numerical-analysis

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    matlabで近くの特異行列の逆数を計算したいと思います。 matlabの数値解析で反復的な方法で特異行列の逆数を計算する方法は? 機能はありますか?ありがとう。

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    私は元々MATLABで実装されていたPythonでペーパーを実装しています。この論文では、サンプリングデータポイントのセットからカーブフィッティングを使用して5次の多項式が見つかったと述べています。私はそれらの多項式を使いたくないので、サンプルデータポイント(紙に書かれています)を使い始め、sklearn Polynomial Featuresとlinear_modelを使って5度の多項式を見つけ

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    私はNevilleのメソッドを実装していますが、エラーが発生しています。私は同様のエラーの他の応答を見てきましたが、無駄です。ここに私のコードは次のとおりです。 def f(x): return x**2 n = 2 x = 1.5 xa = [1.0,2.0,3.0] func = [f(k) for k in xa ] P = [([0] * (n+1)) for i i

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    私はMATLABでのODEのシステムを解決するための適応ステップサイズRK4をプログラムしました。コードはエラーなく実行されますが、yに対してxをプロットしようとすると、目的のカーブが生成されません。トロイダル型ではなく、単にフラットラインを得るだけです。これは、rが一定値を出力していることから明らかである。各行の出力を確認した後、定数や誤差、またはinfやNaNを出力しないで、実数成分と虚数成分

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    私は波動方程式を解くためにMATLABコードを実装しようとしていますが、私の関数は次のようになります。 function [x,t,w] = wave_eqn(xl,xr,yb,yt,M,N,f,l,r,p) % input: space interval [xl,xr], time interval [yb,yt] % number of space steps M, number of t

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    背景:私はMatlabで有限差分スキームを実行しています。私は2つの変数f(x,y)の関数を区別したいと思います。代わりに、私はグリッドポイントF(:,:)上の行列表現を持っています。 Fが1次元配列の場合、微分演算子は行列Delta(:,:)となり、微分はF_tag = Delta*Fとなります。 ただし、Fが行列であるため、これはより複雑になります。基本的なアプローチは、 1次元ベクトルとして

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    ロンベルグ積分を用いてR(n、m)の任意のnとm値に対して、与えられた区間[a、b]にわたって基本積分を解きたい。 私はBooleのルールをTrapezoid Ruleから導き出しました。私は紙の上でこれを行う方法を知っています。私はすべての依存関係を示すフローチャートも描いています。これをコード化する手助けをしていません。 私はこれに何らかの再帰が必要だと感じています。 私はこれをJavaでプロ

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    マトリックス画像で何ができますか?私はすでに考えた import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg img=mpimg.imread('image.png') imgplot = plt.imshow(img) :画像 を回転させるためにいくつかの動きに -Transpose行列に気づくために、同じ画像間の