非线性方程的数值解法：割线插值、二次反插、线性分式插值
一般而言，方程没有能够普遍求解的silver bullet，但是有几类方程的求解方法已经非常清晰确凿了，比如线性方程、二次方程或一次分式。一次方程可以直接通过四则运算反解出答案，二次方程的求根公式也给出了只需要四则运算和开根号的符号表达式。而一次分式的分子即为一次函数。更多的方程并没有普适的符号
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2023-12-26 19:47:17
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什么情况用它：需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析but 现有的数据极少，不足以支撑分析的进行需要 “ 模拟产生 ” 一些新的 and 可靠的值来满足需求插值法分类：分段插值多项式插值三角插值拉格朗日插值法两个点：三个点：四个点：缺点：会产生龙格现象（Runge phenomenon)这时候就推荐分段线性插值分段二次插值牛顿插值法两种插值法对比：维度拉格朗日插值牛顿插值缺点龙格现象，不能
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2024-04-08 12:53:42
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陪着你，仿佛面朝阳光， 不管走到哪里都是晴天。 在蝴蝶飞舞的百花丛中， 一朵一朵的鲜花因你而香。 一片云掉在我眼前， 我捏成你的形状， 一口一口的吃掉了忧愁。 我们手牵着手， 一步两步三步四步， 看着对方深情的眼眸， 心照不宣的许下了誓言。 ——畅宝宝的傻逼哥哥 在一维优化的近似法中，我们先假定目标函数的近似表达式，通常用低阶多项式。如果我们假定二阶多项式为 p
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2023-10-21 11:16:27
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Pytorch常见插值方式及优缺点1 插值算法2 Pytorch中能看到的插值方式3 Nearest插值法3.1 方法介绍3.2 优缺点4 Linear插值法4.1 方法接受4.2 优缺点5 Bilinear插值法5.1 方法介绍5.2 优缺点6 Bicubic插值法6.1 方法介绍6.2 优缺点7 Trlinear插值法7.1 方法介绍7.2 优缺点8 图片演示 1 插值算法插值指的是利用已知
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2023-06-20 20:18:23
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# Python 二次样条插值实现教程
## 一、流程概述
在本教程中，我将向你展示如何使用Python实现二次样条插值。二次样条插值是一种插值方法，可用于在给定一组数据点的情况下生成一个平滑的曲线。下面是整个流程的步骤概述：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 | 计算二次样条插值 |
| 4 | 绘制插值曲
原创
2024-03-08 07:08:58
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Python中支持Convex Optimization（凸规划）的模块为CVXOPT,其安装方式为：pip install cvxopt一、数学基础二次型 二次型（quadratic form）：n个变量的二次多项式称为二次型，即在一个多项式中，未知数的个数为任意多个，但每一项的次数都为2的多项式。其基本形式如下 &
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2023-10-12 23:56:31
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# 二次插值概述与Java实现
## 引言
在数值计算中，插值是一种常见的技术，它用于从离散数据点生成一个连续函数。二次插值是插值的一种形式，它使用一个二次多项式来拟合给定的多个数据点。本文将介绍二次插值的原理，并通过Java代码示例来展示如何实现这一算法。
## 二次插值原理
二次插值是通过一个二次多项式 \( P(x) = a_0 + a_1 x + a_2 x^2 \) 来描述数据点
原创
2024-09-16 05:18:05
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1. 图像缩放1.2. 使用命令import cv2
# 缩放
def resize(img, k, inter):
res = cv2.resize(img, None, fx=k, fy=k, interpolation=inter)
return res参数设定（interpolation）：0：最近邻插值1：双线性插值2：基于局部像素的重采样3：基于4*4像素邻域的三次
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2023-10-24 10:49:49
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我们将在本文中介绍的模型属于称为高斯判别分析（GDA）模型的类别。 请注意，高斯判别分析模型是生成模型！ 尽管它的名字叫做判别模型，但是他是生成模型。 给定N个输入变量x和相应的目标变量t的训练数据集，GDA模型假设类条件密度是正态分布的其中μ为类特有的均值向量，σ为类特有的协方差矩阵。利用贝叶斯定理，我们现在可以计算类后验然后我们将把x分类数学推导对于每个输入变量，我们定义k个二元指标变量。此外
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2023-12-26 15:18:14
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前面提到，当概率密度函数满足高斯分布或正态分布的情况，贝叶斯决策的分类面就是一个二次函数，这篇博客来学习有关二次判别。
