matalab计算二重积分例子

2024-09-02

MATLAB求解二重积分案例

凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 定积分解决的是一维连续量求和的问题,而解决多维连续量的求和问题就要用到重积分了.重积分是建立在定积分的基础上的,它的基本思想也是将重积分化为定积分来计算,其中关键是积分限的确定,这也是重积分的难点所在.正是因为重积分从计算上来说仍是使用的定积分的方法,MATLAB系统并没有提供专门的命令函数来处理重积分,因此在我们确定了积分限后仍是使用int()命令来处理重积分问题.有些积分区间形状比较复杂,为了方便表达积

皮尔逊相似度计算的例子(R语言)

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

vue计算属性例子

不使用计算属性 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatible&q

C++静态计算的例子

写一个函数,用递归函数完成以下运算: sum(n) = 1 – 1/2 + 1/3 – 1/4 + … -(1/n)*(-1)n (其中n>0) 函数原型: float sum(int n); 函数参数:n为正整数. 函数返回值:相应于给定的n,右边表达式运算结果. 提示:你可以使用递归表达式: sum(n) = sum(n-1) -(1/n)*(-1)n template<unsigned int N> class SumClass { public:

spark 例子groupByKey分组计算2

spark 例子groupByKey分组计算2 例子描述: 大概意思为,统计用户使用app的次数排名原始数据: 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:62:20,15097003,,2016/6/8 17:10,2016/6/8 17:10,690,6218,11=0|12=200,2016/7/5 11:11 000041b232,张三,FC:1A:11:5C:58:34,F8:E7:1E:1E:69:C0,15026002,,2016/6/

matlab下二重积分的蒙特卡洛算法

%%monte_carlo_ff.m %被积函数(二重) function ff=monte_carlo_ff(x,y) ff=x*y^2;%函数定义处 end %%monte_carlo.m %蒙特卡洛计算二重积分function result=monte_carlo(a,b,c,d,n,m)%先y后x积分,a是x积分下限,b是x积分上限,c是y积分下限,d是y积分上限,n,m是蒙特卡洛参数 sumxff=0; for i=1:n sumyff=0; xff=a+(b-a)*rand(); f

[zz]计算协方差矩阵

http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3182157.html http://blog.csdn.net/goodshot/article/details/8611178 一.统计学的基本概念统计学里最基本的概念就是样本的均值.方差.标准差.首先,我们给定一个含有n个样本的集合,下面给出这些概念的公式描述: 均值: 标准差: 方差: 均值描述的是样本集合的中间点,它告诉我们的信息是有限的,而标准差给我们描述的是样本集合的各个样本点到均值的距离之平均. 以这两个

证明与计算(2): 离散对数问题(Discrete logarithm Problem, DLP)

离散对数问题,英文是Discrete logarithm Problem,有时候简写为Discrete log,该问题是十几个开放数学问题(Open Problems in Mathematics, [0.a], [0.b])中的一个.为什么要从离散对数问题说起?因为后面的内容中会反复使用到,因此我们希望用独立的一节分析来消除理解上的不确定性. 0x01 背景对数$\log_{b}(a)$是由John Napier发明(1614)的符号([1],[2.a],[2.b]),选择不同的基底,就

B-spline Curves 学习之B样条基函数计算实例（3）

B-spline Basis Functions: Computation Examples 本博客转自前人的博客的翻译版本,前几章节是原来博主的翻译内容,但是后续章节博主不在提供翻译,后续章节我在完成相关的翻译学习. (原来博客网址:http://blog.csdn.net/tuqu/article/details/4749586) 原来的博主翻译还是很好的,所以前几章节直接借鉴参考原博主的内容. 1. 简单节点(Simple Knots ) 假设节点向量是U = { 0, 0.25, 0.5

vue计算属性和观察者

1. 计算属性模板内的表达式非常便利,但在模板中放入太多的逻辑会让模板过重且难以维护,所有就有了计算属性例子: //html代码 <div id="example"> <p>Original message: "{{ message }}"</p> <p>Computed reversed message: "{{ reversedMessage }}"</p> </div&g

直连网（directly-connected networks）个数的计算

直连网分为两种,point-to-point link和multiple access link, 如图: 对一个网络数直连网个数时,以上两种link都要计算.例子如下: 1. How many directly-connected networks are there on the route from host A to host B in the following figure? 我们将AB间的point-to-point link和 multiple access link都标出来:

