目录摘要1.半正矢公式(Haversine Formula)介绍2.半正矢公式应用3.半正矢公式计算3.1 主要思路3.2 计算步骤3.2.1 平面向量计算方法3.2.2 空间向量计算方法摘要写本文出发点是需要在Qlik中根据经纬度计算地球上两点间距离。我在社区上搜到了相关公式分享,这个公式叫做“半正矢公式”。对于“半正矢”知之甚少我,决定从头到尾将公式计算一遍,并通过这篇文章记录所有的步
# 学习 Python 实现 Black-Scholes (BS) 公式 ## 一、前言 作为一名刚入行开发者,你或许听说过 Black-Scholes (BS) 公式,它是用于期权定价重要模型。掌握这个公式实现可以帮助你更深入地理解金融衍生品定价机制。本篇文章将为你详细介绍如何在 Python 中实现 BS 公式步骤。 ## 二、实现步骤 以下是实现 BS 公式基本流程。我们
原创 9月前
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谓词公式原子谓词公式定义:  由n原谓词P和n个个体变元x1, x2, …, xn构成不包含 任何量词和命题联结词式子P(x1, x2, …, xn )称为原子谓词公式。谓词公式递归定义:原子谓词公式是谓词公式;若P(x)是谓词公式,则,若, 是谓词公式,则 , , , , 也是;只有有限次地应用(1)—(3) 形成符号串才是谓词公式辖域,约束变元,自由变元:对一个量词,若后面有括号,则括号
转载 2024-01-17 09:46:17
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  本内容主要介绍 高斯混合模型,以及 如何使用 EM 算法(期望最大算法)估计其参数。  高斯混合模型(Gaussian Mixture Model,GMM),是一种业界广泛使用 聚类 算法,该方法使用 高斯分布 作为参数模型,并使用 期望最大(Expectation Maximization,简称 EM)算法 进行训练。1.1 高斯分布  高斯分布(Gaussian distribution
本文参考是 人人都懂EM算法 - August文章 - 知乎 这篇文章目录一、极大似然概述二、EM算法2.1 EM算法描述2.2 EM公式推导三、EM算法案例 一、极大似然概述假设我们需要调查我们学校学生身高分布。我们先假设学校所有学生身高服从正态分布 。(注意:极大似然估计前提一定是要假设数据总体分布,如果不知道数据分布,是无法使用极大似然估
本文介绍EXCEL描述统计输出各个细节,主要围绕标准差相关指标展开。包括:解释标准差、标准误差、置信度之间关系介绍各指标在EXCEL中如何单独计算介绍各指标的统计学公式重点强调一下峰度和偏度在EXCEL中底层计算公式顺便一提基于峰度和偏度正态分布检验:Jarque-Bera检验进入正文…EXCEL-数据-数据分析-描述统计,得出以下输出。图中蓝色框体为EXCEL输出,右侧为EXCEL中指标
泰勒公式,是一个用函数在某点信息描述其附近取值公式。如果函数满足一定条件,泰勒公式可以用函数在某一点各阶导数值做系数构建一个多项式来近似表达这个函数。泰勒公式如下:几个常用函数泰勒公式 洛必达法则,是在一定条件下通过分子分母分别求导再求极限来确定未定式值方法 。众所周知,两个无穷小之比或两个无穷大之比极限可能存在,也可能不存在。因此,求这类极限时往往需要适当变形,转化成可
1.欧几里得距离M维空间中两点直线距离,也就是两点连线后直线距离。2.曼哈顿距离:曼哈顿距离——两点在南北方向上距离加上在东西方向上距离,即d(i,j)=|xi-xj|+|yi-yj|。对于一个具有正南正北、正东正西方向规则布局城镇街道,从一点到达另一点距离正是在南北方向上旅行距离加上在东西方向上旅行距离,因此,曼哈顿距离又称为出租车距离3.切比雪夫距离二个点之间距离定义为其各座
内置函数一eval:执行字符串类型代码exac:执行字符串社类型代码eval与exac 禁止使用hash()作用就是区分可变数据类型与不可变数据类型# print(hash("123")) # print(hash(12)) # print(hash(-1)) # print(hash(-10)) # print(hash((2,1))) # dic = {[1,2,3]:2} # prin
平面上任一三角形三内角之和恒等于π,对于一般曲面上由三条测地线构成三角形,其内角和等于π加上高斯曲率K在此三角形所围曲面上积分.1827年,高斯证明了这一定理.1944年,博内将这一定理推广到一般曲面上,由任一闭曲线C围成单连通区域,形成了著名高斯-博内公式.1944年,陈省身给出了高斯-博内公式内藴证明.欧拉数虽然神秘有趣,可还是引不起数学家们强烈兴趣,原因是它太简单了,小学生都可
