首页 > TAG信息列表 > 逼近

帕德逼近和函数综合问题

\section{帕德逼近} \href{https://zhuanlan.zhihu.com/p/92873681}{帕德逼近(Pade’s Approximant)} \begin{liti}(2018年全国3卷高考理科,难度: \score{3}{5})已知函数$f(x)=(2+x+ax^2)\ln(1+x)-2x$. (1)若$a=0$,证明:当$-1<x<0$时, $f(x)<0$;当$x>0$时, $f(x)>0$; (2)若$x=0$是

小数逼近算法

小数逼近算法 常用的小数逼近算法有擂台算法与追赶算法，擂台最坏的时间复杂度为O(N^2)，追赶的时间复杂度为O(2n)。   擂台算法 给定小数A，求[1,L]范围内的两个整数N，D，使得N/D≈A，且为该范围内的精度最高比。 擂台算法通过让N、D双重循环，找到最优解，保存输出。   追赶算法 同为上

强化学习之基于函数逼近的同轨策略预测（一）-- 价值函数逼近和预测目标

注：本节内容是对Sutton的《Reinforcement Learning：An Introduction》第九章的理解整理~ 这里是第一、二节 我们知道 强化学习主要是通过对状态或动作状态组的值函数估计来进行决策。在之前的讨论中，每个状态的状态值函数只受前继、后继状态的影响，一次更新只影响一个状态（可以看做状态

数学中的数值逼近问题

import numpy as np import pylab as pl from scipy import interpolate import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False x = np.linspace(0, 2 * np.pi + np.pi

二分答案模板

理解 1、check(int x) 检查x是否满足某种性质 2、模板1为：满足条件向左逼近，不满足条件向右逼近。求最小值 3、模板2为：满足条件向右逼近，不满足条件向左逼近。求最大值 bool check(int x) {/* ... */} // 检查x是否满足某种性质 // 区间[l, r]被划分成[l, mid]和[mid + 1, r]时使用：

黄金价格将向2000美元逼近

　　外汇密探报道：随着通胀担忧消退，黄金价格终于迎来了期待已久的买盘，高盛(Goldman Sachs)分析师米哈伊尔·斯普鲁吉斯(Mikhail Sprogis)表示，金价上涨才刚刚开始。 　　斯普鲁吉斯本周在一份新的研究报告中重申了他对金价每盎司2,000美元的目标价，在美国国债收益率支撑和通胀担忧

14 棣莫弗的二项概率逼近

同惠更新，伯努利一样，人们熟悉棣莫弗，想必是因为著名的棣莫弗公式，如下： 据数理统计学简史一书上的说明，棣莫弗之所以投身到二项概率的研究，非因伯努利之故，而又是赌博问题(赌博贡献很大丫哈)。有一天一个哥们，也许是个赌徒，向棣莫弗提了一个和赌博相关的一个问题：A,B两人在赌场里赌博，A,B各自

《强化学习》中的第11章：基于函数逼近的离轨策略方法

前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十一章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。 总的来说，第11章学习体验不好。可能是由于内容本身比较抽象，第11章属于星标章节。练习题没有引起我的兴趣。还有一点比较令人失望：尽管本章讨论了不少

《强化学习》中的第10章：基于函数逼近的同轨策略控制

前言： 本次笔记对《强化学习（第二版）》第十章进行概括性描述。 以下概括都是基于我个人的理解，可能有误，欢迎交流：piperliu@qq.com。 正文 很短的一章，是对于第九章的延续。 第九章中，我们用函数逼近的方法为 V (

机器学习模型的误差分析-逼近误差、泛化误差、优化误差

逼近误差 模型最好能逼近真实模型到什么程度 考虑target function和能从假设空间中学到的the best function的距离 而已经证明一层隐藏层（+一层输出层）也能很好地拟合任何函数。XOR问题不能被单独一层网络解决。 泛化误差 泛化即推广能力。 考虑在假设空间中的best function和

EASY1密码的线性逼近和密钥恢复

             

《模式识别》学习笔记（二十三）有限项正交函数级数逼近法

                                                                                                                   

