polynomial-approximations

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で混合可変用語を削除SymPyシンボルeとiの二つの機能を検討：これは、しかしながら z = e**3*i**3 + e**3*i**2 + e**3*i + e**3 + e**2*i**3 + e**2*i**2 + e**2*i + e**2 + e*i**3 + e*i**2 + e*i + e + i**3 + i**2 + i + 1 を生成eとiが共に小さいことを想定します fr

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Pythonのピークカーブフィッティング

添付の画像に示されているxの関数yを取得しようとしています。ピーキング動作のため多項式フィッティングを使ってこの関数を得ることはできません。どのような出力がxの明示的な関数になる式を得るために曲線をフィッティングする最良の方法は？上述のように別々に左右のモデリング

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不一致の引数lagrange多項式（オクターブ）

私はmatlabで実行するかどうかはわかりませんが、imは点、関数、lagrange aproximationをプロットする単純なラグランジュ多項式を実行しようとしていますので、私は以下を行いました clear all clc function [y] = lagrange(x, x0, y0) n = size(x0,1); y = 0; for i=1:

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Matlabのカスタムポリフィットモデル

私は2つの配列を持っています。 R = [r0, r1, r2, ..., r999] Z = [z0, z1, z2, ..., z999] 上記には、関数がR（z）であるポリフィットを適用したいと考えています。私は、多項式をx^2 + x^4 + x^6 + x^8にする必要があります。 excelでは、トレンド関数は偶数乗を許さないため、これをMatlabに書き込もうとしました。私は

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特定の関数のゼロを見つけることができるプログラムを書くことは可能ですか？

Gauss-legendreの統合では、legendre関数のゼロを見つける必要がありますが、私はそれを可能にするコードを書く方法を見つけることができませんか？私は、この機能がゼロに等しい "xi"のリストがあると理解していますが、これらの "xi"を独自に見つけるプログラムを書くことはできますか？

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は、私は回帰曲線をプロットしようとしていた多項式

を命じました。

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クロスは、私はステップ関数からエラーを取得しようとしていますが、私はエラーを取得するR

のステップ機能を検証： library(boot) library(ISLR) attach(Wage) set.seed(5082) cv.error <- rep (0,12) for (i in 2:13){ step.fit = glm(wage~cut(age,i), data = Wage) cv.error[i] <- cv.glm(Wage ,step

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頂点カバーの近似アルゴリズム

PがNPと等しくない場合、kが固定定数である最適な頂点カバーのkに含まれる近似アルゴリズムがないことが分かりますか？