# 使用Python实现FastDTW模块指南 FastDTW(Fast Dynamic Time Warping)是一种用于计算时间序列之间相似度算法。对于刚入行开发者来说,实现这个模块可能有些挑战,但通过下面的步骤和代码示例,你将能够轻松理解如何在Python中应用FastDTW算法。 ## 实现流程 我们将通过以下步骤来实现FastDTW模块公式: | 步骤 | 描述
原创 8月前
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# Python混合公式 ## 引言 在Python程序设计中,“混合公式”通常指的是将多个不同数据结构或算法结合在一起,以解决复杂问题。本文将深入探讨混合公式Python应用,尤其是如何利用类、函数以及数据结构相互配合来构建灵活解决方案。 ## 理论背景 在计算中,混合公式经常使用于数学计算和数据处理,例如在图形处理、机器学习和科学计算等领域。通过混合不同算法或数据处理
原创 2024-09-27 06:22:44
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1、熵及信息增益本节介绍:熵,条件熵,信息增益,信息增益比概念。1)熵:表示随机变量不确定性程度。假设随机变量X概率P(X=xi)=pi,(i=1,2,…,n),则该随机变量熵为:若pi=0,则0log0=0。熵只依赖X分布,而与X取值无关。故而X熵H(X),写成H(p)更准确。熵越大代表变量不确定性就越大。2)条件熵     &n
根据待分摊费用总额、费用起止日期、待分摊归属季度,计算该季度应分摊费用。使用了上篇Excel·VBA小工具 | 根据费用金额、费用起止日期计算每月费用标准方便费用标准计算,其结果再利用Excel·VBA小工具 | 自定义函数计算日期期间费用计算最终分摊金额。4个参数:待分摊费用金额,费用开始日期,费用结束日期,季度数(季度数说明:计数从开始日期当年1季度起,即 1 为开始日期当年1季度,表示1
1.Duffing equation概念 1918年,Duffing在经典力学中引入了一个具有摆动非线性方程,线称为Duffing方程。 数学上将含有x三次项二阶方程称为Duffing方程。 Duffing方程式混沌现象一个典型例子。 下面由线性单摆方程到非线性单摆方程推导出Duffing方程: 线性单摆方程: 角频率时,一次积分后:阻尼单摆: 无阻尼时: 有阻尼时:设阻尼力与摆速度成正比
自相关函数学习思考自相关(Autocorrelation),也叫序列相关,是一个信号与其自身在不同时间点互相关。非正式地来说,自相关是对同一信号在不同时间两次观察,通过对比来评判两者相似程度。自相关函数就是信号和它时移信号乘积平均值。它是时移变量τ函数。也就是说一个函数自相关函数为:: 假设是周期无穷大周期函数,那么可以写成周期积分:根据傅里叶级数原理,可以写成傅里叶级数形式:
上集回顾  上节了解了字符串和文本,其中f-string使用以及format格式化值得注意。本来上午学过之后还并不真的了解这些是咋用,本着肖哥要求多查询要求特地去网上仔细了解了其用法,就和加号“+”作用是一样:  这四种输入方法结果都是一样,注意使用“%”时候,这个%s和%d表示变量类型是字符串和数字,真是笨,原来学c都忘光了,还查了查才想起来。   由此可见,加号形式是最麻烦,很
## Python与物理公式结合 在现代科学研究与工程应用中,Python逐渐成为一种流行编程语言。这是因为Python代码简洁、易于学习,并且具有强大科学计算库,如NumPy、SciPy与Matplotlib等。本文将通过一些经典物理公式,介绍如何使用Python编程来实现物理计算,并通过代码示例进行说明。 ### 1. 物理公式背景 物理学中有许多重要公式,涵盖了从经典力学到
原创 10月前
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# 用xlwings在Python中处理Excel公式 在日常工作中,我们经常需要处理Excel表格中数据,并且有时候需要在表格中应用一些复杂公式。如果能够通过Python来操作Excel表格,并且使用xlwings来处理Excel公式,将会极大地提高工作效率。xlwings是一个强大Python库,可以让我们在Excel中运行Python代码,并且可以在Python中应用Excel函数
原创 2024-02-27 07:10:43
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# Python与物理公式:编程与科学结合 在当今科技时代,编程与科学交汇已成为一项基本技能。Python作为一种易上手且功能强大编程语言,被广泛应用于科学计算、数据分析和物理学研究中。在本文中,我们将探讨如何使用Python来实现一些基本物理公式,并提供代码示例和状态图表,以帮助读者更好地理解这一过程。 ## 物理公式介绍 物理公式是用于描述物理现象和规律数学表达式。以下是一些常
原创 2024-10-02 05:09:47
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