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

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

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

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

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

背景简介 GCN的提出是为了处理非结构化数据(相对于image像素点而言).CNN处理规则矩形的网格像素点已经十分成熟,其最大的特点就是利用卷积进行①参数共享②局部连接,如下图: 那么类比到非结构数据图(graph),CNN能直接对非结构数据进行同样类似的操作吗?如果不能,我们又该采用其他什么方式呢? 首先思考能不能,答案是不能.至少我们无法将graph结构的数据规整到如上图所示的矩形方格中,否则结点之间的边无法很好表示.还可以考虑卷积核这一点,我们知道不管我的图(image)如何变化(图片变大

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

简介 更一般性的问题会问:“点数1~6的出现次数分别为(x1,x2,x3,x4,x5,x6)时的概率是多少?其中sum(x1~x6)= n”.这就是一个多项式分布. 定义 把二项分布推广至多个(大于2)互斥事件的发生次数,就得到了多项分布.二项分布的典型例子是扔硬币,硬币正面朝上概率为p, 重复扔n次硬币,k次为正面的概率即为一个二项分布概率.(严格定义见二项分布中伯努利实 验定义)把二项扩展为多项就得到了多项分布.比如扔骰子,不同于扔硬币,骰子有6个面对应6个不同的点数,这样单次每个点数朝上的

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

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1402 题意: 求$a*b$ 但是$a$和$b$的范围可以达到 $1e50000$ 题解: 显然...用字符串模拟的大数或者压位的大数是无法胜任这种计算的.... 然后,2个大整数相乘,可以理解为卷积,所以就用快速傅里叶变换(FFT)来加速他 模板题 简单总结一下对FFT的认知: FFT用于算卷积,卷积可以理解为两个多项式相乘显然复杂度是$O(n^2)$的 但是fft可以优化为$O(nlogn)$如何优化,考虑

让我通过这道题来演示如何利用切比雪夫多项式的内功心法: 评:如此大道至简,当年为之叫绝的精彩的做法

一.前三次作业内容分析总结 前言 前三次作业,我提交了三次,但是有效作业只有两次,最后一次作业没能实现多项式求导的基本功能因此无疾而终,反思留给后文再续,首先我介绍一下这三次作业,三次作业围绕着多项式求导展开,输出目的都是一致的,即对输入的多项式进行求导,将求导结果打印到显示屏,作业难度递增,每一次对多项式的要求都更加宽松,相应而言,求导的难度也就加大,从简单而固定的多项式到复杂而灵活的多项式,处理的难度随之加大,从正则表达式解决一切到继承接口多态的引入,java代码也越来越复杂,那么就让我们来

Defferrard, Michaël, Xavier Bresson, and Pierre Vandergheynst. "Convolutional neural networks on graphs with fast localized spectral filtering." Advances in Neural Information Processing Systems. 2016. 摘要: 作者提出了一种把传统CNN扩展到非欧空间上的一种卷积网络 1.介绍 作者的主要

Problem A: 序列 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 256 MBSubmit: 12  Solved: 9[Submit][Status][Web Board] Description 作为一名火星人,你为了占领地球,需要想方设法使地球人失去信心.现在你获得了一项能 力,控制今后n天的天气温度,对于第i天,你能将温度控制在[ai,bi]中任意一个数字,你的 目的是使其中某段时间,温度持续不下降,趁此来攻击地球.现在问你最多可以使连续的多 少天满足温度不

F. Trig Function 样例输入 2 0 2 1 2 2 样例输出 998244352 0 2 找啊找啊找数列和论文.cosnx可以用切比雪夫多项式弄成(cosx)的多项式,然后去找到了相关的公式: 然后写个快速幂预处理啥的,很快就解决了~ #include<bits/stdc++.h> #define clr(x) memset(x,0,sizeof(x)) #define clr_1(x) memset(x,-1,sizeof(x)) #define LL long long #

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

Discription Input 第一行一个正整数,表示数据组数据 ,接下来T行每行三个正整数N,K,P Output T行,每行输出一个整数,表示结果 Sample Input 1 1 2 3 Sample Output 1 Hint 上个周学的一个 dark技巧: 利用单位根来 求一个多项式某个数倍数次数的项的系数和. 首先设 w[k] 为 复数域下的k次单位根,那么它满足的一个性质是: 当且仅当 k|i 的时候 ,w[k]^i = 1:其他时候都不为1. 这个有什么用处呢??? 假设我们

概述: clc; clear all; p1=[ ]; y=poly2sym(p1) %由向量创建多项式 disp(y) %显示多项式 1 多项式的求值与求根 clc; clear all; p=[ - -]; %多项式的系数向量 x=:; y=polyval(p,x) %多项式在x处的值 clc; clear all; x=[ ; ]; p=[ ]; y1=polyvalm(p,x) %采用polyvalm( )函数,以矩阵为计算单位 x=[ ; ]; p=[ ]; y2=polyval(p,