importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,interp2d,UnivariateSpline,griddataimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(114514)x0=np.random.uniform(-3,3,50)y0=np.random.uniform(-4,4,50)f=lambdax,y:(x2-2x)np.exp(-x2

importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,interp2d,UnivariateSpline,griddataimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(114514)x0=np.random.uniform(-3,3,50)y0=np.random.uniform(-4,4,50)f=lambdax,y:(x2-2x)np.exp(-x2

例7.3importnumpyasnpimportpylabaspltfromscipy.interpolateimportlagrangeyx=lambdax:1/(1+x**2)deffun(n):x=np.linspace(-5,5,n+1)p=lagrange(x,yx(x))returnpx0=np.linspace(-5,5,100)plt.rc('text',usetex=True)plt.rc(&

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpimportpylabasplt#原始数据点x0=np.array([-2,-1.7,-1.4,-1.1,-0.8,-0.5,-0.2,0.1,0.4,0.7,1,1.3,1.6,1.9,2.2,2.5,2.8,3.1,3.4,3.7,4,4.3,4.6,4.9])y0=np.array([0.1029,0.1174,0.1316,0.144

importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dfromscipy.integrateimportquadimportmatplotlib.pyplotaspltg=lambdax:(3*x**2+4*x+6)*np.sin(x)/(x**2+8*x+6)x0=np.linspace(0,10,1000)y0=g(x0)gh=interp1d(x0,

习题7.1点击查看代码importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1dfromscipy.integrateimportquadimportmatplotlib.pyplotaspltg=lambdax:(3*x**2+4*x+6)*np.sin(x)/(x**2+8*x+6)x0=np.linspace(0,10,1000)y0=g(x0

1.代码实现点击查看代码importnumpyasnpimportpylabasplt#原始数据点x0=np.array([-2,-1.7,-1.4,-1.1,-0.8,-0.5,-0.2,0.1,0.4,0.7,1,1.3,1.6,1.9,2.2,2.5,2.8,3.1,3.4,3.7,4,4.3,4.6,4.9])y0=np.array([0.1029,0.1174,0.1316,0.1448

目录1、间接平差法2、最小二乘法3、matlab案例4、案例结果5、参考链接1、间接平差法  该方法忽略了半长轴相对于xxx轴的旋转角度，需要较好的初

中值定理罗尔中值定理fff在[a,

OpenCV图像处理——基于OpenCV的直线检测与直线拟合前言：本节使用霍夫变换进行直线检测，使用最小二乘法拟合直线。1直线检测直线检测是图像处理中一种常见的任务，旨在从图像中提取出直线。这在许多应用中都很有用，例如道路检测、建筑物轮廓提取、对象检测等。1.1霍夫变换

importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,interp2d,UnivariateSpline,griddataimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(114514)x0=np.random.uniform(-3,3,50)y0=np.random.uniform(-4,4,50)f=lambdax,y:(x**2-2*x)*np.ex

importnumpyasnpfromscipy.interpolateimportinterp1d,interp2d,UnivariateSpline,griddataimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.integrateimportquadx0=np.linspace(0,10,1000)g=lambdax:(3*x**2+4*x+6)*np.sin(x)/(x**2+8*x+6)y0=g(x0)

T1opcode4位nzp3位PCoffset9位最大内存：x40FFT2立即数寻址，寄存器寻址，直接寻址，间接寻址，基址偏移寻址operateinstructions:ADD,NOTdatamovementinstructions:LEA,LDRcontrolinstructions:JMPADD：寄存器寻址，立即数寻址NOT：寄存器寻址LEA：寄存器寻址，直接寻址L

BitfieldInsertcopiesabitfieldof<width>bitsfromtheleastsignificantbitsofthesourceregistertobitposition<lsb>ofthedestinationregister,leavingtheotherdestinationbitsunchanged.位域插入将<width>位的位域从源寄存器的最低有效位复制到

