边值 u(:,1)=x.^3;%x边值.uo u(:,N+1)=1+x.^3;%x边值.un for i=1:M+1 for j=1:N+1 Accura…

拟合椭圆首先要知道各个点的坐标,然和带入如下公式: x = [59 136 58 137 57 137 56 137 55 138 54 139 53 140 52 141 51 142 51 143 51 144 50 145 50 146 50 147 50 148 49 149 49 150 49 151 49 152 49 153 50 154 50 155 50 156 50 157 51 158 51 159 51 160 52 161 52 162 53 163 54 164 54…

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行…

1.      solve函数 ①求解单个一元方程的数值解 syms x; x0 = double(solve(x +2 - exp(x),x)); 求x+2 = exp(x)的解,结果用double显示. 使用过程中,也可以写作x+2 == exp(x),注意是'=='. 另外,若有多个解,该函数只返回一个的解. ②求解含有符号变量方程的解 syms x a b c; x0 = solve(a*x^2+b*x+c,x); 可以求得两个解. ③求解方程组 syms x y z; e1 = 2*x…

作者:长沙理工大学 交通运输工程学院 王航臣 1.函数的极限 函数:limit 功能:求取函数的极限 语法: limit(f) limit(f,x,a) limit(f,x,a,'right') limit(f,x,a,'left') 说明:第一个指表达式f中自变量趋于0时的极限:第二个指表达式f中自变量x趋于a时的极限:第三个指表达式f中自变量x趋于a时的右极限:表达式f中自变量x趋于a时的左极限. 注:如果y=f(a,b,c,……)要求a→n1,b→n2,c→n3……(n1,n2,n3……代…

[x1,y1,x2,y2]=solve('x1^2 + y1^2=1','x2^2-8*x2 +y2^2 +15=0','x1*x2 + y1 * y2=1','x1 + x2 =a','x1','y1','x2','y2') [x1,y1,x2,y2] = solve(... x1^2/r1^2 + y1^2/r2^2 == 1,... (x2-a)^2 + (y2-b)^2 == r3^2,... x1*x2/r1^2 + y1*y2/r2^2 == 1,... (x2-x1)^2 + (y…

CC的整本书主要是想要研究在粘性解的框架下的一致椭圆方程解的正则性.我们试着一章一章来解析他. 序言部分也是值得每一个字细读的,主要讲述了他们的工作的主要内容,即在粘性解的框架下研究解的正则性,需要特别注意的是,他研究的是一致椭圆方程,整本书的理论并没有超出出Bellman方程,Issac方程的范围太多.实际上,我们可以把他们看作是某种思想方法的一个总结,期望可以将这些想法推广到其他方程上面去,当然Caffarelli成功的将他们应用到MA方程的研究中.第一章,CC给出了用来研究粘性解正则性的一…

2019年美赛随笔记录: 具体功能:基础语法+基本运算+画图+矩阵+excel读取....... 所遇问题及其解决方案:         1.   que:matlab中plot画图无法复制下来图片? ans: copy figure 或复制图片后在word中才可粘贴 2.   que:论文中代码的格式?   ans:代码放到publisher处理后颜色就可以修改. 3.   que:matlab中执行xlsread的excel.xlsx一直报错   ans: 打开excel,“文件→选项→加载…

1. SLAM问题定义 同时定位与建图(SLAM)的本质是一个估计问题,它要求移动机器人利用传感器信息实时地对外界环境结构进行估计,并且估算出自己在这个环境中的位置,Smith 和Cheeseman在上个世纪首次将EKF估计方法应用到SLAM. 以滤波为主的SLAM模型主要包括三个方程: 1)运动方程:它会增加机器人定位的不确定性 2)根据观测对路标初始化的方程:它根据观测信息,对新的状态量初始化. 3)路标状态对观测的投影方程:根据观测信息,对状态更新,纠正,减小不确定度. 2. EKF-SL…

本篇文章,将讲述如何通过自定义的曲线函数,使用canvas的方式进行曲线的绘制. 为了通俗易懂,将以大家熟悉的椭圆曲线为例,进行椭圆的绘制.至于其他比较复杂的曲线,用户只需通过数学方式建立起曲线函数,然后变换成为距离函数方程,替换即可.另外:代码还没进行任何优化. (注:本文只适合那种能在一个点为原点.基于原点的每个角度只能存在一个点的曲线,通俗说就是,过原点作直线,与曲线相交的交点最多两个,而且两交点分别位于原点两端.) 目录结构 1.数学分析 2.曲线方程 3.画一个点 4.画形状 5.废话…

已知椭圆方程$\dfrac{x^2}{4}+\dfrac{y^2}{3}=1$,圆方程$x^2+y^2=r^2,(3<r^2<4)$,若直线$l$与椭圆和圆分别切于点$P,Q$求$|PQ|$的最大值_____ 分析:$|PQ|_{max}=2-\sqrt{3}$,一般的最大值为$a-b$(证明见:浙江2014高考解析解答题)…

