HskErf函数前言由于毕设的数学推导中涉及了 函数，关于其他函数的渐近计算推导见链接类指数级数（指数积分函数的变体）数值计算算法的C++实现。反正闲得无聊，虽然知道这种函数肯定有现成的轮子了，然而我是情报弱者。再加上最后我的算法是要在 C++ 平台上进行实现的，不如自己造一手轮子。注意1：因为我的场景只涉及 的情形，所以只针对这种情况进行了考虑。事实上，根据对称性 ，直接用 注意2：这里我
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2023-12-14 13:09:18
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# Python高斯误差函数的实现与应用
高斯误差函数（Gaussian error function）在许多科学和工程领域中都有广泛应用，尤其是在统计学和信号处理中。本文将探讨如何在Python中实现高斯误差函数，并解决一个实际问题：如何计算正态分布的数据在某个范围内的概率。
## 高斯误差函数的定义
高斯误差函数通常表示为：
\[ \text{erf}(x) = \frac{2}{\sq
Matlab中本身有Q函数，即qfunc() [3]其反函数是qfuncinv()y = qfuncinv(x)返回q函数的值为x的q函数的参数。输3 4 5y2 .
原创
2022-06-10 00:15:31
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1. 两个高斯分布的乘积2. BPMF 公式推导 两个高斯分布乘积服从高斯分布 BPMF模型中公式推导 高斯先验+ 高斯似然=高斯后验分布 然而，很多时候， 化简成 标准的形式是困难的。 本文考虑从一阶导数、二阶导数角度获得参数μ,Λ=1σ2
μ
,
# 使用Python绘制直方图及其高斯误差棒
在数据科学和统计分析中，直方图是一种非常有效的数据可视化工具。它可以帮助我们理解数据的分布情况。本文将介绍如何在Python中绘制直方图，并在直方图上添加高斯误差棒。
## 直方图的基本概念
直方图是将数据分割成不同的区间（称为" bins"）并统计每个区间内的数据数量。通过观察直方图，我们可以大致了解数据的分布特征，如集中趋势和离散程度。
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# 利用误差函数求解二维高斯函数积分
## 引言
在数学和统计学中，高斯函数是一种非常重要的函数形式。它在自然界和社会科学中都有着广泛的应用。高斯函数的积分通常被用来计算概率密度函数下的面积或者曲线下的面积。
本文将介绍如何使用Python编程语言和误差函数来求解二维高斯函数的积分。我们将先通过一个例子了解高斯函数及其特性，然后给出利用误差函数求解二维高斯函数积分的算法，并给出相应的Pyth
原创
2023-11-27 07:40:31
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高斯随机信号生成初探BPSK误码率仿真(n=30) QPSK误码率仿真(n=10) QPSK误码率仿真(n=30) 分析~3 在低SNR部分，三种方法产生的噪声对系统性能影响不大，而在高SNR部分，中心极限定理方法产生的噪声由于方差偏小，导致系统的误码率低于实际情况 此问题的原因在于，在高SNR部分，高斯噪声分布的小概率部分逐渐上升为主要因素，而中心极限定理方法出现大噪声的可能性偏小。 Outli
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2024-10-24 09:07:04
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目录数值积分正交多项式与高斯点例子Gauss-LegendreGauss-ChebyshevGauss-RadauGauss-Labotto数值积分考虑带权的积分如下：\[\int_a^bf(x)w(x)dx
\]
其中 \(w(x) \geq 0, \int_a^bw(x)dx > 0\)
\[\int_a^bw(x)f(x)dx \approx \sum_{i=0}^nw_if(x_i)
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2023-08-03 23:19:14
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1函数的基本概念 所谓径向基函数 (Radial Basis Function 简称 RBF), 就是某种沿径向对称的标量函数。 通常定义为 空间中任一点x到某一中心xc之间欧氏距离的单调函数 , 可记作 k(||x-xc||), 其作用往往是局部的 , 即当x远离xc时函数取值很小。最常用的径向基函数是高斯核函数 ,形式为 k(||x-xc||)=exp{- ||x-xc||^2/(2*
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2024-03-21 11:21:12
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正态分布是高斯概率分布。高斯概率分布是反映中心极限定理原理的函数，该定理指出当随机样本足够大时，总体样本将趋向于期望值并且远离期望值的值将不太频繁地出现。高斯积分是高斯函数在整条实数线上的定积分。这三个主题，高斯函数、高斯积分和高斯概率分布是这样交织在一起的，所以我认为最好尝试一次性解决这三个主题（但是我错了，这是本篇文章的不同主题）。本篇文章我们首先将研究高斯函数的一般定义是什么，然后将看一下高
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2024-01-20 01:14:31
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事实上，棣莫弗早在1730年~1733年间便已从二项分布逼近的途径得到了正态密度函数的形式，到了1780年后，拉普拉斯也推出了中心极限定理的一般形式，但无论是棣莫弗，还是拉普拉斯，此时他们这些研究成果都还只是一个数学表达式而非概率分布，也就是压根就还没往误差概率分布的角度上去思索，而只有到了1809年，高斯提出“正太误差”的理论之后，它正太理论才得以“概率分布“的身份进入科学殿堂，从而引起人们的重...
