numerical-methods

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    私は、使用されている言語を超えている数値の差別化に関する質問をしています。 n点xとf(x)の配列があり、f(x)の1次導関数を取りたいとします。すべてのメソッドは、微分配列を関数より短くする点を消費するので、どのようにしてスマートな方法で配列を「長くする」ことができます。例えば、私は5点のステンシルを使用して誘導体をしたい、それがf(n)は、n番目の点で評価された関数である f'(0) = 1/

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    を合計を分割する際、私は合計を行うにはfloat型を使用してC++/Cコードを書いています。私はダブルまたはロングダブルを使用することができる知っているが、今私はフロートをテストしています。私は2つの実装を比較します.1つは、合計が1回で実行されるシングルスレッド、もう1つは部分合計が行われ、最後にすべてのスレッドが完了したとき合計されます。私は、非常に小さなテストシリーズ(例えば、テストするため

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    の三角形 ABCを有する2次元fonction F(X、Y) ツリー点A、B、Cを考えると私は三角形上 F、 ABCを機能を統合します そこには、matlabでそれを行う方法はありますか? ありがとうございます。

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    具体的には、次の2種類のコードで同じSとVの理想を得ることができます。しかし、第2の速度はMatlabの最初の速度よりも通常は速い。誰かが私に理由を教えてもらえますか? さらに、数値的に安定した方法はありますか?おかげさまで [~,S,V] = svd(B,'econ'); [Qc,Rc] = qr(B',0); [U,S,~] = svd(Rc,'econ'); V = Qc*U;

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    私の問題は構文だと思うのでここに投稿してください: 私は2次ODEを分析しようとしています:y '' + 2y '+ 2y = e ^( - x)* sin(x )中点メソッドのMATLABコードを使用します。最初にODEを一次方程式の系に変換し、それを下に適用しようとしましたが、離散化[m]が増加すると、出力は.2718で停止します。例えば、M = 11件の収率: ans = 0.2724

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    y=x^2+xe^(x)のMATLABでLagrange補間法を計算しようとしました。そうx0=4.7のための結果だった clc clear close all x0=4.7; n=10; x=linspace(0,5,n); y=x.^2+x.*exp(x); syms t L=sym(ones(1,n)); P_x=sym(0); for i=1:n for

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    に私はMATLABでラグランジュ補間コードがあります。 function[r] = interpolation(x, y) r = 0; for i = 1:size(x,2) w = 1; for j = 1:size(x,2) if j ~= i w = conv(w, [1, -x(j)])/(x(i) - x(j));

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    システムインデックスが範囲外の例外エラーに遭遇しましたが、どこに間違いがありますか。おそらくインデックスに失敗しました。手伝ってくれませんか?あなたの優しさに感謝します。私が最初にここにエラーが発生します。 x1 = x1 - (hess_universe[1, 1] * grad[1] + hess_universe[1, 2] * grad[2] + hess_universe[1, 3] *

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    このスレッドによると:たまにlog_sumは、次のように実装されているTo Compute log(a+b) : log(a + b) = log(a * (1 + b/a)) = log a + log(1 + b/a) 私は、このアプローチは、より効率的である理由について困惑している...誰もがこれについてのアイデアを持っていますか?

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    私はthis積分を深く計算する必要があります。私は数ヶ月間、Pythonのnumpyパッケージ、特にintegrate.tplquad関数を使用しています。上記のコードで from __future__ import division from math import * import numpy as np import scipy.special as special import s