newtons-method

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    LCP(線形相補性問題)のNewton-Fischer再構成を使用して、ニュートン方程式系の異なるサブソルバーの結果を分析しようとしています。今まで私は正確なソルバを実装しました - Gauss-Siedelと、bicg matlabをJ * h = -pの式のサブソルバーとして使用するニュートン修正法(ここで、Jはヤコビアンです、pはフィッシャー関数の値であり、hが私の実現ステップです)。私はb

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    は私が助けをコミュニティの多くを求めてきた発行し、私はそれをすべてに感謝 だから、pythonでなく、その誰かがそれに目を通すことができ動作していない何らかの理由でニュートン法を解くプログラムに取り組んできアイブお願いします?あなたのおかげ=) import sympy from collections import defaultdict def main(): dir(symp

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    #include<stdio.h> #include<stdlib.h> #define abs(a) ((a)>0 ? a: -a) #define eps_sqrt 0.00000000000001 #define it 100 float sqrt(float x) /*The Square Root Function using the Newton's Method*/

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    私はこのことについて数日間苦労していますが、無駄です。私は困難なレベルのこの種のことは言うまでもなく、難しい数学をあまり良くしていません。 私は、卒業の割り当てのために宝くじの抽選に最大エントロピーアプリケーションを実装しようとしていましたが、プロジェクトの焦点は何かデータマイニングtechinques(Decision trees、Apriori、kmeans)私はちょうどもっと先進的な何かをす

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    私自身の方法でコードを作成しようとしましたが、間違った答えが見つかりました。 私はthis page.を読み込んで処理を開始しようとしている: F(x)= x^2と-E 数学: をだから私のコード: def sqrtRootNR(num, count, epsl): """ for test """ num = float(num) guess =

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    ここで説明するように、ニュートンの方法を使ってこの作業を試みました:wiki次のコードを使用していますが、正確な結果は小数点以下16桁までです。私は反復回数を増やそうとしましたが、結果は同じです。私は最初の推測で始めました。だから、どうすれば答えの精度を上げることができますか?(小数点以下100桁まで)おかげさまで コード:現在のマシン上 double x0,x1; #define n 2 d

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    この質問は「C++の数値レシピ」に関するものですので、少しだけ知っている人には予約されています多次元最適化。 多次元ルートを検索する必要があるプログラムを作成していますが、それを解決するために、多次元ニュートンルート検索メソッド、つまり"newt"プロシージャを使用しています。 詳細に興味のある人にとっては、私は、いくつかの特徴点(2つのカメラに見られる特徴点)に基づいて、変形可能な3Dモデルを物

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    ハードウェア除算ユニットを持たないプロセッサでIEEE-754 32ビット浮動小数点除算を実装するには、ニュートンラフソン除算アルゴリズムWikipedia entryを実装しようとしています。 私のメモリの場所は32ビットの2の補数で、浮動小数点の加算、減算、および乗算を既に実装しているので、コードを再利用してNewton-Raphsonアルゴリズムを実装できます。私はこのすべてをMatlabで

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    A、B、Cに関して式Ax+Bsin(x)=Cの初期推測をどのようにして決定できますか? ニュートン・ラフソンを使って解決しようとしています。 A、B、Cは実行時に与えられます。 この目的でニュートンラフソンより効率的な方法はありますか?

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    floatを約10桁以上印刷するにはどうすればよいですか?今、 print sqr_newton(10, 3, 0.001)を行うとき(sqr_newtonは、平方根のためのニュートンのアルゴリズムであり; floatを返す) それが唯一の小数点以下のように多くの桁数を与える...どのように私はより多く得ることができますか?