approximation

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我有一组N个对象，我想计算一个NxN距离矩阵。有时我的N个对象集非常大，我想通过计算距离比较的一个子集来计算NxN距离矩阵的近似值。任何人都可以指出我计算近似矩阵的方向吗？我有一些想法，但我想避免重新发明轮子。编辑：算法类型的一个例子将利用如下事实：如果对象A和对象B之间的距离非常小，并且对象B和对象C之间的距离非常小，对象A和C之间的距离稍短。

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有效选择随机数

我有一个方法，它使用随机样本近似计算。这种方法被称为数百万次，所以选择随机数的过程非常重要。我不知道Java类的速度有多快Random().nextInt真的，但我的计划似乎并没有那么多好处，我想这一点。当选择随机数，我做了以下（处于半伪代码）： // Repeat this 300000 times Set set = new Set(); while(set.length != 5)

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寻找估算方法（数据分析）

由于我不知道我现在在做什么，我的措辞听起来可能很有趣。但严重的是，我需要学习。我面临的问题是想出一个方法（模型）来估计软件程序的工作方式：即运行时间和最大内存使用量。我已经有了大量的数据。该数据集概述了程序在不同条件下如何工作，例如 <code> RUN Criterion_A Criterion_B Criterion_C Criterion_D Criterion_E <br> ---

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临时团体成员资格 - 任何聪明的方法来做到这一点？

我正在建设一个网站。它有用户可以加入的组。这个和“正常”组的区别在于临时成员是 - 当用户加入一个组时，他决定了成员的长度：5天，周，2周等等定义）。或者可能所有成员资格可以设置为相同的长度 - 比如说一周 - 如果使事情变得更简单。我想有一个每个组的成员数量的运行计数。这个数字不需要精确到最后一秒。但它也不能已过时 - 比方说，应该每天更新一次。计算成员数量的“显而易见的”方式

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使用傅立叶描述符近似形状边界

我想通过使用傅立叶描述符来近似形状边界。我知道这是可以做到的，因为我已经在课堂上了解了它，并在几个来源中阅读了它。要获得（x，y）坐标边界的傅里叶描述符，我做如下操作： 1）将（x，y）坐标转换为x + iy形式的复数2）号写入1D傅立叶的组变换 3）输出是傅立叶描述符为了接近边界，我简单地删除（设置为零）的高频率，然后应用逆傅里叶变换，然后将其转换的复数回到（x，y）坐标，然后从这组新的坐标

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C中的中心差分近似值

我在为决赛学习时遇到了这个问题，而且我似乎无法使其发挥作用。这个问题本身如下所示。任何关于如何解决这个问题的帮助将不胜感激。下面是我解决类似问题的代码。我希望它可以作为一个基础上解决这一问题 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cmath> using namespace std; doub

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这些数据的插值有什么选择

步长大小不一样，数据也不多。我们有像>--4-6----3-9----4-7----9-3----4-1---->（-步骤在这里）的数据，在现实生活中，这些数据是围成一圈。什么多项式/公式可以帮助我插入这些数据？ Bezier会工作吗？

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寻找斯坦纳森林的近似算法

考虑加权图G =（V，E，w）。我们给定了一系列顶点V_i的子集。斯坦纳森林是一个森林，对于顶点的每个子集V_i都将该子集中的所有顶点与树连接起来。示例：只有一个子集V_1 = V.在这种情况下，斯坦纳森林是整个图的生成树。示例：图P4（具有4个顶点的路径）和两个子集：V_1 = {v1，v4}和V_2 = {v2，v3}。这个例子的斯坦纳树就是整个图。足够的理论。以最小的重量找到这样的森林

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计算机编程艺术中近似等于和基本等于的差异

我从其他地方得到这段代码片段。根据网站管理员，代码摘自The art of computer programming by Knuth 由于我没有该书的副本，我可否知道这两个函数之间有什么区别？ bool approximatelyEqual(float a, float b, float epsilon) { return fabs(a - b) <= ((fabs(a) < fab