Mayor’s posters OpenJ_Bailian - 2528 题目 我就 不 写出来拉 ,简单 依据这道题 来简单说一下 离散化算法。 离散化算法 是一种 将 许多 很大 空间 根据 这些空间 相对关系 ,进行 离散化 ,将 这些大空间 转变为 与之 一一对应 小空间 ,进而 减少 数据大小 ,简化 运算。可以进行离散 条件: 是 这些 大空间 在 运算中 与他们
# 离散曲率计算解析与Python实现 在计算几何和计算机图形学领域,曲率是描述曲线局部形状重要特征。对于离散集,由于没有连续数学函数来描述曲线,因此计算曲率过程变得更加复杂。本文将介绍如何通过Python计算离散曲率,并提供相关代码示例。 ## 曲率基本概念 曲率是描述曲线弯曲程度一个量。在数学中,曲率通常用公式表示,某一处曲率值越大,表示该处弯曲程度越大。离散
原创 2024-08-28 04:46:53
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 例1.clc;clear;close all;x0 = linspace(0.1,2,100);%x0,y0验证函数离散,可以非等间隔y0 = 1./x0;h1 = abs(diff([x0])) ;h = [h1 h1(end)];ht = h;yapp1 = gradient(y0)./ht; %matlab数值近似yapp2 = del2(y0)./ht; %matlab数值近似k2 =
转载 2019-07-15 20:17:00
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离散化算法主要内容一、基本思路1、应用条件2、举例3、算法原理(1)a[ ] 可能存在重复元素去重(2)如何计算原序列 index 离散化之后值1. 对原数组插入索引(包括需要查询索引)进行排序2. 进行索引判重 unique,返回非重复元素离散数组索引3. 根据返回索引,删除重复元素4. 根据二分法求解原序列索引 index 对应离散化值(找到从左向右第一个大于等于index离散
# Python实现离散拟合曲线并求曲率半径步骤指南 在数据分析和科学计算中,常常需要对离散数据点进行曲线拟合,并分析其几何特性,比如曲率半径。本文将详细介绍如何通过Python实现这一过程。 ## 流程概述 为了完成离散拟合和曲率半径计算,可以按照以下步骤进行: | 步骤 | 描述 | | ---- | ---- | | 1 | 导入必要库 | | 2 | 生成或
原创 9月前
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之前一直不太明白如何在轨迹生成时考虑曲率约束,今天在b站看了一个关于apollo离散平滑视频,这里记录一下视频内容和自己一些总结。 原视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Fi4y1F7Af 在无人机系统中: 系统方程:质点模型 目标函数:minimu ...
转载 2021-07-25 14:55:00
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之前一直不太明白如何在轨迹生成时考虑曲率约束,今天在b站看了一个关于apollo离散平滑视频,这里记录一下视频内容和自己一些总结。 原视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1Fi4y1F7Af 在无人机系统中: 系统方程:质点模型 目标函数:minimu ...
转载 2021-07-25 14:55:00
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clc; clear all; close all;x0 = linspace(0, 1);y0 = sin(x0).*cos(x0);h = abs(diff([x
原创 2022-10-10 15:35:50
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1. 维诺图  维诺图是对平面内n个离散而言,它是由一组由连接两邻直线垂直平分线组成连续多边形组成。N个在平面上有区别的,将平面划分为N个区域。             2. 维诺图特点:每个V多边形内有一个生长元;每个V多边形内点到该生成元距离短于其它生成元距离;多边形边界上点到生成此边界生成元距离相等;邻接图形Voronoi多边形边界以原邻接界限作为子集。3. 维诺图
散列表其实是一个稀疏数组(总有空白元素数组称为稀疏数组)散列表单元通常叫做表元(bucket)在dict散列表当中每个键值对占用一个表元, 每个表元有两个结构 一个是key 一个是value 因为表元大小一致 所以可以通过偏移量来读取某个表元python会保证当前散列表余有三分之一值 当快达到这个阈值时候 原有的散列表会copy到一个更大空间去如果要把一个对象放到散列值当中
