摘要：当程序员遇上π，蒙特卡洛算法成了他们的魔法棒。本文用一段C语言代码，将随机点的雨滴洒向数字的海洋，用概率的网捕捉π的踪迹。这不仅是一场算法的探险，更是对编程魔法的一次奇妙展示。认识蒙特卡洛算法蒙特卡洛算法是一类基于概率的算法的统称，不是特指某一种算法。它也被称为统计

AI框架作用深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练，例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通

近年来，随着深度学习在图像识别、自然语言处理等领域的突破性进展，越来越多的研究者和开发者投入到这个领域。然而，尽管深度学习在实践中取得了显著的成功，其背后的理论机制仍然让很多人感到迷惑。这就是为什么我今天想向大家推荐一本书——《深度学习的数学理论》（Mathematical

文章目录最佳逼近1.度量空间中的逼近2.赋范线性空间中的逼近3.连续函数空间上的最佳逼近3.1多项式逼近3.2存在性和唯一性3.3最小零偏差多项式本篇文章适合个人复习翻阅，不建议新手入门使用最佳逼近1.度量空间中的逼近给定度量空间

题目：利用公式求m的近似值，直到发现某一项的绝对值小于10的-10次方为止(该项不累加)代码实现：#include<stdio.h>intmain(){ longdoublepi=0; longdoublesum=0; inti=0;//分母位 ints=0;//符号位 s=1;//符号起始为正 for(i=1;1.0/i>=10e-10;i+=

针对遇到的各种复杂形状的主体，大多情况下，我们可以求得一个近似的多边形来简化视觉图像处理，因为多边形是由直线组成的，这样就可以准确的划分区域来便捷后续的操作。 cv2.arcLength()Method：参数：curve：要计算周长的轮廓，可以是一个矩形、圆形、多边形等封闭曲线。closed：一个布尔

范数（最小化）内积（正交化）正交函数族（降维）最小二乘法、最小二乘法拟合、最佳平方三角逼近傅里叶级数  频域分析欧拉公式DFT(离散傅里叶变换) 快速傅里叶变化。总之，利用函数逼近方法，就可以找到很多数据的规律，规律用函数表示，虽然不是完全预测规律，但是概率很大。用处就是将复杂函

就是研究函数和曲线可以近似为另一个函数或数据集，那么怎么来近似尼？逼近算法。两者之间的误差尼？逼近误差。范数、内积、正交函数族、最佳平方逼近是重点一、用python做数学计算importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportCubicSplineimportmatplotlib.pyplotaspltx=

abstract麦克劳林公式及其近似表示的应用误差估计和分析Lagrange型泰勒公式的估计误差由Lagrange型余项泰勒公式可知,多项式近似表达函数时,其误差为=,(在和之间)(R1)误差估计式若对于某个固定的,当邻域时,(函数在邻域内局部有界),则可以估计误差的上限(记为):不一定是常数,可

NNs（NeuralNetworks，神经网络）和PolynomialRegression（多项式回归）等价性之思考，以及深度模型可解释性原理研究与案例1.MainPoint0x1：行文框架第二章：我们会分别介绍NNs神经网络和PR多项式回归各自的定义和应用场景。第三章：讨论NNs和PR在数学公式上的等价性，NNs

上篇文章​​强化学习——时序差分(TD)控制算法Sarsa和Q-Learning​​我们主要介绍了Sarsa和Q-Learning两种时序差分控制算法，在这两种算法内部都要维护一张Q表格

5.1离散问题定义给定一组点\(\{x_i,y_i\}\quad(i=0,1,\cdots,n)\)并且\(x_0<x_1<\cdots<x_n\)，若函数\(f(x)\)使得\(\qquadf(x_i)=y_i\quad(i=0,1,\cdots,n)\)成立，则

目录一、理论基础二、核心程序三、仿真测试结果一、理论基础从FIR数字滤波器的系统函数可以看出，极点都是在Z平面的原点，而零点的分布是任意的。不同的分布对应不同的

STM32微控制器中内置的ADC使用SAR（逐次逼近）原则，分多步执行转换。转换步骤数等于ADC转换器中的位数。每个步骤均由ADC时钟驱动。每个ADC时钟从结果到输出产生一位。ADC的内部

RBF网络模拟了人脑中局部调整、相互覆盖接收域（或称感受野，ReceptiveField）的神经网络结构，已证明RBF网络能以任意精度逼近任意连续函数。RBF网络的学习过程与BP网络的学习过程

本文是由鄂维南院士、马超、吴磊和StephanWojtowytsch2020年12月发表在CSIAMTransactionsonAppliedMathematics上的综述文章。原文题目为“TowardsaMathematicalU