approximation

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    我需要近似Birnbaum-Saunders distr的样本参数。这里是我的代码: x =c(6.7508, 1.9345, 4.9612, 22.0232, 0.2665, 66.7933, 5.5582, 60.2324, 72.5214, 1.4188, 4.6318, 61.8093, 11.3845, 1.1587, 22.8475, 8.3223, 2.6085, 24.0875,

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    给定一个值为x的数组的初始猜测,我试图找到最接近x的系统的根。如果您熟悉找到一个系统的根,你就会明白,找到根方程组的f满足: 0 = f_1(x) 0 = f_2(x) .... 0 = f_n(x) 哪里f_i距离f 一个特定的功能有内包scipy这将完全做到这一点:scipy.optimize.newton_krylov。例如: import scipy.optimize as sp

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    嗨,我已经查看了本网站上关于斯特林的近似值的其他问题,但没有一个有帮助。我想要计算两个斯特林近似方程的阶乘和近似因子。然后,如果输入小于或等于14,我将它们放在一个包含用户输入的所有值的表格中。或者,我将它们放在不同表格中,其中包含用户输入的近似值的所有值我已经尝试了很多东西,但我不知道自己出错的地方。 我只是想知道如何获得近似值的正确值?我已经得到了阶乘。 这里是整个代码: #include <

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    如果P不等于NP可以证明没有近似算法进入最佳顶点覆盖的k,其中k是一个固定的常数?

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    我有(x, y)点列表。我知道如何制作一张通过所有这些点并具有连续的第一(和第二,尽管不太重要)导数的Bézier曲线列表。但是,我最终得到的名单太长了。如果它能让我减少我拥有的曲线数量,我更愿意接近我拥有的点数。我希望能够传递一个参数,以表明我近似得到的近似值或最大数量的曲线,最好是前者。 我希望这样做的原因是,最终结果将有一个图形用户界面,用户可以在其中编辑Bézier曲线,并且曲线不会严格地

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    我正在寻找一种算法(最好在Go或C中)以找到Pi的最接近的共同部分n/d,其中包含范围可能的分母(dmin,dmax与1 < = dmin < = dmax < = 1e15)。如果有多个与Pi具有相同距离的普通分数,我想找到分母最小的分数。 注意:暴力方法效率不够高,因此我正在寻找更智能/更高效的解决方案。 示例:对于DMIN = 1和Dmax = 10的最接近的共同部分是22/7与大约0.00

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    BigQuery表示近似集合函数可根据内存使用情况和时间进行扩展,但会生成近似结果而不是精确结果。 我在钻取或配置单元中找不到像这样的任何函数。 通过集群计算,我们可以轻松获得确切的结果,为什么以及何时应该使用此APPROX_FUNC? 我也希望有人能告诉我在APPROX_TOP_COUNT中使用了哪种算法? THX!

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    为什么当我输入0.1作为步长时,我的代码只能达到2.4的x值作为输出?如果我输入一个像.01或.001这样的值,它会上升到2.5。 #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; int main() { double step; double x0 = 1.0; double y0 = 1

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    当对结果使用近似值时(例如,当计算根或者除以一些限制时),是否有办法知道近似值何时与许多数字中的确切结果(使其成为有效数字)相匹配而不知道确切的数值结果? 我正在处理的具体问题是使用牛顿方法仅使用除2(bitshift)的C++近似a/b。近似值必须精确到十五的十进制数。但是我无法知道b!= 2的a/b的确切结果,还是我错了? 感谢您的所有答案。

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    这是一个关于我的作业,特别是关于NASM的问题。 我正在写一个算法来查找数字的最小整数。 (大于1) 在伪代码可以概括为: if(n%2==0) return 2; for(i=3; i <= n/2; i+=2) if(n%i==0) return i; return n; 该方案是仅比为大量的要求稍微慢一些。 (n> 1 000 000 000) 最明显