# Python离散实现指南 在许多数据科学和工程领域,我们常常需要处理离散点数据(即离散数据集)。在Python中,有多种方式来生成和处理这些数据点。在本篇文章中,我将指导你如何实现离散,从理解开始,到实现数据生成和可视化。 ## 流程概述 以下是生成离散整体流程: | 步骤 | 描述 | |------|------------
原创 9月前
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最近在项目进行中遇到要提取离散边界问题,像我这样对于matlab不是特别熟练朋友一开始肯定摸不着头脑,到底选用哪种算法可以有效地提取到所有已知轮廓线呢。本人经过大量文献搜索及代码实验找到了几个效果比较好轮廓提取代码,在这里做个总结,并且希望能够对遇到同样问题朋友有所启发。关于离散边界提取三种方法:1.Convhull 离散集获得边界2.Alpha Shape算法检测边缘3
MATLAB 离散系统数学理论很早已经形成,直到 20 世纪 90 年代计算机应用和发展,才使得其得到了广泛应用[1]。离散系统研究存在众多科学领域,比如:信号处理与通讯、图像处理、信号检测、地质勘探、道路检测等[2-3],前期通过对离散信号特性、离散系统特性进行数学演算分析,可以判断系统是否是物理可实现系统,并能进一步优化系统特性[4]。本文摒弃了常规使用数学数值计算或者罗斯准则求解
Discrete Difference Equation Prediction Model (DDEPM)离散差分方程预测模型从灰度预测模型(grey prediction model)衍生出来,可以用于预测序列发展趋势。DDEPM过程DDEPM流程如下图所示其中表示原始序列,表示DDEPM预测值。AGO表示累加生成器(Accumulated Generating Operation)用于预
在之前文章中,分享了Matlab基于KD树邻域搜索方法:在此基础上,进一步分享一下基于KD树离散密度特征提取方法。先来看一下成品效果:特别提示:《Matlab云处理及可视化》系列文章整理自作者博士期间部分成果,旨在为初入云处理领域朋友提供一份较为权威、可直接用于论文写作Matlab云数据处理教程。如果觉得有用可以分享给更多的人。 1 概述云密度特征一般用单位面积/
目录前言一、插值1.一维插值2.二维插值二、拟合总结引用前言注:本文仅用于自我学习,如有错误,欢迎沟通交流下载了司老师python数学实验与建模》,发现比matlab版本可读性高很多。开始了我数学建模国赛冲刺之路!立个flag,国赛之前把这本书给刷完!冲冲冲本章学习要求:掌握插值和拟合方法以及适用条件 插值与拟合定义(参考知乎答主莫大枪):  &nbsp
0.前言0.1 摘要本文主要讲解了拉格朗日插值法和牛顿插值之间对比。对于具体插值原理不做深入探讨,如有需要看参考文后参考文献。0.2 插值、拟合、逼近几点说明[4]插值:已知若干离散,根据这若干离散,推断出经过这些离散函数或求出这些之间函数值拟合:根据若干离散数据,希望得到一个连续函数,或是更加密集离散方程与已知相吻合,这个过程叫做拟合。最小二乘意义下拟合,是要求拟合
转载 2024-02-03 07:19:52
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1,什么样资料集不适合用深度学习?数据集太小,数据样本不足时,深度学习相对其它机器学习算法,没有明显优势。数据集没有局部相关特性,目前深度学习表现比较好领域主要是图像/语音/自然语言处理等领域,这些领域一个共性是局部相关性。图像中像素组成物体,语音信号中音位组合成单词,文本数据中单词组合成句子,这些特征元素组合一旦被打乱,表示含义同时也被改变。对于没有这样局部相关性数据集,不适于使用
简介最近,项目中有一需求,需要用一条闭合曲线将离散坐标点勾勒出来 根据Darel Rex Finley程序,其实现了最小凸多边形边界查找(关于凸多边形及凹多边形定义见 凸多边形 及 凹多边形)以下介绍java版实现过程离散首先建立离散类/** * <p> * <b>离散</b> * <p> * <pre> * 离散
Python离散插值到离散问题是数据科学和计算机视觉领域一个常见需求。在这篇博文中,我将详细记录解决该问题过程,包括从环境预检到服务验证和迁移指南各个环节。 ## 环境预检 为了确保我所需环境满足要求,我首先检查了硬件和软件配置。 ```mermaid mindmap root((环境预检)) Sub1((硬件需求)) Sub1.1("CPU: 至少
原创 5月前
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