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    我想计算(1.0-p)^n其中p是0到1之间的一个双精度值(通常非常接近0),n是一个正整数,可能大约为数百或数千(也许更大;我还不确定)。如果可能的话,我希望仅仅使用java.lang.Math.pow(1.0-p, n)中的Java构建这个,但是我略微担心,在我感兴趣的值的范围内,可能会有巨大的准确性/精确度损失。是否有人有一个关于使用Java的实现可能会出现什么样的错误的粗略想法?我不确定它

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    我正在开发一个项目,并且发现自己处于一种情况,我需要一个函数来至少获得W(x)的值的近似值Lambert W function,其中x可以是任何实数。我在Java工作。我在搜索时无法在Java中找到W的任何实现。如果需要,我愿意自己编写实现代码,但我不确定现在该如何实现。任何推动正确的方向将不胜感激。

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    Monniaux的优秀文章"The Pitfalls of Verifying Floating Point Arithmetic"给出了意想不到的数字行为的例子。但是,大部分示例都依赖于扩展精度FPU或扩展精度操作(例如,乘加)。除了有符号零和涉及NaN的比较,在扩展精确硬件被禁用时,是否有任何令人惊讶的数字行为的好例子?

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    我会先说这感觉应该很简单......但这对我来说并不完全明显。我正在尝试使用BrentOptimizer来查找函数的局部最小值和最大值。我对这些的周期性有了一个概念,我觉得我应该能够使用BracketFinder来包围最佳值,然后将它发送到BrentOptimizer。 她是文档:http://commons.apache.org/math/api-2.2/org/apache/commons/m

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    我正在做一些数值估计和卡尔曼滤波器校正,并希望更好地估计我和Q参数,最好是动态的。 http://en.wikipedia.org/wiki/Kalman_filter#Estimation_of_the_noise_covariances_Qk_and_Rk 那篇文章提到,GNU八度目前从数据确定这些参数的最佳方式: http://en.wikipedia.org/wiki/GNU_Octave

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    是否存在编写R中数学计算最佳实践的简单的类似Cheatsheet的文档?有没有人有他们的最佳做法的短名单?例如,其将包括相似的项目: 对于大数值矢量x,代替计算x^2,应该计算x*x。这加快了计算。 要解决一个系统$ Ax = b $,从来没有解决$ A^{ - 1} $和左乘$ b $。存在较低阶算法(例如,高斯消除) 我确实找到了一个很好的数值分析备忘录here。但我正在寻找更快,更肮脏,更具

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    我被要求编写一个程序来解决这个方程(x^3 + x -1 = 0)使用不动点迭代。 定点迭代算法是什么? Python中是否有任何固定点迭代代码示例? (而不是从任何模块的功能,但与算法的代码) 谢谢

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    http://en.wikipedia.org/wiki/Binary_GCD_algorithm 此维基百科条目有一个非常不满意的含义:二进制GCD算法是在同一时间高达60%,比标准的Euclid算法更高效,但作为迟到1998年,Knuth得出结论,他的现代计算机的效率只有15%的提高。 那又过了15年......这两种算法今天如何在硬件方面取得进步? 是否二进制GCD继续优于欧氏算法低级语言但

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    使用双I型三次样条插值算法。 这项工作看起来很成功,但当计算出非常小的值时,出现了6%左右的相对误差。 双数据类型是否足以进行准确的科学数值分析?

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    我有一个非常大的mongo数据库集合。 现在每晚有很多任务的工作都有一个任务来运行它。今天早晨我感到 var sets = Collection.FindAll(); await sets.ForEachAsync(handler) 现在: System.FormatException:反序列化 类的 连接属性发生错误 的代码,像这样一个foreach在它运行SR.BusPortal.Dom