approximation

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我想用神经网络逼近简单的一维函数（仅限输入层）。我尝试了不同的设置（学习速率，动量，隐藏节点数量等）和I似乎在仅接近1个周期（0; 2PI） - 比方说 - 正弦函数时能够取得好的结果。当我尝试多个周期的正弦函数时，事情变得非常快。网络看起来似乎能够以一种体面的方式接近第一个周期，但之后网络的输出值进入一个恒定值的线性线（该线在0到-0.5之间，取决于设置）。我尝试了很多设置，但即使有大量的交

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蟒蛇，海龟，pi和蒙特卡罗

我试图近似pi使用蒙特卡罗和蟒蛇中的海龟。代码运行良好，但我遇到了一个问题，我的“近似值”都是非常错误的。我总是得到小于1的值，所以？我的代码是在这里下面 import turtle import math import random fred = turtle.Turtle() fred.speed(0) fred.up() wn = turtle.Screen() wn.se

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在Java中实现Riemann Siegel公式，对改进余数项好奇

我写了一个计算Riemann-Siegel Z（t）函数的基本程序。我很好奇，如果有更好的方法来近似剩余期限。我现在使用的方法使用了来自Haselgrove的可怕表格近似值。 Further information about the Riemann Siegel formula。这可能稍微先进一点，但有关这方面的更多详细信息，请参见this thesis。另外，在Edwards book。我知

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近似样本的典型值

假设我有一个N个正实数的样本，我想为这些数字找到一个“典型”值。当然，“典型”的定义不是很明确，但可以考虑以下更具体的问题：这些数字是分布式的（粗略地说）它们的一部分（1-ε）是从高斯正平均值m> 0，均方差σσ为< m，其中一小部分ε取自其他分布，对于大数和小数都是重尾数。我想在几个标准偏差内估计高斯的均值。一个解决方案是计算中位数，但是当它是O（N）时，常数因子对于中等N不是很好，而且它需

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如何有效地评估或近似一条路段的线形？

我正在面对C语言中实时计算布洛克值的问题。首先，我尝试使用Matlab编码器为Fresnel公式的quadgk积分器获取自动生成的C代码。这在我的测试scnearios中基本上很有用。唯一的问题是它运行速度非常慢（在Matlab以及自动生成的代码中）。另一种选择是插入通过直线（线性插值）连接采样点的单位回旋曲的数据表。当我发现只有曲率小的变化（沿着回旋线很小的台阶）后，我放弃了，结果明显降低了

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r - 从概率网格抽样（贝叶斯后验近似）

我正在做贝叶斯分析，我试图估计两个参数。为了近似后验分布，我构建了一个精细网格并计算网格中每个元素的后验概率。我规范化它，使网格总和为1. 现在我对分布采样感兴趣。这是我到目前为止有： sampleGrid <- function(post.grid, mu.grid, sig2.grid) { value <- sample(post.grid, 1, prob=post.grid)

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如何获取gnuplot图例中的波浪符号或近似符号？

我想在我的gnuplot的图例中使用代字符（〜）或近似符号（在latex \ approx中）。我正在使用epscairo终端。我试图塞汀或者：集编码ISO_8859_1 或集编码UTF8 ，并使用不同的命令，例如\ 176如这里descbribed（http://ayapin-film.sakura.ne.jp/Gnuplot/Docs/ps_guide.pdf），但似乎没有任何工作。

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在python中的欧拉方法

我试图实现euler's method来近似py的值e。这是我到目前为止有： def Euler(f, t0, y0, h, N): t = t0 + arange(N+1)*h y = zeros(N+1) y[0] = y0 for n in range(N): y[n+1] = y[n] + h*f(t[n], y[n]) f

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多边形（或其部分）的圆形近似

我的问题的简短描述我需要实现从G1指示GCODE autorefactoring为3D打印G2和G3（http://www.cnccookbook.com/CCCNCGCodeArcsG02G03.htm）。 G1是一个与印刷的直线运动（路径由向量描述）。我正在寻找algorytm aproxymate圆/弧（特别是它的中点）基于给定的矢量路径。请注意，G2和G3不能打印不是圆的一部分的曲线