三次样条函数的三阶导

三次样条插值 cubic spline interpolation

什么是三次样条插值插值(interpolation)是在已知部分数据节点(knots)的情况下,求解经过这些已知点的曲线, 然后根据得到的曲线进行未知位置点函数值预测的方法(未知点在上述已知点自变量范围内). 样条(spline)是软尺(elastic ruler)的术语说法,在技术制图中,使用软尺连接两个相邻数据点, 以达到连接曲线光滑的效果. 样条插值是一种分段多项式(piecewise polynomial)插值法.数学上,曲线光滑需要在曲线上处处一阶导连续, 因此,在节点处需要满足一阶

MATLAB PCHIP函数一阶求导分析

MATLAB PCHIP函数一阶求导分析摘要:本文首先根据三次立方插值的一般表达式,得出分段三次立方插值时,每个小区间上的各次项系数.分析发现,三次项.二次项.一次项系数都与小区间端点处的一阶导数值相关,故需要求出端点处的一阶导数值,Matlab Pchip.m文件给出了方法.根据pchip.m的代码以及参考文献,归纳出求一阶导数值的公式.文章第三节着重分析内点处导数值公式的由来,以及与此相关的其它三个公式. 关键字:Matlab Pchip.m:分段三次立方插值:离散数据一阶求导:单调保形插

python中的内置函数的思维导图

https://mubu.com/doc/taq9-TBNix

MATLAB 单变量函数一阶及N阶求导

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y); %

MindManager教程：高中数学函数思维导图怎么画

说起函数,大家应该都不陌生吧,函数不论是在初中还是在高中都是需要重点学习的知识点,不仅仅是重点,更是作为难点曾出现在高考最后一道大题中.那今天我们就来做一个函数思维导图,来简单地了解一下关于函数的一些基本知识. 老规矩,先给大家讲一讲小编用的软件跟系统,我这里使用的是MindManager Windows 21,我将会运用这个软件来给大家做函数思维导图. 这里主要以高中生所学的函数知识为蓝本,在高中里面,学生需要学习函数的概念.性质与微积分这三大块. 图1:函数思维导图框架在概念里面需要明白是

(MTT)连续能量函数最小化方法

(MTT)连续能量函数最小化方法 Multitarget tracking Multi-object tracking 连续能量函数读"A.Milan,S. Roth, K. Schindler, 'continuous Energy Minimization for Multitarget Tracking[J]',TPAMI,2014."笔记当前追踪的主要策略是tracking-by-dection,即首先使用背景减除法或者分类器检测出前景运动目标,然后再对目标轨迹进行估计.

oracle 存储过程，函数和包

创建存储过程: 语法:create [or replace] PROCEDURE 过程名(参数列表) AS PLSQL子程序体: 调用存储过程的方式两种1.execute(exec) ------exec 函数名()2.begin 函数名() end -------begin 函数名()end 函数(Function)为一命名的存储程序,可带参数,并返回一计算值.函数和过程的结构类似,但必须有一个RETURN子句,用于返回函数值.函数说

JavaScript基础5——关于ECMAscript的函数

ECMAScript的函数概述(一般定义到<head>标签之间) (1)定义函数,JavaScript一般有三种定义函数方法: *第一种是使用function语句定义函数(静态方法) function 函数名(var1,var2,...,varX) { 代码．．．(return) } 第二种是使用Function()构造函数来定义函数(不常用) var 函数名 = new Function(“参数1”,”参数2”,”参数3”……”函数体”); 如: var 函数名 = new Function

softmax函数详解

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理详解softmax函数以及相关求导过程这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是 <img src="https://pic3.zhimg.com/50/v2-39eca1f

Softmax函数详解与推导

一.softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,

【机器学习】BP & softmax求导

目录一.BP原理及求导二.softmax及求导一.BP 1.为什么沿梯度方向是上升最快方向根据泰勒公式对f(x)在x0处展开,得到f(x) ~ f(x0) + f'(x0)(x-x0), 故得到f(x) - f(x0) ~ f'(x0)(x-x0), 所以从x0出发,变化最快,即使f(x)-f(x0)最大,也就f'(x0)(x-x0),由于f'(x0)与(x-x0)均为向量(现在x0取的是一个数,如果放在多维坐标那么x0就是一个多维向量),由余弦定理f'(x0) 与(x-x0)方

