1. 用1阶至4阶Newton-Cotes公式计算积分 程序: function I = NewtonCotes(f,a,b,type) % syms t; t=findsym(sym(f)); I=0; switch type case 1, I=((b-a)/2)*(subs(sym(f),t,a)+subs(sym(f),t,b)); case 2, I=((b-a)/6)*(subs(sym(f),t,a)+4*subs(sym(f),t,(a+b)/2)+... subs(sym(f)

#include <iostream>#include<math.h>#include<stdio.h>using namespace std; float f(float x){    float Y;    Y=sin(x)/x;    return  Y;} int main(){    float a,b,N,T,h,s1,s2,s;    int i;    cout<<"请输入a,b,N:"<<endl;    w

假设被积函数为   f x ,积分区间为   , a b ,把区间   , a b 等分成 n 个小区间, 各个区间的长度为 h ,即   / h b a n   ,称之为“步长” .根据定积分的定义及几 何意义,定积分就是求函数   f x 在区间   , a b 中图线下包围的面积.将积分 区间 n 等分,各子区间的面积近似等于梯形的面积,面积的计算运用梯形公 式求解,再累加各区间的面积,所得的和近似等于被积函数的积分值, n 越 大,所得结果越精确.以上就是利用

L1 MATLAB 基础知识 P6 表1-3 数据显示格式 format rat format long P20 表2-5 常用的矩阵函数 zeros(m,n) %零阵 eye(n) %单位阵 ones(m,n) %全一阵 diag(v,k) %k=0,v为行矩阵时生成对角阵如 diag([3 4 5]),v为一般矩阵时取对角元素成列矩阵 rand(m,n) %随机阵 P24 表2-6 常用函数命令,该页上有矩阵运算规则 exp(x) %\(e^x\) abs(x) %\(|x|\) sqrt(

3D相关开发 [direct-X] 1.direct-X最小框架 [OpenGL] 1.环境搭建及最小系统 [OpenGL] 2.企业版VC6.0自带的Win32-OpenGL工程浅析 51单片机 [51单片机] 1602液晶显示控制代码 [51单片机] 1602液晶显示控制代码2 [51单片机] 定时器1 [51单片机] 定时器2-计数示例 [51单片机] 定时器3-计时示例 [51单片机] 中断1-中断整体介绍 [51单片机] TFT2.4彩屏1 [文字显示 画矩形] [51单片机] TFT

求定积分的方法有很多种,下面是我总结的几种比较常用的方法. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #define N 3 double fun(double x) { double y; y = sqrt(4-(x)*(x)); //y = sin(x); return y; } /*随机点法求定积分*/ double Darts(int n) {

题目链接: http://acm.csu.edu.cn/OnlineJudge/problem.php?id=1806 题目大意: N个点M条有向边,给一个时间T(2≤n≤10,1≤m≤n(n-1),1≤T≤104),每条边的花费是关于t的一次函数Ci*t+Di,而你能选择出发时间t(0<=t<=T),走过边视为瞬间到达,不影响t,f(t)表示在时间t开始从1出发到n的最小花费,求 题目思路: [最短路][数学] 这题首先有个积分符号被吓到了,但是其实不难,N才10. 很容易想到枚举t,求1到

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

zaish上一节讲了线性回归中L2范数的应用,这里继续logistic回归L2范数的应用. 先说一下问题:有一堆二维数据点,这些点的标记有的是1,有的是0.我们的任务就是制作一个分界面区分出来这些点.如图(标记是1的样本用+表示,0的用红点表示): 这其实是一个二分类问题,然后我们就想到了logistic回归模型.这是一个概率模型, 即预测在x已知时,标记为1的概率:那么标记为0的概率为:. 那么分别根据每个样本的标记y是1还是0分别带入到每个概率模型(每个样本只带入一个模型,而不是两个都带入)

写日志: class LogFile { public: static LogFile &instance(); operator FILE *() const { return m_file; } private LogFile(const char *filename) { m_file = fopen(filename, "a+"); } ~LogFile() { fclose(m_file); } FILE *m_file; }; LogFile &LogFil

