目录1、概述2、代码3、结果4、讨论1、概述 在前面一章，我们已经梳理了Romberg算法的相关知识点
原创
2022-08-02 20:31:05
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LM算法理论知识梯度下降高斯牛顿Levenberg–Marquardt算法框架算法的整体流程求解器update流程说明算法实现头文件cpp算法调用 LM优化算法，是一种非线性优化算法，其可以看作是梯度下降和高斯牛顿法的结合。综合了梯度下降对初值不敏感和高斯牛顿在最优值附近收敛速度快的特点。 本人非数学专业，且对算法理解可能不到位，详细的算法推导及各个优化算法之间的关系，非常推荐看METHODS
fx = 4.0/(1+x**2) return fxdef fhtan(x0,f): #复化梯形公式 a=x0[0] b=x0[-1] fx = f(x0) y=2*np.sum(fx)-fx[0]-fx[-1] tn=((b-a)/(fx.shape[0]-1))*y/2 return tn.
原创
2022-08-16 00:59:12
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目录1、原理2、案例3、代码4、结果5、误差分析1、原理2、案例
原创
2022-08-16 01:16:37
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5.1 定积分计算(Romberg) 5.2 多项式求根（牛顿法） 5.3 周期性方程（追赶法）
原创
2021-09-01 09:56:21
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我就废话不多说了，直接上代码吧！# 龙贝格法求积分
import math
a=0 # 积分下限
b=1 # 积分上限
eps=10**-5 # 精度
T=[] # 复化梯形序列
S=[] # Simpson序列
C=[] # Cotes序列
R=[] # Romberg序列
def func(x): # 被积函数
y=math.exp(-x)
return y
def Romberg(a,b,e
最近学了高等数值分析，需要做一下数值分析相关的编程。感觉三次样条插值和Romberg外推加速公式写起来还是有点难度的。分享一下自己的结果。1.三次样条插值本来没有什么头绪，受一个博主的启发，学习了他的代码稍作修改。原博链接：import math
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sympy import *
from
压缩感知原理及其代表应用压缩感知（Compressed Sensing）的研究最早起源于2006年Donoho [1]和Cand´es, Romberg, Tao[2]发表的两篇突破性论文。如今，该理论已经被广泛应用于各个行业和领域。为什么要被叫做压缩感知呢？到今天来看，非常感叹当初创造这个理论时大佬的灵光一现，起了一个听起来非常恰当的名字。Compressed Sensing也可以被叫做Comp
原创
2021-03-23 19:32:38
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一、实验目的 许多工程技术和数学研究中要用到定积分，如果无法直接算不出精确值（如含在积分方程中的积分）或计算困难但可用近似值近似时，就用数值积分法方法加以解决。常用的算法有：复化梯形、辛甫生（Simpson）、柯特斯（Cotes）求积法; 龙贝格(Romberg)算法；高斯（Gauss）算法。二、实验原理 三、实验程序 下
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2023-06-12 23:44:59
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工程数学算法python实现非线性方程求根二分法简单迭代牛顿迭代线性方程组的数值解法三角形线性代数方程组的直接解法Gauss消元法列选主元Gauss消元法LU分解迭代法数据拟合线性回归一般最小二乘拟合数值微积分三点微分公式复化求积公式变长求积公式龙贝格(Romberg)求积法 非线性方程求根二分法def dichotomy(func,a,b,is_print=False,e=1e-8,max_i
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2023-08-10 21:19:38
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