如图,已知椭圆方程为$\dfrac{x^2}{4}+\dfrac{y^2}{3}=1$$A$为椭圆上一点,$AF_1,AF_2$与椭圆交于$B,C$两点,$A_1B,A_2C$交于一点$M$.当$A$ 在椭圆上运动时,求点$M$的运动轨迹. 附一下我几个同事的做法 法一: 法二: 法三:…

已知直线$l:x+y-\sqrt{3}=0$过椭圆$E:\dfrac{x^2}{a^2}+\dfrac{y^2}{b^2}=1,(a>b>0)$的右焦点且与椭圆$E$交于$A,B$两点,$P$为$AB$中点,$OP$的斜率为$\dfrac{1}{2}$.(1)求椭圆$E$的方程;(2)设$CD$是椭圆$E$的动弦,且其斜率为$1$,问椭圆$E$上是否存在定点$Q$,使得直线$QC,QD$的斜率分别为$k_1,k_2$满足$k_1+k_2=0?$若存在,求出$Q$的坐标;若不存在,请说明理由.…

查找图像中椭圆轮廓的快速随机hough变换 图像中椭圆轮廓的查找在视频监控等领域有着广泛的应用,经典hough变换给我们提供了一种查找各种图形轮廓的方法,特别是在直线查找方面具有非常高的精确度.但是由于经典hough变换的基本原理是将图像空间转换到参数空间,所以对于椭圆这种参数较多的图形轮廓来说计算量较大,实时性有所降低. 随机hough变换是经典hough变换的一个变型,这种算法在查找直线.圆以及椭圆等方法都具有较高的鲁棒性.从Range的角度来看,随机hough变换的本质就是一种基于可更新模…

一.$\tt Toeplitz$矩阵与循环($\tt Circulant$)矩阵 定义 为$n\times n$阶循环矩阵. 定义 $T_n(i,j)=t_{j-i} $  为$n\times n$ 阶$\tt Toeplitz$矩阵 通过令矩阵$B_n＝$ 从而构造出$2n\times 2n$阶循环矩阵 假设有一$n\times 1$阶列向量$\bf u$ 其中,$C_{2n}$可以由快速傅里叶对角化 其中$\bf c$表示$C_{2n}$矩阵的第一列元素,$\bf F$ 表示快速傅里叶($\…

首页:http://www.7d-soft.com/index.htm 4.0新功能 (预定2010年8月6日): 1:支持复数拟合.复数方程组计算: 2:支持微分方程拟合求解: 3:通用全局优化求解器变异功能,优化能力提高20%以上: 4:新的编程模式计算引擎: 5:强大易用的数据批处理拟合功能 6:公式自动搜索:增加更多的二维.三维函数库: 7:改进的积分计算,拟合,解方程可含有积分函数,支持高斯积分和辛普森积分算法 8:三维图形旋转.缩放.移动等功能 9:?号输入,可动态输入常数. 10:…

OpenCV可以检测图像的主要特征,然后提取这些特征.使其成为图像描述符,这类似于人的眼睛和大脑.这些图像特征可作为图像搜索的数据库.此外,人们可以利用这些关键点将图像拼接起来,组成一个更大的图像,比如将许多图像放在一块,然后形成一个360度全景图像. 这里我们将学习使用OpenCV来检测图像特征,并利用这些特征进行图像匹配和搜索.我们会选取一些图像,并通过单应性,检测这些图像是否在另一张图像中. 一 特征检测算法 有许多用于特征检测和提取的算法,我们将会对其中大部分进行介绍.OpenCV最常使…

此文是斯坦福大学,机器学习界 superstar - Andrew Ng 所开设的 Coursera 课程:Machine Learning 的课程笔记. 力求简洁,仅代表本人观点,不足之处希望大家探讨. 课程网址:https://www.coursera.org/learn/machine-learning/home/welcome Week 3: Logistic Regression & Regularization 笔记:http://blog.csdn.net/ironyoung/ar…

机器学习到底学习到了什么,或者说“训练”步骤到底在做些什么?在我看来答案无非是:所谓的“学习”就是把大量的数据归纳到少数的参数中,“训练”正是估计这些参数的过程.所以,除了“参数估计”, 我想不到还有什么更适合用来首先讨论的了. 1.起源 “1801年,意大利天文学家朱赛普·皮亚齐发现了第一颗小行星谷神星.经过40天的跟踪观测后,由于谷神星运行至太阳背后,使得皮亚齐失去了谷神星的位置.随后全世界的科学家利用皮亚齐的观测数据开始寻找谷神星,但是根据大多数人计算的结果来寻找谷神星都没有结果.时年24…