Vue的计算属性缓存和method的区别在哪？

一.先看一个例子 <div id="example"> {{ message.split('').reverse().join('') }} </div> 当我们看到这个例子不再是简单的声明式逻辑不再像 {{ 1 + 1 }}那么的容易理解,你可以需要看一段时间之后才意识道,"哦原来这是个将字符串反转的例子!" 当我们频繁使用这种复杂的逻辑时,我们就需要使用Vue提供的计算属性了,对于任何复杂的逻辑你都应当使用“计算属性” // 例子:

shell-变量的数值运算符-计算双括号(())的使用

1. 变量的数值计算变量的数值计算常见的如下几个命令: (()).let.expr.bc.$[] 1) (())用法:(此法很常用,且效率高) 执行简单的整数运算,只需将特定的算术表达式用 "$(("和"))"扩起 shell的算术运算符合都置于"$(("......."))"的语法中.这一语法如同双引号功能,除了内嵌双引号无需转义. 2. 下面举例范例1:shell的算术运算实例如下: [root@1-241 scri

一、MMA概述

一.MMA概述返回目录页1.MMA的使用2.函数3.表达式4.数值计算和符号计算5.数据的表示6.程序设计----------------------------------MMA可以用两个字概括:强大.用四个字概括:非常强大.代码短是出名的,MMA的代码n行,其他语言比如C.Java等,要10n行左右.这个有人作过统计.为啥会这样呢?因为MMA的视角不一样.其他语言在搞零售,MMA在搞批发.代码短显然是个优点,但带来两个问题:代码比较晦涩.影响运行效率

SciPy 积分

章节 SciPy 介绍 SciPy 安装 SciPy 基础功能 SciPy 特殊函数 SciPy k均值聚类 SciPy 常量 SciPy fftpack(傅里叶变换) SciPy 积分 SciPy 插值 SciPy 输入输出 SciPy 线性代数 SciPy 图像处理 SciPy 优化 SciPy 信号处理 SciPy 统计 Scipy中的integrate模块提供了很多数值积分方法,例如,一重积分.二重积分.三重积分.多重积分.高斯积分等等. 下面介绍几种常用的积分函数. 一重积分 SciP

OPEN CASCADE Multiple Variable Function

OPEN CASCADE Multiple Variable Function eryar@163.com Abstract. Multiple variable function with gradient and Hessian matrix is very very import in OPEN CASCADE optimization algorithms. In order to understand these optimization algorithm better, let’s

【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(10)C#进行基本数据统计

本博客所有文章分类的总目录:[总目录]本博客博文总目录-实时更新开源Math.NET基础数学类库使用总目录:[目录]开源Math.NET基础数学类库使用总目录前言数据集的基本统计计算是应用数学,以及统计应用中最常用的功能.如计算数据集的均值,方差,标准差,最大值,最小值,熵等等.Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统计计算的函数.今天就为大家介绍这方面的内容.这样就可以使用C#进行数据集合的相关

多重网格法简介（Multi Grid）

原文链接多重网格法是一种用于求解方程组的方法,可用于插值.解微分方程等. 从专业角度讲多重网格法实际上是一种多分辨率的算法,由于直接在高分辨率(用于求解的间隔小)上进行求解时对于低频部分收敛较慢,与间隔的平方成反比.就想到先在低分辨率(间隔较大)上进行求解,因为此时,间隔小,数据量小,进行松弛时的时空耗费小,而且收敛快,而且一个很重要的优点是在低分辨率上对初值的敏感度显然要低于对高分辨率的初值的要求.这一点是显而易见的,例如我们平时看一个很复杂的物体,在很远的地方,你可能就觉得它是一个点或一个

【整理】强化学习与MDP

[入门,来自wiki] 强化学习是机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益.其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为.这个方法具有普适性,因此在其他许多领域都有研究,例如博弈论.控制论.运筹学.信息论.模拟优化方法.多主体系统学习.群体智能.统计学以及遗传算法.在运筹学和控制理论研究的语境下,强化学习被称作“近似动态规划”(approximate dynamic program

Golang 效率初（粗）测

从接触 Golang 开始,断断续续已有差不多一年左右的时间了,都是业余自己学学看看,尚主要限于语法及语言特性,还没有用它写过实际的项目. 关于 Golang 的语法及语言特性,网上有很多资源可以学习.后面某个时间,我也许会写一篇粗浅的文章,来比较一下 Golang 和 C++.Delphi 甚至 C# 等语言语法方面的特性. 我算是个急性子的人(当然现在好一些了),于是作为码农,显而易见会对“效率”比较敏感.这里的效率不单单指编译器生成的机器码优化程度,也包括编译器的编译速度,所以我对 C++

Scala HandBook

目录[-] 1. Scala有多cool 1.1. 速度! 1.2. 易用的数据结构 1.3. OOP+FP 1.4. 动态+静态 1.5. DSL 1.6. 够复杂 1.7. 够有趣 1.8. 开发社区 2. lang 2.1. 和Java的异同 2.1.1. 语法 2.1.2. 库 2.2. 变量 2.2.1. 保留字 2.2.2. 变量标识 2.2.3. 变量定义 2.2.3.1 va

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