首先给出二次判别函数的一般形式：
（
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2023-11-11 20:17:14
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对高速二次线性插值算法的讨论 原理 线性插值并不难理解。以图像处理领域为例，我们的理想图像是均匀的分布在二维平面直角坐标系中的，任意给出一对坐标，就应该能够得到一个对应的颜色值，然而现实是残酷的，我们只能够用离散的点阵信息来近似表现图像。现在假设给定一对坐标（2.2, 4.0），想要得到这个坐标对应的颜色，那么比较简单的方法是用四舍五入方法来得到距离该点最近的像素，即像素(2,
# Python 二次样条插值及目标点的探索
在数据科学和数值分析中，插值是一个重要的概念。它用于构建通过一组已知数据点的函数。如果数据的变化相对平滑，那么二次样条插值是一种非常有效的方法。本文将探讨如何使用 Python 进行二次样条插值，并展示如何查找某个目标点的插值结果。
## 什么是二次样条插值？
*二次样条插值* 通过在每一对相邻的已知点之间使用二次多项式来插值。这种方法在保证插值
原创
2024-10-12 05:02:53
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## 如何用Python实现二次B样条插值图像
在计算机图形学和数据科学中，插值技术是非常重要的。二次B样条插值是一种光滑的插值方法，可以有效地平滑数据。本文将带领你通过一系列步骤，实现二次B样条插值图像，并为每一步提供详细的代码和解释。
### 整体流程图
下面是实现二次B样条插值的整体流程：
| 步骤 | 描述
设哈希表长为11，哈希函数为Hash (key)=key%11。存在关键码{43,7,29,22,16,92,44,8,19}，采用二次探测法处理冲突，建立的hash表为（ ）二次探测法：采用开放定址法处理冲突中的二次探测再散列（也即是题目中的二元探测法）,则哈希函数变为Hash(key） = (H ...
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2021-08-05 23:37:00
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题目：素数距离 分析：本题数据区间的上界达到21亿，不能将所有小于21亿的素数存下来，只能针对本题的假设：区间长度小于1000000，把给定区间[ L,U ]的所有素数通过筛法找出来，使用筛法筛掉[L,U]区间的所有非素数，需要知道[L,U]区间的所有非素数的素数因子（因为一个非素数是被它的最小素数因子筛掉），2147483647内的数或者是素
原创
2023-05-31 23:51:32
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼在最简单的用法中，spline获取数据x和y以及期望值xi，寻找拟合x和y的三次样条内插多项式，然后，计算这些多项式，对每个xi的值，寻找相应的yi。例如：>>x=0 : 12;>>y=tan(pi*x/25);>>xi=linspace(0, 12);>>yi=spline(x, y, xi)&
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2023-11-28 18:52:44
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# Python 实现二次指数平滑法
二次指数平滑法（Holt-Winters 方法）是一种时间序列预测方法，适用于具有趋势和季节性的数据。对于刚刚入门的开发者来说，理解其流程和实现步骤至关重要。本文将详细讲解如何使用 Python 实现二次指数平滑法。
## 1. 流程概述
在实现二次指数平滑法之前，我们先概述一下整体流程。我们可以将实现步骤概括为以下几个部分：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-10-24 05:14:03
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# 二次移动平均法（Double Moving Average Method）及其 Python 实现
在数据分析中，平滑数据是一个常见的需求，尤其是在处理时间序列数据时。二次移动平均法是一种可以有效减少数据波动，提高数据分析的准确性的技术。本文将介绍二次移动平均法的原理和在 Python 中的实现，包括代码示例，并通过流程图和类图帮助读者理解其结构。
## 一、什么是二次移动平均法？
二次
原创
2024-10-23 05:17:32
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一、移动平均法（Moving average , MA）移动平均法又称滑动平均法、滑动平均模型。用处：一组最近的实际数据值->[预测]->未来一期或几期内公司产品需求量/公司产能。分类：简单移动平均 和 加权移动平均思想：根据时间序列资料，逐项推移， 依次计算包含一定项数的序时平均值， 以反映长期趋势。好处：时间序列数值受周期变动和随机波动影响起伏较大， 不容易显示事件发展
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2023-10-10 10:02:19
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scipy 三次样条插值 文章目录scipy 三次样条插值scipy.interpolate.CubicSplinescipy.interpolate.PPolyscipy.interpolate.PPoly举例 3次样条插值即用两次连续可微的分段三次多项式插值数据，详细可参考 scipy.interpolate.CubicSpline三次样条数据插值器，用两次连续可微的分段三次多项式插值数据。结
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2023-09-20 09:58:35
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