数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 2016年12月18日 21:27:54 冰三点水 阅读数 4057   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/u013608300/article/details/53730073 数值分析-Legendre正交多项式 实现函数逼近 一个定义在区间[-1  1]上的连续函数,我们可以把他展开成勒让德级数,也就是说我们可以通过勒

import java.util.Scanner; public class Least_square_fit { public static double Least_square_method(int n,int m,double X[],double Y[],double A[],double err[],double sum[],double my_sum,double bel[],double alp[]){ double S1[]=new double[m+1];//S1存放前一次多

主要内容: l1_ls的算法流程 l1_ls的MATLAB实现 一维信号的实验与结果 前言 前面所介绍的算法都是在匹配追踪算法MP基础上延伸的贪心算法,从本节开始,介绍基于凸优化的压缩感知重构算法. 约束的凸优化问题: 去约束的凸优化问题: 在压缩感知中,J函数和H函数的选择: 那么,后面要解决的问题就是如何通过最优化方法来求出x. 一.l1_ls的算法 l1_ls,全称ℓ1-regularized least squares,基于L1正则的最小二乘算法,在标准内点法的基础上,在truncate

此主要讨论图像处理与分析.虽然计算机视觉部分的有些内容比如特 征提取等也可以归结到图像分析中来,但鉴于它们与计算机视觉的紧密联系,以 及它们的出处,没有把它们纳入到图像处理与分析中来.同样,这里面也有一些 也可以划归到计算机视觉中去.这都不重要,只要知道有这么个方法,能为自己 所用,或者从中得到灵感,这就够了. 注意:Registration可翻译为“配准”或“匹配”,一般是图像配准,特征匹配(特征点匹配). MIA] Image matching as a diffusion process[

1.简介 本文的主要目的是简单介绍移动机器人领域中广泛应用的技术SLAM(同步定位与地图绘制)的理论基础以及应用细节.虽然目前存在很多关于SLAM技术的方方面面的论文,但是对于一个新手来说,仍然需要花费大量的时间去调研与把握SLAM发展的脉络.本文希望能够将SLAM技术在保持一些理论基础的前提下,能够按照一种简单易懂的方式呈现出现了.在阅读完本文后,读者应该可以在一个移动机器人上实现最简单使用的SLAM技术.   SLAM可以通过多种方法实现,首先其可以在多种不同的硬件上实现.其次,SLAM更像

5,SLAM的处理过程 SLAM过程包括许多步骤,该过程的目标是使用环境更新机器人的位置.由于机器人的里程计通常是存在误差的,我们不能直接依赖于里程计.我们可以用激光扫描环境来校正机器人的位置,这是通过从环境中提取特征并不断观察机器人移动来实现的.EKF(扩展卡尔曼滤波器)是SLAM过程的核心.EKF负责基于环境特征对机器人位置进行更新,这些环境特征通常被称为LANDMARK,以下我们统称为地标,关于地标,将在接下来的几章中与EKF一起解释.EKF对机器人位置的不确定性以及在环境中所见的地标的不

1.算法功能简介 Pansharp 融合是基于最小二乘逼近法来计算多光谱影像和全色影像之间灰度值关系,具体过程是利用最小方差技术对参与融合的波段灰度值进行最佳匹配,以减少融合后的颜色偏差.该融合方法不受波段限制,可以实现多个波段的同时融合,能最大限度地保留多光谱影像的颜色信息(高保真)和全色影像的空间纹理信息. PIE支持算法功能的执行,下面对Pansharp融合算法功能进行介绍. 2.算法功能实现说明 2.1. 实现步骤 第一步 算法参数设置 第二步 算法执行 第三步 结果显示 2.2. 算法

Anveshak:在野外放置边缘服务器 本文为SIGCOMM 2018 Workshop (Mobile Edge Communications, MECOMM)论文. 笔者翻译了该论文.由于时间仓促,且笔者英文能力有限,错误之处在所难免:欢迎读者批评指正. 本文及翻译版本仅用于学习使用.如果有任何不当,请联系笔者删除. 本文作者包含4位,University of Helsinki, Finland的Nitinder Mohan,Aleksandr Zavodovski,Pengyuan Zh

[论文标题]Improving Implicit Recommender Systems with View Data(IJCAI 18) [论文作者]Jingtao Ding  , Guanghui Yu  , Xiangnan He  , Yuhan Quan ,Yong Li , Tat-Seng Chua , Depeng Jin  , Jiajie Yu  [论文链接]Paper(7-pages // Double column) [摘要] 大多数现有的推荐系统只利用主反馈数据,比如电