如果需要处理的原图及代码,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 前言 特征点检测广泛应用到目标匹配,目标跟踪,三维重建等应用中,在进行目标建模时会对图像进行目标特征的提取,常用的有颜色,角点,特征点,轮廓,纹理等特征.而下面学习常用的特征点检测. 总结一下提取特征点的作用: 1,运动目标跟踪 2,物体识别 3,图像配准 4,全景图像拼接 5,三维重建 而一种重要的点…

<Robotics, Vision and Control>学习到第三章,我才发现这本书是有配套视频的,第二章看的好辛苦,很多地方生硬理解了一下,现在打算把视频再好好看一看,作为补充,也会记录笔记. 本系列参考资料: <Robotics, Vision and Control> B站公开课: 台湾交通大学机器人学公开课 Peter Corke 配套视频 老黄的<机器人技术基础>课程讲解及PPT N多有关机器人学的大佬的博客 推荐一个博客:MATLAB RTB常用公式汇整…

1 HTTPS 协议概述 HTTPS 可以认为是 HTTP + TLS.HTTP 协议大家耳熟能详了,目前大部分 WEB 应用和网站都是使用 HTTP 协议传输的. TLS 是传输层加密协议,它的前身是 SSL 协议,最早由 netscape 公司于 1995 年发布,1999 年经过 IETF 讨论和规范后,改名为 TLS.如果没有特别说明,SSL 和 TLS 说的都是同一个协议. HTTP 和 TLS 在协议层的位置以及 TLS 协议的组成如下图: 图 1 TLS 协议格式 TLS 协议主要…

转自:http://op.baidu.com/2015/04/https-s01a01/ 1 前言 百度已经于近日上线了全站 HTTPS 的安全搜索,默认会将 HTTP 请求跳转成 HTTPS.本文重点介绍 HTTPS 协议, 并简单介绍部署全站 HTTPS 的意义. 2 HTTPS 协议概述 HTTPS 可以认为是 HTTP + TLS.HTTP 协议大家耳熟能详了,目前大部分 WEB 应用和网站都是使用 HTTP 协议传输的. TLS 是传输层加密协议,它的前身是 SSL 协议,最早由 ne…

主讲人 网络上的尼采 (新浪微博: @Nietzsche_复杂网络机器学习) 网络上的尼采(813394698) 9:11:56 开始吧,先不要发言了,先讲PRML第二章Probability Distributions.今天的内容比较多,还是边思考边打字,会比较慢,大家不要着急,上午讲不完下午会接着讲. 顾名思义,PRML第二章Probability Distributions的主要内容有:伯努利分布. 二项式 –beta共轭分布.多项式分布 -狄利克雷共轭分布 .高斯分布 .频率派和贝叶斯派…

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存…

1. 不同类型的角点 在现实世界中,角点对应于物体的拐角,道路的十字路口.丁字路口等.从图像分析的角度来定义角点可以有以下两种定义: 角点可以是两个边缘的角点: 角点是邻域内具有两个主方向的特征点: 前者往往需要对图像边缘进行编码,这在很大程度上依赖于图像的分割与边缘提取,具有相当大的难度和计算量,且一旦待检测目标局部发生变化,很可能导致操作的失败.早期主要有Rosenfeld和Freeman等人的方法,后期有CSS等方法. 基于图像灰度的方法通过计算点的曲率及梯度来检测角点,避免了第一类方法存…

var bdots = "../" var sequence = [ 'l1', 'l2', 'l3', 'l4' ]; Chapter1是个总览,引出了射影几何的概念,通过在欧式空间中,添加一条位于无穷远处的线,所有平行线相交于此线上来构成射影空间.之前只接触过初等几何的知识,于是我学习了一下解析几何的知识,书籍是丘维声的<解析几何>,以此作为入门教材,还是很不错的,书中引述了Erlangen Program,即每种几何都是研究图形在一定的变换群下不变的性质.本书中在Ch…

这一章节主要介绍我们在进行数值分析常用的二分.三分和一个近似求解区间积分的辛普森法. 首先介绍二分. 其实二分的思想很好理解并且笔者在之前的一些文章中也有所渗透,对于二次函数甚至单元高次函数的零点求解.线段树还有<algorithm puzzle>当中的“切割钢条”问题,都是基于二分思想. 下面我们通过具体的问题来应用二分这种数值分析的策略. Ex1:按揭贷款 以P%的年利率借贷N元后,在M个月内,以每月还C元的方式还贷.贷款期限内,按照如下形式计算贷款余额. (1)    贷款余额从余额N元…

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt387 1 前言 百度已经于近日上线了全站 HTTPS 的安全搜索,默认会将 HTTP 请求跳转成 HTTPS.本文重点介绍 HTTPS 协议, 并简单介绍部署全站 HTTPS 的意义. 2 HTTPS 协议概述 HTTPS 可以认为是 HTTP + TLS.HTTP 协议大家耳熟能详了,目前大部分 WEB 应用和网站都是使用 HTTP 协议传输的. TLS 是传输层加密协议…