首页 > TAG信息列表 > 插值法

数据插补—拉格朗日插值法

数据分析 数据清洗：缺失值处理、1删除记录 2数据插补 3不处理 数据在https://book.tipdm.org/jc/219 中的资源包中数据和代码chapter4\demo\data\catering_sale.xls 常见插补方法 插值法-拉格朗日插值法 根据数学知识可知，对于平面上已知的n个点（无两点在一条直线上可以找到n-1次

【最优化】C++实现逐次插值逼近法（三点二次插值法）

三点二次插值法代码 #include <iostream> #include <cmath> #include <random> #include <ctime> int SEED = 0; // 用于设置不同的种子，防止产生相同的随机情况 // 课本P137第6题函数 double f(double t) { return 1 - t * exp(- t * t); } // 课本P114例3.3.2 double f1

数值分析手写笔记

数值分析——绪论 第一章 非线性方程和方程组的数值解法 第二章 线性代数方程组数值解法 第三章 插值法与数值逼近 第四章 数值积分

matlab关于牛顿插值法的简单应用

X=[1,2,3,4,5,6]; %X矩阵 Y=X.^3-4.*X; %Y矩阵 N=6 %总共六个结点 f=zeros(N,N); %建立一个N维零方阵 for k = 1 : N f(k,1)=Y(1,k); %先给第一列赋值Y end for i = 2:N %列 for k = i:N %行 f(k,i)=(f(k,i-1)-f(k-1,i-1))/(X(k

拉格朗日插值法

简陋的拉格朗日插值法学习过程 题目 已知 \(n\) 个点，确定了一个 \(n-1\) 次多项式 \(f\)，求 \(f(x)\) 拉格朗日插值法 \[f(x)=\sum_{i=1}^ny_i\prod_{j \ne i}\frac{x-x_i}{x_i-x_j} \]即可 \(O(n^2)\) 计算 模板 直接套用公式即可 \(\text{Code}\) #include <cstdio> #define LL l

[数学建模] 数据预处理

在进行数据处理之前，往往需要对数据中一些不完美的地方进行预处理，使得我们能够更好地进行数据的分析计算。 缺失值 一、删除 如果某一项缺失数据过多，剩余的记录可能难以再反映出真实的情况，可以考虑删除该项。 二、均值、众数插补 对于一些对个体精度要求不高的数据，可以考虑将

双线性插值法

双线性插值法 前言一、什么是插值？2.常用的插值算法3.最近邻法(Nearest Interpolation)3.1总结3.2双线性插值对应关系4.单线性插值5.双线性插值 前言 目标检测和语义分割的集大成者MaskRCNN提出了ROI Align，相比于Faster-RCNN中的ROIPooling，RA解决了区域不对称的问题，ROI

拉格朗日插值法

\(n^2\) 暴力插值： \(f(k) = \sum^n_{i=1} y_i \cdot \prod_{j \neq i} \frac{k - x_j}{x_i - x_j}\) 横坐标连续时，可 \(O(n)\) 插值： \(qz_i = \prod^i_{j=0} (k - j)\) \(hz_i = \prod^n_{j=i} (k - j)\) \(f(k) = \sum^n_{i=1} y_i \cdot \frac{qz_{i - 1} \time

拉格朗日插值法

这个也没啥太特别，就是很快速的求出了一个多项式的某一项 直接上公式： \[\huge f_i(x)=\frac{\prod\limits_{j\not = i}(x-x_j)}{\prod\limits_{j\not = i}(x_i-x_j)}*y_i \]\[\huge g(x)=\sum_{i=0}^nf_i(x) \]证明不想说，只是为了自己复习用 inline int lglr(int n,int *x,int *y,i

拉格朗日差值

缺失值处理： 举止，中位数，众数插补法 使用固定值（规定的标准值） 最近邻插补法 回归方法 插值法 插值法有拉格朗日差值和牛顿插值法。 一个较大的区别是，当节点增减的时候，拉格朗日插值必须重新计算，牛顿法则 可以避免这一点。 下面是python scipy中的lagrange插值函数的使用，使用某个插值点

newton_forward_interpolation 牛顿向前插值法

newton_forward_interpolation 牛顿向前插值法 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/66793653 https://www.geeksforgeeks.org/newton-forward-backward-interpolation/ 插值是对自变量的任意中间值估计函数值的技术，而计算给定范围外的函数值的过程称为外推。 正向差值:$y_1-y_0

燃料电池压缩机系统学习

压缩机在燃料电池中的作用：压缩空气，为反应堆提供氧气。 对压缩机进行建模时，需要进行的讨论： （1）压缩机效率与整机效率 首先在绝热过程中，有pv^γ=常数，因此压缩空气之后，温度空气温度就好相对应升高。 同时在研究压缩机热效率时，忽略热交换，气体在管道的动能忽略，恒压热容为常数。 所

几道拉格朗日插值法题及杜教模板应用

今天做了几道拉格朗日插值的题，这个知识点虽然很早就知道，但是却很少遇到相关题目，今天记录一下相关套路。首先是无敌的杜教模板： #include <bits/stdc++.h> #define rep(ii,a,b) for(int ii=a;ii<=b;++ii) #define per(ii,a,b) for(int ii=b;ii>=a;--ii) using namespace std; type