%%%做系统识别很重要,方法上完全符合系统识别最基础的理论 function [sun]=main(n) fplot(,],'r'); x=ones(n+,); :n+ x(j+)=cos(pi*(n+-j)/(n+)); end first=ones(n+,); f=./(x+); %原函数 last=first; :n+ last(j)=(-)*last(j-); end A=ones(n+,n+); A(:,)=first; A(:,n+)=last; :n+ :j A(:,j)=x.*A

import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt BATCH_START = 0 TIME_STEPS = 20 BATCH_SIZE = 50 INPUT_SIZE = 1 OUTPUT_SIZE = 1 CELL_SIZE = 10 LR = 0.006 BATCH_START_TEST = 0 def get_batch(): global BATCH_START, TIME_STEPS #

算法思想: 算法通过最小化约束条件4ac-b^2 = 1,最小化距离误差.利用最小二乘法进行求解,首先引入拉格朗日乘子算法获得等式组,然后求解等式组得到最优的拟合椭圆. 算法的优点: a.椭圆的特异性,在任何噪声或者遮挡的情况下都会给出一个有用的结果: b.不变性,对数据的Euclidean变换具有不变性,即数据进行一系列的Euclidean变换也不会导致拟合结果的不同: c.对噪声具有很高的鲁棒性: d.计算高效性. 算法原理: 代码实现(Matlab): % function a = fit

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

https://www.cnblogs.com/hxsyl/p/5032691.html http://www.cnblogs.com/skyEva/p/5570098.html 1. 基础回顾 矩阵的奇异值分解 SVD (特别详细的总结,参考 http://blog.csdn.net/wangzhiqing3/article/details/7446444) 矩阵与向量相乘的结果与特征值,特征向量有关. 数值小的特征值对矩阵-向量相乘的结果贡献小 1)低秩近似 2)特征降维 相似度和距离度量

一.逻辑回归是什么? 1.逻辑回归 逻辑回归假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法,运用梯度下降来求解参数,来达到将数据二分类的目的. logistic回归也称为逻辑回归,与线性回归这样输出是连续的.具体的值(如具体房价123万元)不同,逻辑回归的输出是0~1之间的概率,但可以把它理解成回答“是”或者“否”(即离散的二分类)的问题.回答“是”可以用标签“1”表示,回答“否”可以用标签“0”表示. 比如,逻辑回归的输出是“某人生病的概率是多少”,我们可以进一步理解成“某人是否生病了”.设

1.移动最小二乘法介绍 为了更好地对数据量大且形状复杂的离散数据进行拟合,曾清红等人[1]开发出一种新的算法——移动最小二乘法.这种新的最小二乘算法为点云数据的处理提供了新的方法.使用点云数据拟合曲面时,由于点云的数据量大.形状复杂的特点,如果使用传统的最小二乘法拟合可能会得到病态的曲面方程,从而导致较大的误差.而使用移动最小二乘法拟合点云不仅能够减少误差,提升局部的准确率,还能避免分块拟合和平滑化的过程.下图为子区域的划分示意图. 通过某点确定一个子区域,在该区域内,移动最小二乘法是根据区域内

如果需要对带经纬度的数据进行检索,比如查找当前所在位置附近1000米的酒店,一种简单的方法就是:获取数据库中的所有酒店数据,按经纬度计算距离,返回距离小于1000米的数据. 这种方式在数据量小的时候比较有效,但是当数据量大的时候,检索的效率是很低的,本文介绍使用Solr的Spatial Query进行空间搜索. 空间搜索原理 空间搜索,又名Spatial Search(Spatial Query),基于空间搜索技术,可以做到: 1)对Point(经纬度)和其他的几何图形建索引 2)根据距离排序

原文:http://shiyanjun.cn/archives/744.html 该论文来自Berkeley实验室,英文标题为:Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing.下面的翻译,我是基于科学网翻译基础上进行优化.修改.补充,这篇译文翻译得很不错.在此基础上,我增加了来自英文原文的图和表格数据,以及译文中缺少的未翻译的部分.如果翻译措辞或逻辑有误,欢迎

(整理自网络) 面向对象编程 Go语言的面向对象编程(OOP)非常简洁而优雅.说它简洁,在于它没有了OOP中很多概念,比如:继承.虚函数.构造函数和析构函数.隐藏的this指针等等.说它优雅,是它的面向对象(OOP)是语言类型系统(type system)中的天然的一部分.整个类型系统通过接口(interface)串联,浑然一体. 类型系统(type system) 很少有编程类的书籍谈及类型系统(type system)这个话题.但实际上类型系统是整个语言的支撑,至关重要. 类型系统(type

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