——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:

- Eddy's research II Time Limit:2000MS     Memory Limit:32768KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Description As is known, Ackermann function plays an important role in the sphere of theoretical computer science. However, in the other h

对于所有的蕴含式,生成一张有向图,对于每一个蕴含式,将左边的每一个文字连接到一个中间结点,并用中间结点记录蕴含式左边文字的数量,然后将中间结点连接到蕴含式的右侧结点.例如,对于蕴含式集合 生成的有向图如下 然后将所有的文字的设为false,从某一个值为0的中间结点开始做深度优先遍历,将中间结点所连接的文字设为true,并将这些文字所指向的中间结点的值减1,如果有某个中间结点减去1后为0, 说明指向中间结点的文字都为true,要满足蕴含式,则需把中间结点指向的结点的值设为true,即继续在这个中间

最近翻阅资料,找到 chart.DataManipulator.FinancialFormula()公式的使用,打开另一扇未曾了解的窗,供大家分享一下. 一 DataManipulator类 运行时,执行数据操作.此类是通过chart中DataManipulator属性对外公开的. 在C#中的继承关系如下: System.Object System.Web.UI.DataVisualization.Charting.DataFormula System.Web.UI.DataVisualizat

MATLAB之数据处理+公式拟合 前言:由试验得到一组数据,对该组数据进行处理,作图分析,分析各变量的关系,期望得到拟合公式. 试验数据背景 本次试验有三个自变量:V.M.G,因变量为F,每组试验重复5次,试验目的是探寻F与三个自变量之间的关系,先定性后定量. 数据采集格式如下: 采集值与时间曲线如下: 数据处理 (1)判断有用数据,并取出存储 有用的数据是指在采集值与时间曲线图中,因变量平稳时的取值.可截取平稳区间的数据,对其求平均值,并求方差判断其稳定性. (2)单个试验数据处理 在单个试验

实验前准备:设计表格项,通过设计公式,从而输入原始数据后直接得到最终的结果数据,学习常用的VBA公式及处理:Cn-$B$4,其中的$B$4表示绝对单元格位置;SUM(Xm:Yn)求范围内的和. 针对实验获得的线性数据表,要从中分析出线性公式,那么就用excel进行简单的处理: 1 前数据处理,数据平滑滤波.平均处理等,最终获得一组多个分度点的x-y数据. 2 选择x-y数据区域,插入-图表-x-y散点图 3 点击生成的图表在右侧出现的工具中选择: 图表-趋势线-更多线性:选择显示公式和R^2值

技术背景 在前面的几篇博客中,我们分别介绍了MindSpore的CPU版本在Docker下的安装与配置方案.MindSpore的线性函数拟合以及MindSpore后来新推出的GPU版本的Docker编程环境解决方案.这里我们在线性拟合的基础上,再介绍一下MindSpore中使用线性神经网络来拟合多变量非线性函数的解决方案. 环境配置 在按照这篇博客中的方法进行安装和配置之后,可以在本地的docker镜像仓库中找到一个mindspore的镜像: [dechin-manjaro gitlab]# d

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,

功能:通过样本进行训练,让线性单元自己找到(这就是所谓机器学习)工资计算的规律,然后用两组数据进行测试机器是否真的get到了其中的规律. 原文链接在文尾,文章中的代码为了演示起见,仅根据工作年限来预测工资,参数是一维的,最后绘制的图也是平面图.本着学习的态度,我将代码改为能根据两个参数来预测工资,两个参数分别是工作年限和级别,并且用3D图绘制出拟合的效果.原作者的代码是适用于Python2.7的,我的代码适用于Python3,谨供参考. 注意:绘图代码需要安装matplotlib. 代码: #!