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解

Simpson(辛普森)公式和梯形公式是求数值积分中很重要的两个公式,可以帮助我们使用计算机求解数值积分,而在使用过程中也有多种方式,比如复合公式和变步长公式.这里分别给出其简单实现(C++版): 1.复合公式: #include<iostream> #include<iomanip> #include <cmath> using namespace std; double Simpson(double a,double b,double n); double Comp

#先上代码后补笔记# #可以直接复制粘贴使用的MATLAB函数!# 1. 定步长牛顿-柯茨积分公式 function [ integration ] = CompoInt( func, left, right, step, mode ) % 分段积分牛顿-柯茨公式: % 输入5个参数:被积函数(FUNCTIONHANDLE)'func',积分上下界'left'/'right',步长'step', % 模式mode共三种('midpoint','trapezoid','simpson'): % 返

取半径=3 用matlab代码实现上式公式: length=3;for Ki = 1:length for Kj = 1:length for Kk = 1:length Ksigma(Ki,Kj,Kk)=exp(-(Ki-2)^2/8-(Kj-2)^2/8-(Kk-2)^2/8);                                 此公式为:K(u), ρ=3 end endend KONE = convn(ones(size(Img3D_mc,1),size(Img3D_mc,

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

2公式分割 2.1投影分割法 12:23:00 完成水平和垂直两个方向上的投影 15:32:23 水平投影只投到水平方向的影,垂直投影只投到垂直方向上的影. 16:51:38  17:37:08 终其一生,我都将努力去证明一道题:已知a=a,证明a=a. 18:16:16 暂时停止MATLAB工程制作,转向知识学习与心态调整,加油!

基于MATLAB的手写公式识别(9) 1.2图像的二值化 close all; clear all; Img=imread('drink.jpg'); %灰度化 Img_Gray=rgb2gray(Img); %二值化 %直方图双峰法,适用于典型的双峰图,不适用于直方图中双峰相差较大,或双峰间的谷比较平坦,也不适用于单峰. figure('name','image after graying'),imshow(Img_Gray); figure,imhist(Img_Gray),title('灰

2021-03-29 21:11:00 很难说自己是不是上当受骗了,老师明明说利用MATLAB进行手写体(记得是手写体,再不济印刷体)的识别是轻而易举的. 平时我也十分喜欢MATLAB这一操作系统,认为他拥有强大到寂寞的数据处理能力,所以我就结下了这一个活儿.然后现在好了.有点落寞,好奇自己这两天干了点啥...然后然后,今天又去知网溜了一圈,发现印刷体数字公式识别是当前十分火的研究方向,而我来了...然后不自量力的给自己划定了14天的工作计划...殊不知那些成功的模型创立者是计算机专业的研究生,

基于MATLAB的手写公式识别 2021-03-29 10:24:51 走通了程序,可以识别"心脑血管这几个字",还有很多不懂的地方. 2021-03-29 12:20:01 two_thirds=sum(sum(temp([round(m/3):2*round(m/3)],:))); 2021-03-29 14:53:42 刚刚的时间很痛快的走通了程序,并且除了字符分割与图像储存方式上的问题似乎已经完成了.可是当我将该模型应用到其他图形时,结果令人难过. 第一次调试,我应用"

基于MATLAB的手写公式识别 总结一下昨天一天的工作成果: 获得了大致的识别过程. 一个图像从生肉到可以被处理需要经过预处理(灰质化.增加对比度.中值过滤.膨胀或腐蚀.闭环运算). 掌握了相关函数的初步使用. 参见昨天博客. 找到了一个关于"心脑血管疾病"识别的相关程序,但是这个程序对本案例可能不太合适,并且它的处理后图像的分割使我难堪. 这里的编辑器好难受,就这样继续写吧. 今天的任务: 明白那几行代码的意思:完成已知程序的运作和原理:了解MATLAB自带的OCR扫描的工作原理:未