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python-以稳定的方式找到曲线的肘点？
我知道这个主题存在this和this.但是,这次我想最后确定Python的实际实现. 我唯一的问题是,肘点似乎随着代码的不同实例而变化.观察这篇文章中显示的两个图.尽管它们在视觉上看起来相似,但肘点的值发生了显着变化.两条曲线均来自平均20次不同的运行.即使那样,肘点的值也有明显的变化.java-如何解决二维积分？
我一直在尝试为双积分实现梯形规则.我尝试了许多方法,但无法使其正常工作. static double f(double x) { return Math.exp(- x * x / 2); } // trapezoid rule static double trapezoid(double a, double b, int N) { double h = (b - a) / N; double sum = 0.5 * hc#数值多项式回归
我正在开始我的第一个C#项目之一-需要找到适合几个x-y数据点的曲线. 例如： x：1,2,3,4,5,6 y：0.5,5,0.5,2.5,5,0.5 碰巧的是,根据excel,我对这些点所需要的合适曲线拟合是六阶多项式. 如何获得该曲线的系数和指数以在C#中编写正确的表达式？我想远离库,因为这很可能最终会转换为C以供微处Java自定义数字接口-平方根
问题在于在通用数值接口中定义平方根算法的策略方法.我知道存在各种条件下解决问题的算法.我对以下算法感兴趣： >仅使用选定的功能解决问题； >不在乎被操纵的对象是整数,浮点数还是其他对象,只要可以添加,将其多样化和面对这些对象即可；>如果输入是一个完美的正方形,则返回精确的解决数学-如何在JavaScript中实现拉普拉斯逆变换？
我正在编写一个JavaScript小程序,使其他人可以轻松地查看带有和不带有比例控制器的系统的工作原理以及输出是什么. 首先对小程序进行一些解释(如果需要,可以跳过此步骤,真正的问题在最后一段中.)： I managed to implement a way of input for the system (in the frequency domainjavascript-用浏览器内置JS数值求解三角函数方程
给定变量s,v和h的值,并给定诸如numeric.js的库,如何在给定的精度范围内以数字方式求解the following equation的a？ 我想在浏览器中使用JS算法.解决方法:分离变量和参数 您可以先替换b = a / h.那会让你的方程变成 2b*sinh(1/(2b)) = sqrt(s²-v²)/h 这样,您的所有输入都在右侧,如何在PHP中获取浮点数的二进制表示形式？
有没有办法在PHP中获取浮点数的二进制表示形式？类似于Java的Double.doubleToRawLongBits(). 给定正浮点数,我想获得最大的可表示浮点数,该数字小于该数字.在Java中,我可以这样做： double x = Double.longBitsToDouble(Double.doubleToRawLongBits(d) - 1); 但是我没有在PHP中看到任使用Python经常更新数值实验的存储数据
我正在进行一项需要多次迭代的数值实验.在每次迭代之后,我想将数据存储在pickle文件或类似pickle的文件中,以防程序超时或数据结构被点击.什么是最好的方法.这是骨架代码： data_dict = {} # maybe a dictionary is not the best choice for j in parameters:Java中的快速第n个根
参见英文答案 > Custom math functions vs. supplied Math functions? 5个 在我的Java程序中,我必须经常计算a ^ b,其中a≥0且0≤b<1. 1.我对Math.pow(a,b)的速度不满意.是否有任何算法可能比Math.pow更快Python – 实现数值方程求解器(Newton-Raphson)
我警告你,这可能会令人困惑,我写的代码更多的是思维导图而不是完成代码. 我正在尝试使用Newton-Raphson方法来求解方程. 我无法弄清楚的是如何写这个 Python中的等式,用于计算最后一次近似(xn)的下一个近似值(xn 1).我必须使用循环,越来越接近真实的答案,并且当近似值之间的变化小python – 比较Boost.Odeint vs Scipy.integrate.odeint？