1999年由David Lowe首先发表于计算机视觉国际会议(International Conference on Computer Vision,ICCV),2004年再次经David Lowe整理完善后发表于International journal of computer vision(IJCV).截止2014年8月,该论文单篇被引次数达25000余次.---来自百科 本打算对04年的论文进行翻译,结果.居然搜到完整翻译版,虽然翻译的不太好,不过有聊胜于无.本文的讲解大部分主要还是借鉴了

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49804441 常见的曲线拟合方法 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小       3.使偏差平方和最小 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法. 皮皮blog 多项式拟合 多项式拟合公式 多项式阶数对数据拟合的影响 数据量较少,阶数过高,可能过拟合. 多项式拟合问题描述 假定给定一个训练数据集: 其中,是输入的观测值,是相应的输出y的

最近在分析一些数据,就是数据拟合的一些事情,用到了matlab的polyfit函数,效果不错. 因此想了解一下这个多项式具体是如何拟合出来的,所以就搜了相关资料. 这个文档介绍的还不错,我估计任何一本数值分析教材上讲的都非常清楚. 推导就不再写了,我主要参考下面两页PPT,公式和例子讲的比较清楚. 公式: 例子: matlab代码如下: clear all; close all; clc; N=10; %设置拟合阶数 x=1:0.5:10; y=cos(x); %生成待拟合点 p=polyfit

05插值和拟合 1.一维插值 (1) 机床加工零件,试用分段线性和三次样条两种插值方法计算.并求x=0处的曲线斜率和13<=x<=15范围内y的最小值. x0=[0 3 5 7 9 11 12 13 14 15]; y0=[0 1.2 1.7 2 2.1 2.0 1.8 1.2 1.0 1.6]; x=0:0.1:15; % interp1现有插值函数,要求x0单调,'method'有 % nearest 最近项插值 linear 线性插值 % spline 立方样条插值 cubic 立方插值

Oracle Sales Cloud(Oracle 销售云)是一套基于Oracle云端的CRM管理系统.由于 Oracle 销售云是基于 Oracle 云环境的,它与传统的管理系统相比,显著特点之一便是集成性:将服务器.数据库.系统应用和开发工具都放在云端,为用户提供了一体化的开发和部署平台. 众所周知,ERP.CRM或HR等管理类系统,最终要应用到企业实际业务中,那么必然会涉及到一个问题--根据实际业务情况进行定制化开发.以前我们在做定制开发时,应用系统和开发工具一般是分开的,比如Oracle

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.前言 在前面我花了两个篇幅来讲解行列号的获取,也解释了为什么要获取行列号.在这一章,我将把常见的几种请求瓦片时的URL样式罗列出来,并且给出大致的解释. 我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 2.ArcGIS切图——exploded类型 在前面章节中我已经贴出了explod

ps.  1.“\!” 表示其前后字符之间无间隙        2.暂留        3.段落中的数学表达式应该置于( 和), $ 和$ 或者begin{math} 和end{math} 之间.        4.对于较大的数学式子,最好的方法是使用显示式样来排版:将它们放置于[ 和]或begin{displaymath} 和end{displaymath}之间.这样排版出的公式是没有编号的.如果你希望LATEX 对其添加编号的话,可以使用equation环境来达到这一目的. 5.特殊字符:下

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {

2186: [Sdoi2008]沙拉公主的困惑 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 259 MB Submit: 2417 Solved: 803 [Submit][Status][Discuss] Description 大富翁国因为通货膨胀,以及假钞泛滥,政府决定推出一项新的政策:现有钞票编号范围为1到N的阶乘,但是,政府只发行编号与M!互质的钞票.房地产第一大户沙拉公主决定预测一下大富翁国现在所有真钞票的数量.现在,请你帮助沙拉公主解决这个问题,由于可能张数非

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

WebGIS中通过行列号来换算出多种瓦片的URL 之离线地图 1.前言 在前面我花了两个篇幅来讲解行列号的获取,也解释了为什么要获取行列号.在这一章,我将把常见的几种请求瓦片时的URL样式罗列出来,并且给出大致的解释. 我在这里将地图分为离线地图和在线地图.所谓离线地图,即保存在本地而没有发布的地图.在线地图即发布与网上,可以通过浏览器访问的地图. 2.ArcGIS切图——exploded类型 在前面章节中我已经贴出了exploded类型的切图图片,这里再次给出. 那么如何通过行列号来换算出此瓦