OO_多项式求导_单元总结

概述: 面向对象第一单元的作业是三次难度依次递增的多项式求导.第一次作业是仅包含带符号整数和幂函数的多项式求导,例如:-1+xˆ233-xˆ06:第二次是在前面的基础上增加了三角函数的求导,例如:-1+xˆ233*xˆ06-sin(x)*3*cos(x):第三次是增加了嵌套函数的求导,例如:(-1+xˆ233)*sin(xˆ2)ˆ06-cos(sin(x))*3.经过三次的求导训练,我学会了正则表达式的用法.Java内大数运算.对象与类.继承与多态.异常捕获.利用checkstyle检查并规范自

day10.函数，函数的参数

函数的思维导图: 老师的笔记昨天内容概括 #组长:默写统一交给组长 #不建议看视频 #上课敲过的所有的例子 # 1.看一遍.看能不能看懂 # 2.给每一道题起一个名字或者一句描述 # 3.看着文字,是否能翻译出代码 # 4.如果翻译不出来,就对照着看上课的代码,看看卡在哪句话 # 5.再反复的记忆 #多看博客 #1.第一节函数课 #2.第一节面向对象课 # 4期 # for while # 有想纯谈心的 # 1.文件怎么读 # for循环读 # read(): 一次性读出来.或者是按单位读:r

怎样建立你自己的MASM导入库

by Iczelion (翻译:花心萝卜yqzq@163.net) 9.5.2000 这篇短文是讲述关于建立MASM导入库(import libraries)技巧,我假设你已经知道什么是导入库.在下面,我将集中讲述建立MASM导入库的方法. MASM导入库的格式: MASM和VC++可以使用相同的导入库,MS导入库使用不同于TASM的OMF格式的变更的COFF文件格式,这就是为什么TASM和MASM的导入库不能互用的原因,我将不详细介绍有关MS导入库的格式.可以这样说,每一个MS导入库都包含某个

[转]softmax函数详解

答案来自专栏:机器学习算法与自然语言处理详解softmax函数以及相关求导过程这几天学习了一下softmax激活函数,以及它的梯度求导过程,整理一下便于分享和交流. softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映

深度学习基础系列（四）| 理解softmax函数

深度学习最终目的表现为解决分类或回归问题.在现实应用中,输出层我们大多采用softmax或sigmoid函数来输出分类概率值,其中二元分类可以应用sigmoid函数. 而在多元分类的问题中,我们默认采用softmax函数,具体表现为将多个神经元的输出,映射到0 ~ 1的区间中,按概率高低进行分类,各概率之和为1. 某分类的概率数学表达式为:yi = ei / ∑j=1ej 具体来说,假设有四个输出单元,分别为: y1 = ex1 / (ex1 + ex2 + ex3 + ex4 ),假设其概

深度学习（四） softmax函数

softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率的性质),那么我们就可以将它理解成概率,在最后选取输出结点的时候,我们就可以选取概率最大(也就是值对应最大的)结点,作为

Deep Learning基础--Softmax求导过程

一.softmax函数 softmax用于多分类过程中,它将多个神经元的输出,映射到(0,1)区间内,可以看成概率来理解,从而来进行多分类! 假设我们有一个数组,V,Vi表示V中的第i个元素,那么这个元素的softmax值就是: $$ S_i = \frac{e^j }{ \sum\nolimits_{j} e^j} \tag{1}$$ 更形象的如下图表示: softmax直白来说就是将原来输出是3,1,-3通过softmax函数一作用,就映射成为(0,1)的值,而这些值的累和为1(满足概率

巨蟒python全栈开发-第13天内置函数匿名函数lambda

一.今日内容总览 1.内置函数(1):并不是每一个内置函数都是那么常用上菜:内置函数部分//思维导图:https://www.processon.com/view/link/5b4ee15be4b0edb750de96ac 2.匿名函数 3.map\filter\sorted\zip 4.eval\exec\compile 二.今日内容大纲 1.内置函数(1) 2.匿名函数 3.map\filter\sorted\zip 4.eval\exec\compile 三.今日内容详解 1.内置函数(

python内置函数一

⼀. 本节主要内容:1. 内置函数什么是内置函数? 就是python给你提供的. 拿来直接⽤的函数, 比如print., input等等. 截⽌到python版本3.6.2 python⼀共提供了68个内置函数. 他们就是python直接提供给我们的. 作用域相关: locals()返回当前作用域中的名字 globas()返回全局作用域中的名字迭代器相关: range()生成数据 next()迭代器向下执行一次,内部实际使用了__next__()方法返回迭代器的下一个项目 iter()获取迭

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