我最近在boost.odeint库上搞砸了,我对可能性和可配置性的数量感到惊讶.但是,广泛使用scipy.integrate.odeint(这实际上是fortran中ODEPACK的包装)我想知道他们的表现如何比较.我知道boost.odeint也带有并行化,这是scipy(据我所知)不可能提高性能然后很多,但我要求单核心情况.但是,使用Screen和Bash进行多处理
使用SSH在学校的不同节点上运行python脚本.每个节点有8个核心.我使用GNU Screen来分离单个进程. 是否更需要： >运行几个不同的屏幕会话. >运行单个屏幕流程并使用&在一个bash终端. 它们是等价的吗？ 我不确定我的实验编码是否很差并且花费了过多的时间(非常可能)或者我选择使用1.这会Java-寻找关于计算函数的最小值/最大值或步长间隔中的导数的建议
寻找有关数学问题的建议,这已成为Java的噩梦.我扫描了网络,找不到解决方案.我看过类似的程序,遗憾的是找不到帮助. 问题摘要：我希望在Java中实现一个方法,它可以找到Riemann-Siegel Z(t)函数的最小值或最大值(我已经创建了计算Z(t)的代码)或者值它的衍生物.为了显示我想要做的事情,ZEuler在python中的方法
我正在尝试实现euler’s method以接近python中e的值.这是我到目前为止： 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 = (1+(1/N))^N return y 但是python – 使用numpy解决具有波状初始条件的传输方程
我正在尝试编写一个python程序,使用具有二阶空间离散和周期边界条件的显式欧拉方法来求解一阶一维波动方程(传输方程). 我是python的新手,我使用numpy编写了这个程序,但我觉得我在某个地方犯了一个错误,因为波被扭曲了.一旦它离开左边界,它似乎变得扭曲,而不是简单地向左转换.我很用NumPy实现三对角矩阵算法(TDMA)
我正在使用NumPy在Python中实现TDMA.三对角矩阵存储在三个数组中： a = array([...]) b = array([...]) c = array([...]) 我想有效地计算α系数.算法如下： # n = size of the given matrix - 1 alpha = zeros(n) alpha[0] = b[0] / c[0] for i in range(n-1): alpha[i+1] = b[Java – Simpson的方法和错误
我正在为Simpson的方法编写一个Java程序.基本程序按预期工作,但我不能让(绝对)错误部分工作. 我想我需要以不同方式引用我的while(absError< 0.000001)循环.我究竟做错了什么？ 第一次尝试 public static double function(double x, double s) { double sech = 1 / Math.cosh(python – 加速SymPy方程求解器
我正在尝试使用以下python代码解决一组方程式(当然使用SymPy)： def Solve(kp1, kp2): a, b, d, e, f = S('a b d e f'.split()) equations = [ Eq(a+b, 2.6), Eq(2*a + b + d + 2*f, 7), Eq(d + e, 2), Eq(a*e,kp2*b*d), Eq( ((b * (f**0.5)Python数值微分和h的最小值
我使用以下代码计算一阶导数： def f(x): f = np.exp(x) return f def dfdx(x): Df = (f(x+h)-f(x-h)) / (2*h) return Df 例如,对于x == 10,这很好.但当我将h设置为10E-14或更低时,Df开始获得真正远离预期值f(10)的值,并且期望值和Df之间的相对误差变得很大. 这是为C#中的N体仿真
我正在尝试使用Runge Kutta 4或Velocity Verlet集成算法在C#中实现N体模拟. 在我移动到更大数量的粒子之前,我想通过模拟围绕太阳的地球轨道来测试模拟,然而,由于某种原因,我得到了一个奇怪的螺旋而不是椭圆轨道. 我无法弄清楚这个问题,因为我使用相同的算法对太阳系进行了简单的模在Python中使用numpy / scipy记录非常小的值
我有一个Nx1数组,对应于概率分布,即元素之和总和为1.这表示为常规的numpy数组.由于N可能相对较大,例如10或20,许多单独的元素非常接近0.我发现当我采用log(my_array)时,我得到错误“FloatingPointError：在日志中遇到无效值”.请注意,这是在故意设置numpy中的seterr(invalid =’raise