原创
2021-07-08 11:17:26
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一、基础部分 μ指的是期望，决定了正态分布的中心对称轴 σ指的是方差决定了正态分布的胖瘦，方差越大，正态分布相对的胖而矮 方差：（x指的是平均数） &nbs
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2023-10-23 09:02:51
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事实上，棣莫弗早在1730年~1733年间便已从二项分布逼近的途径得到了正态密度函数的形式
原创
2022-03-23 15:16:10
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神经网络的学习中所用的指标称为损失函数（loss function），一般使用均方误差和交叉熵误差等。均方误差-神经网络的输出，-正确解标签，k-数据的维数。Python代码：def mean_squared_error(y,t):
return 0.5*np.sum((y-t)**2)交叉熵误差 这里，表示，该式只计算对应正确标签的输出y的自然对数。Python代码：def cross_ent
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2024-03-06 12:37:26
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目录1、高斯函数与正态分布1.1 一维高斯函数1.2 正态分布1.3 二维高斯函数2、高斯模糊原理2.1 二维高斯函数求权重2.2 权重矩阵2.3 计算高斯模糊3、高斯核函数3.2 径向基函数RBF3.3 高斯函数性质4、高斯噪声4.1 噪声4.2 高斯噪声 高斯函数广泛应用于统计学领域，用于表述正态分布，在信号处理领域，用于定义高斯滤波器，在图像处理领域，二维高斯核函数常用于
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2023-09-03 10:58:24
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每一个像素的变换。N 维空间正态分布方程为
在二维空间定义为
当中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的
标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心開始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每一个像素的值都是周围相
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2014-08-09 20:06:00
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高斯模糊是一种图像模糊滤波器，它用正态分布计算图像中每个像素的变换。N 维空间正态分布方程为在二维空间定义为其中 r 是模糊半径 (r2 = u2 + v2)，σ 是正态分布的标准偏差。在二维空间中，这个公式生成的曲面的等高线是从中心开始呈正态分布的同心圆。分布不为零的像素组成的卷积矩阵与原始图像做变换。每个
# Python误差函数
误差函数是数学中衡量实际值和理论值之间差异的一种方法。在Python中，我们可以使用多种方法来计算和应用误差函数，包括平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和根均方误差(RMSE)等。这些误差函数在数据分析、机器学习和优化等领域中都具有重要的应用。
## 平均绝对误差(MAE)
平均绝对误差是评估实际值与预测值之间差异的一种方法。它计算了所有预测值和实际值之间的
原创
2023-09-03 10:03:28
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一、方差与标准差方差：描述一个变量离其期望值的距离；将各个误差的平方累加，再除以总数。标准差：描述一组数值内个体间的离散程度；方差的算数平方根。连续随机变量和离散随机变量下的方差：如上图通过标准差，可以直观得到距离平均值μ到μ+σ之间的概率。 二、高斯函数以上就是关于高斯函数的理解，后面有时间再基于该函数实现一些效果出来。
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2020-08-05 14:57:00
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erf的定义 函数erf(x)在数学中为误差函数（也称之为高斯误差函数，error function or Gauss error function），是一个非基本函数（即不是初等函数），其在概率论、统计学以及偏微分方程和半导体物理中都有广泛的应用。 erf的一个应用 erf被用于归一化离群值得分， ...
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2021-09-10 11:48:00
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