【计算方法数值分析】matlab插值问题，拉格朗日插值、牛顿差值实现及对比

【计算方法数值分析】插值问题 1、 拉格朗日插值 function f=agui_lagrange(x0,y0,x) %x0为节点向量，y0为节点上的函数值，x为插值点，f返回插值 n=length(x0); m=length(x); format long s=0.0; for k=1:n p=1.0; for j=1:n if j~=k p=p*(x-x0(j))

Lagrange插值法的实现——C\Java\Python

Lagrange 插值法   一、问题 对于给定的一元函数  的 个节点值 。试用Lagrange公式求其插值多项式或分段三次Lagrange插值多项式。 数据如下： （1）  xi 0.4 0.55 0.65 0.80 0.95 1.05  yi 0.41075 0.57815 0.69675 0.90 1.00 1.25382   求五次

用插值法求国债收益率

用插值法求国债收益率 -- coding: utf-8 -- “”" Created on Tue Mar 16 20:41:11 2021 @author: Administrator “”" import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pylab import mpl mpl.rcParams[‘font.sans-serif’]=[‘SimHei’] mp

数值分析13 - 分段样条插值法（实际运用中，往往没导数值，又不想边沿震荡-＞点值+边界条件）

定义   存在唯一性：   常用边界条件：   例题：   二维线性插值：                                                                                                                                

【数学】拉格朗日插值法

定义 对某个多项式函数，已知有 细节 拉格朗日插值法的 \(k\) 的取值很容易让人迷惑，本文中所有的公式、代码都用 \(k\) 表示多项式的最高次数，也就是不超过 \(k\) 次的多项式。 插值一个 \(k\) 次多项式函数需要 \(k+1\) 个点。 \(k\) 次多项式的部分和，是一个 \(k+1\) 次多项式，

拉格朗日插值法入门

目录0.什么是插值1.拉格朗日插值法2.拉格朗日插值法的应用2.1.多项式插值2.2. DP 优化 0.什么是插值 在离散数据的基础上补插连续的函数，使得这条连续函数经过所有离散数据点，这个过程就叫插值。 其意义在于： 插值是离散函数逼近的重要方法，利用它可通过函数在有限个点处的取值状况

第十五章：ArcGIS地统计分析

　　地统计分析是空间统计学的一个重要分支，被广泛应用于许多领域。ArcGIS地统计分析功能是借助于ArcGIS地统计分析模块（ArcGIS Geostatistical Analyst）来实现的。 一、ArcGIS地统计分析概述 　　1.ArcGIS地统计分析模块介绍 　　ArcGIS地统计分析模块（ArcGIS Geostatistical Analyst

Matlab插值法

实验目的： 1.Matlab中多项式的表示及多项式运算 2.用Matlab实现拉格朗日及牛顿插值法 3.用多项式插值法拟合数据 实验要求： 1.掌握多项式的表示和运算  2.拉格朗日插值法的实现（参见吕同富版教材） 3.牛顿插值法的实现（参见吕同富版教材） 实验内容： 1.多项式的表达式和创建；多项式的四则运

《Python数据分析与挖掘实战》-拉格朗日插值法代码问题

由于与作者用的版本不同的问题，这本书里面很多代码方式对模块的新版本不适用了，以下作一些记录与修改。 有关书中4-1用拉格朗日法进行插补，会有几处warning和报错, 网上大部分小伙伴都在解决过滤异常值的告警问题，其实真正有问题的是这里： 仅针对课本里出现的问题，正常的索引都是

拉格朗日插值法

拉普兰德 拉格朗日差值法，它可以通过\(n\)个点来构造出一个\(n-1\)次多项式\(f(x)\)（恩。应该是最多\(n-1\)次，因为有些高次项的系数可能是\(0\)）。 8说了。。。康题：P4781 【模板】拉格朗日插值 题意：给\(n\)个点\((x_1,y_1),\dots,(x_n,y_n)\)，你要构造出一个多项式\(f(x)\)，使得\(\fora

拉格朗日插值以及它的变形

首先，我们要知道，谁是拉格朗日： 但其实这不重要，重要的是它的插值法； 对于一个点值多项式，我们可以n^3地把它高斯消元得到一组系数解； 但这太慢了； 所以我们需要用到拉格朗日插值； 先看一个公式  $f(x)=\sum_{i=0}^{n}y_{i}\prod_{j\neq i}^{n}\frac{(k-x_{j})}{(x_{i}-x_{j})}$

YUV420转YUV444 , YUV420转RGB

原文链接：https://my.oschina.net/fuyajun1983cn/blog/263968 我想大家应该知道了YUV的颜色表示原理即： 　　Y = 0.299R + 0.587G + 0.114B  　　U = -0.147R - 0.289G + 0.436B  　　V = 0.615R - 0.515G - 0.100B  　　R = Y + 1.14V  　　G = Y -