approximation

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    我有两组不同的随机分布实验数据。我需要通过对其每个值应用一些函数,使其中一个分布与另一个分布尽可能相似。函数举例:F(x)= x *(1+(x + p1)* p2,其中p1和p2是一些任意的参数,要找出它是否可能,如果是,那么p1和p2,我写了一个简单的Python脚本: #!/usr/bin/python from scipy.stats import ks_2samp from frang

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    鉴于在RGB我们可以表示256^3组的组合= 16,777,216种颜色,并且由于人眼只能区别大致10,000,000,有明显的6777216个RGB组合即色是无法区分来自对应颜色的剩余。 压缩算法逼近了当跨框架相信在颜色范围空间差异在此基础上工作。考虑到这一点,如何可靠地计算给定颜色是否在与另一个“相似性”的范围内? 当然,“相似性”将是某种可以进行调整任意波形/可调参数,但是这是一个近似反正。

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    我有一个N个测量值的数组,我应该以图形的形式呈现,但图形只能有M个像素宽,而且只能滚动M个像素。 虽然M是恒定的,但N可以是几十到几千之间的任何值。每次当我需要显示图表时,我知道N是什么,但是因为N/M不能是整数,所以我想要以某种方式补偿累积的错误。 我工作在一个普通的C,没有数学库可以使用。 编辑2: 数据相对均匀,偶尔出现峰值,我不想在插值时错过这些峰值。 编辑3: 我要寻找的解决方案,将工作

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    是否有任何字符串匹配代码或算法给了我们从字典中大致匹配的字符串(包含预定义的字符串集合)? 例如:如果字典(字符串集合)中有10个字符串,如果用户输入了一些字符串,那么算法应该告诉你字典中近似匹配的字符串。它会很好,如果我得到匹配的值(或百分比)匹配的字符串。

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    我有一个以高频运行的控制回路,需要计算每个周期的平方根。典型的平方根函数工作正常,但花费时间过长。由于我在每个周期中取平方根的值不会变化太多,因此我想找到一个迭代平方根,它将收敛并跟踪正确的结果。这样我可以在每个时间步骤做一次迭代,而不是很多次。 问题是我看到的所有迭代平方根方法在输入发生变化时可能会失败。特别是当输入变为零然后又增加时,看起来会有问题 - 方法不喜欢以猜测零开始。 我的输入范围是

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    我有一个图G =(V,E),这两个边和节点都有权重。我想分割这个图来创建相同大小的分区。分区大小的定义是sum(vi)-sum(ej)其中vi是该分区内的节点,ej是该分区中两个节点之间的边缘。在我的问题中,图很密集(几乎完成)。有什么近似算法吗? 这在某种程度上类似于bin packing with overlapping objects中垃圾箱尺寸相同的问题。节点的重量是它们的大小和重量的边缘

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    我正在读一本叫做“五十个具有挑战性的概率问题”的书,里面充满了大量的概率相关的脑筋急转弯。我无法解决其中的一个问题,也无法理解解决方案。所以,我写了一个代码来获得更好的感觉。这是最初的问题。 剧院行: 八符合资格的单身汉和七个美女模特随机发生的,以购买剧院的相同的15排座位的单人座椅。平均来说,可结婚的夫妇有多少对相邻的座位出票? 这里是我的代码,让相邻的一对的平均数量从100个随机抽样: #in

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    计数pi的近似 我的节目就是我试图使应该用C使用PI系列近似PI = 4 *(1 - (1/3)+(1/5) - ( 1/7)+(1/9) - (1/11)...)等等。现在 ,通过命令行,程序必须输入项的量来近似出来,例如,如果有人在命令行估算将外出(1/9)进入5。 的问题是,我总是输出零产量,而我不能确定我做了逻辑上的错误。但我相信这是一个for循环问题。其他 一个说明,我使用C,而不是C+

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    我有一个gps值序列,每个值包含:timestamp, latitude, longitude, n_sats, gps_speed, gps_direction, ...(NMEA data的一些子集)。我不确定方向和速度值的质量。此外,我不能指望序列是均匀分布的w.r.t.时间戳。我希望在一个平稳的时间步骤中获得平稳的轨迹。 我读过卡尔曼滤波器是这类任务的首选工具。这确实是这样吗? 我发现卡尔

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    我很难理解为什么使用泰勒级数函数来获得函数的近似值,而不是在编程时只使用函数本身。如果我可以告诉我的电脑计算e ^(。1),它会给我一个确切的值,为什么我会采取一个近似值?