最佳平方逼近的Matlab

最佳平方逼近是先求积得到希尔伯特矩阵，再根据矩阵求解方程。 function [A,B,p]=zjpfbj_zzy(weightfun,primaryfun,fun,a,b) % ---wfun：权函数 % ---phifun：基函数 % ---fun：逼近函数 % ---a,b：逼近区间的端点 % ---n：最佳逼近的次数，默认值为1 % 输出参数

DAC和ADC的实现方法

DAC DAC的作用是将数字信号转换为与之相对应的电平(幅值)的模拟信号。 DAC实现方法： 1、  T型电阻网络方式：由T型电阻网络和反相运算器构成。 2、  倒T型电阻网络方式 T型电阻网络：                         ADC ADC的主要工作方式为： 1、  逐次逼近型模数转换 2、 

TensorFlow从0到1之TensorFlow多层感知机函数逼近过程（23）

Hornik 等人的工作（http://www.cs.cmu.edu/~bhiksha/courses/deeplearning/Fall.2016/notes/Sonia_Hornik.pdf）证明了一句话，“只有一个隐藏层的多层前馈网络足以逼近任何函数，同时还可以保证很高的精度和令人满意的效果。”本节将展示如何使用多层感知机（MLP）进行函数逼近，具体来说，是预

轻量级C++神经网络应用库CreativeLus：3、复杂函数逼近。案例：多输入混合逼近。

github资源地址：[Release-x86/x64] 上一篇：轻量级C++神经网络应用库CreativeLus：2、分类问题。案例：空间点在平面上2分类。 下一篇：轻量级C++神经网络应用库CreativeLus：4、CNN卷积神经网络。案例：(MNIST)手写数字识别。 案例3：复杂函数逼近 本章介绍以下几个主要内容，本章内容非

基本模型一： PINNs : Physics Informed Neural Networks

最开始当然要提到很经典的文章 —— Physics-informed neural networks: A deep learning framework for solving forward and inverse problems involving nonlinear partial differential equations 。 这篇文章是布朗大学的助理教授 Maziar Raissi 和学术大牛GE Karniadaki

一个退休程序员让百年数学难题逼近理论极限

试想一下，如果你的裤子破了好几个洞，每个洞形状各异，但是宽度都不超过1厘米。 该如何设计一个通用的补丁，能够把所有的洞都补上呢？ 一个退休程序员让百年数学难题逼近理论极限 这个问题在数学上叫做：万有覆盖问题（universal covering problem)。 已经让数学家思考了一百年。 乍一听

机器学习中的微分和矩阵

微积分选讲 极限 一个函数在 x 附近的数就是极限 无穷小 逼近的时候, 需要了解逼近的时候需要了解以什么样的速度来逼近无穷小. 微分和泰勒级数 微分学的核心思想就是逼近, 通常而言我们研究的函数都是比较复杂的,我们想用一个简单的函数进行逼近, 不准的话, 我们想知道这个逼

【LeetCode 16】最接近的三数之和

题目链接 【题解】 上一道题那个算法求三个数的和为0的时候,其实就是一个不断在逼近本题中x=0的情况。 那么就套用上面那道题的做法。 在逼近的时候,取个差值的最小值就好了。 【代码】 class Solution { public: int threeSumClosest(vector<int>& nums, int targe

拟合的定义

拟合 形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。 如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或

[opencv]计算多边形逼近曲线的长度

    //利用曲线逼近，计算逼近曲线的长度 //首先创建一个逼近曲线 vector<Point2f> approx; approxPolyDP(contours[i], approx, 2, true); arcLength(contours[i], false); double dstLength = arcLength(approx, true);  

强化学习入门 第五讲 值函数逼近

强化学习入门 第五讲 值函数逼近 2017年04月20日 19:25:19 Bixiwen_liu 阅读数 3855更多 分类专栏： 深度学习 机器学习   转载自 知乎专栏 天津包子馅儿的知乎   前面已经讲了强化学习的基本方法：基于动态规划的方法，基于蒙特卡罗的方法和基于时间差分的方法。这些

FFT初步代码分析和逼近曲线

FFT：快速傅里叶变换 将时域信号转换为频域信号 　　代码来源于http://bigsec.net/b52/scipydoc/fft_study.html　　　 　　FFT是将时域信号转换为频域信号，它是对一组数值进行运算，数组长度是2的整数次幂（64，128，256）， 数值可以是实数也可以是复数，通常我们的时域信号都是实数，因此下面都