本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

拉格朗日插值法的最大毛病就是每次引入一个新的插值节点,基函数都要发生变化,这在一些实际生产环境中是不合适的,有时候会不断的有新的测量数据加入插值节点集, 因此,通过寻找n个插值节点构造的的插值函数与n+1个插值节点构造的插值函数之间的关系,形成了牛顿插值法.推演牛顿插值法的方式是归纳法,也就是计算Ln(x)- Ln+1(x),并且从n=1开始不断的迭代来计算n+1时的插值函数. 牛顿插值法的公式是: 注意:在程序中我用W 代替  计算牛顿插值函数关键是要计算差商,n阶差商的表示方式如下:   关

h1 { margin-bottom: 0.21cm } h1.western { font-family: "Liberation Sans", sans-serif; font-size: 18pt } h1.cjk { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; font-size: 18pt } h1.ctl { font-family: "Noto Sans CJK SC Regular"; fon

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更新记录: 2022年6月8日 更新标题. 2022年6月1日 开始. 都记在这以后就不用到处找了. 在线计算MD5 https://www.sojson.com/md5/ http://www.ip33.com/md5.html http://www.metools.info/code/c26.html https://www.strerr.com/cn/md5.html

http://eda365.com/article-12-1.html 计算线宽与载流量的关系,方便设计:单个人建议在有限的空间尽量将大电流线路加宽.

本程序对cosx函数进行插值,取步长为0.1,因此x的值为0.00,0.10,0.20,0.30,对应的y值为cos(0.00),cos(0.10),cos(0.20),cos(0.30),其实本程序Horner方法(又称秦九韶算法)效率更高,计算更加准确 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; int factorial(int n);      //声明阶乘函数 double average_devia

摘自<c++和面向对象数值计算>,代码简洁明快,采用模板函数,通用性增强,牛顿差分合理利用存储空间,采用Horner算法(又称秦九韶算法)提高精度,减少时间复杂度,高!确实是高!对其中代码稍加改动. #include<iostream> #include <vector> using namespace std; template<class T> T newton(const vector<T>& vx,const vector<

http://www.lammertbies.nl/comm/info/crc-calculation.html

X Y 0.40 0.41075 0.55 0.57815 0.65 0.69675 0.80 0.88811 0.90 1.02652 1.05 1.25382 #include using namespace std; double average_deviation(double* function_value,double* independent_variable,int end);      //声明均差函数 int main() { double x[5]={0.40,0.55,0

牛顿插值法的原理,在维基百科上不太全面,具体可以参考这篇文章.同样贴出,楼主作为初学者认为好理解的代码. function p=Newton1(x1,y,x2) %p为多项式估计出的插值 syms x n = length(x1); %差商的求法 for i=2:n f1(i,1)=(y(i)-y(i-1))/(x1(i)-x1(i-1)); end for i=2:n for j=i+1:n f1(j,i)=(f1(j,i-1)-f1(j-1,i-1))/(x1(j)-x1(j-i)); en

一.IRR计算的原理: 内部收益率(Internal Rate of Return (IRR)),就是资金流入现值总额与资金流出现值总额相等.净现值等于零时的折现率. 用公式 标识:-200+[30/(1+IRR)+30/(1+IRR)^2+....+30/(1+IRR)^10]=0.多次方程求解. 在计算机界求解高次方程的做法通常是利用牛顿插值法(Newton-Raphson)来实现,也有翻译牛顿迭代的. 二.关于牛顿迭代: 设r是  的根,选取 作为r的初始近似值,过点  做曲线  的切线L

插值多项式的牛顿法 1.为何需要牛顿法? ​ 使用Lagrange插值法不具备继承性.当求好经过\(({x_0},{y_0})-({x_n},{y_n})\)共n+1个点的插值曲线时候,如果再增加一个点,由Lagrange插值法通式\[\sum_{k=0}^{n}\frac{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x-x_i)}{\prod_{i=0,i\ne k}^{n}(x_k-x_i)}y_k\]可以知道,当再增加一个点时候,Lagrange 多项式还要重新计算以确定系数. 2.牛顿

方程数值求解 下面几讲,我们将聚集如下方程的解法: \begin{equation} f(x)=0 \tag{3.1}\label{3.1} \end{equation} 在微积分课程中,我们知道,许多优化问题最终归结为求解上述形式的方程,其中\(f\)为你要求极值的函数\(F\)的导数.在工程问题中,函数\(F\)来源多种多样,有公式.微分方程的解.实验和模拟等. 牛顿迭代 我们把方程\eqref{3.1}的解记为\(x^\*\).方程的解法有三种:对分法.割线法和牛顿法.这三种方法都需要猜测

标题用了了海量数据(Massive datasets)而不用大数据(Big data).感觉大数据还是略微有点虚,来点实际的. 一.需求 现在我们需要设计一个在线过滤垃圾邮件地址的方案,我们的数据库里面已经有10亿个合法的邮件地址(称为合法地址集S),当有新的邮件发过来时,要检查这个邮件地址是不是在我们的数据库里面,如果在,我们接收邮件,如果不在,我们就把它当做垃圾邮件过滤掉. 二.直觉想到的方法 一拿到这个问题,我就想到了用log(n)的折半查找,先将10亿个邮件地址排序,当收到一个邮件地址时

之前的博客中已经介绍了Ranking Relevance的一些基本情况(Click Behavior,和Text Match):http://www.cnblogs.com/bentuwuying/p/6714064.html,这里就不再赘述了.针对之前在计算Ranking Relevance的过程中遇到的问题:Click Behavior对长尾的或者根本没出现过的query-doc pair无效,Term Match无法解决近义词和语义隔离问题,Topic Match解释性差的问题.本篇博客介

阿里专家强琦:流式计算的系统设计和实现 更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 阿里云数据事业部强琦为大家带来题为“流式计算的系统设计与实现”的演讲,本文主要从增量计算和流式计算开始谈起,然后讲解了与批量计算的区别,重点对典型系统技术概要进行了分析,包括Storm.Kinesis.MillWheel,接着介绍了核心技术.消息机制以及StreamSQL等,一起来了解下吧. 增量计算和流式计算 流式计算 流计算对于时效性要求比较严格,实时计算就是对计算

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/** *  @desc 根据两点间的经纬度计算距离 *  @param float $lat 纬度值 *  @param float $lng 经度值 */  function getDistance($lat1, $lng1, $lat2, $lng2)  {      $earthRadius = 6367000; //approximate radius of earth in meters        /*        Convert these degrees to radian

1.CRC.FCS是什么 CRC,全称Cyclic Redundancy Check,中文名称为循环冗余校验,是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术,主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误.它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的. FCS,全称Frame Check Sequence,中文名称为帧校验序列,俗称帧尾,即计算机网络数据链路层的协议数据单元(帧)的尾部字段,是一段4个字节的循环冗余校验码. 注:CRC循环冗余校验和FCS帧校验序列是