#程序文件ex7_3.pyimportnumpyasnpimportpylabaspltfromscipy.interpolateimportlagrangeyx=lambdax:1/(1+x**2)deffun(n):x=np.linspace(-5,5,n+1)p=lagrange(x,yx(x))#n次插值多项式returnpx0=np.linspace(-5,5,100)#plt

程序文件ex7_3.pyimportnumpyasnpimportpylabaspltfromscipy.interpolateimportlagrangeyx=lambdax:1/(1+x**2)deffun(n):x=np.linspace(-5,5,n+1)p=lagrange(x,yx(x))#n次插值多项式returnpx0=np.linspace(-5,5,100)plt.rc('text',u

习题2.6代码importnumpyasnpimportpandasaspdimportsympyasspsp.init_printing(use_unicode=True)importmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['TimesNewRoman+SimSun+WFMSansSC']plt.rcParams['mathtext

A算一个区间选两端点的贡献，可以二分出从哪里往左，哪里往右，然后前缀和后缀和搞一下。然后得到了\(O(n^2k)\)的做法。然后猜一下决策单调性，打表发现每一层真的有决策单调性。然后人类智慧维护决策点每次往后取随机数\(\bmod200\)个更新决策点就过了。然后经典二分+单调队列

一、偏导数对于一元函数y=f(x)只存在y随x的变化，但是二元函数z=f(x,y)存在z随x变化的变化率，随y变化的变化率，随x﹑y同时变化的变化率。如下图所示1、偏导数定义设函数z=f(x,y)z=f(x,y)在点(x0,y0)的某个邻域内有定义，定y=y0，一元函数f(x0,y0)f(x0,y0)在点x=x0处可导，即极限limΔ

一、第一中值定理如果函数f(x)在闭区间[a，b]上连续，则在积分区间[a，b]上至少存在一个点ξξ，使得∫baf(x)dx=f(ξ)(b−a).(a⩽ξ⩽b)∫abf(x)dx=f(ξ)(b−a).(a⩽ξ⩽b)二、微积分基本定理积分上限函数：函数f(x)在区间[a，b]上连续，对于定积分∫xaf(x)dx∫axf(x)dx每一个取值的x

为了加深在人工智能、深度学习领域的学习，接下来会推出数学基础系列博客，加深自己在这领域的基础知识。一、函数1、函数的定义函数表示量与量之间的关系如：A=πr2A=πr2。更普遍的是用y=f(x)y=f(x)表示，其中x表示自变量，y表示因变量。函数在x0处取得的函数值y0=y∣x=x0=f(x0)y0=y∣

10.11日noip多校联考总结T1看到感觉像是一个很玄学的题目，在考场上推了大概一个多小时，又写了大概半个小时，终于调出来了。谨记：三分取mid需要进行浮点数运算。对于每一行和每一列定义两个数组来记录要加多少，因为我们只需要知道其中任意一个数就可以推出所有的数，那么考虑枚举x0，来

【趣学C语言和数据结构100例】问题描述一个球从100m高度自由落下，每次落地后反弹回原高度的一半，再落下，求它在第10次时共经过多少米，第10次反弹多高。猴子吃桃问题。猴子第1天摘下若干个桃子，当即吃了一半，还不过瘾，又多吃了一个。第2天早上又将剩下的桃子吃掉一

什么是非线性规划非线性规划，指约束条件中有非线性约束。非线性约束，即约束的不等式中含有高次幂项，如\(x_1^2+x_2^2\leq1\)就是一个非线性约束。matlab标准型，只能求解最小值问题，且约束条件要是小于等于的不等式matlab函数求解非线性规划[x,value]=fmincon(@f,x0,A,b,

插值是什么在工程中，我们经常要用一条曲线将一些点依次连接起来，称为插值。插值的可行性证明插值法定理:对n+1个不同的节点有唯一多项式\(\phi(x)=a_0+a_1x+\cdots+a_nx^n\),使得\(\phi_n(x_j)=y_j(j=0,1,2,\cdots,n)\)证明：将\(x_0\)到\(x_n\)带入多项式能得到一个线性方程组，AX