插值动画:本项目探讨了动画多项式近似的递增顺序,提升动画表现力。当前版本的剪辑可观看:点击这里
Interpolation Animation Incremental Polynomial Approximation in MATLAB Development
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基于多项式核的支持向量机分类器及其逼近理论
摘要与背景
探讨了利用多项式核函数和支持向量机(SVM)分类器进行分类算法的研究。研究的重点在于通过正则化方案来分析此类算法的误差,并提供显式的收敛速率估计。首先提出了在多项式核函数背景下分类算法的误差分析框架,并针对支持向量机软间隔分类器进行了详细的分析。主要的挑战在于正则化误差的估计,因为它与核多项式的次数密切相关。
多项式核函数与支持向量机简介
支持向量机是一种广泛应用于分类和回归任务的监督学习方法。它基于结构风险最小化原则,寻找决策边界,最大化该边界的几何边缘,使得不同类别样本尽可能正确分类。多项式核函数的形式如下:
\[ K(x, y) =
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2024-10-29
MATLAB_Scattered_Interpolation_Surface
MATLAB 空间 散点插值 绘制 曲面 源代码示例:
% 生成随机散点
x = rand(1, 100);
y = rand(1, 100);
z = sin(2*pi*x) + cos(2*pi*y);
% 创建网格
[xq, yq] = meshgrid(linspace(0, 1, 100), linspace(0, 1, 100));
% 插值
zq = griddata(x, y, z, xq, yq, 'cubic');
% 绘制曲面
surf(xq, yq, zq);
shading interp;
colorbar;
title('MATLAB 散点插值曲面');
此
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2024-11-04
MATLAB_Create_Pendulum_Animation
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Self-Winding Rope-Lagrangian Mechanics Animation of a Self-Winding Rope Based on the Lagrange Equation-MATLAB Development
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Numerical Approximation of Adjoint Blasius Equation Using MATLAB
目前的脚本近似于原始和相关联的对偶(伴随)布拉修斯方程,如Kuehl等人[~11/2020]在关于“连续伴随补充到布拉修斯方程”中的研究所述。数值边值问题使用射击方法近似,其中要解决的初值问题采用4阶Runge-Kutta方法(RK4)。
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2024-11-04
polyfix Polynomial Fitting with Exact Matches at Specific Points in MATLAB
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输入参数:- x, y: 给定的数据点。- n: 多项式的阶数。- xfix, yfix: 需要强制匹配的点的 x 和 y 值。- xder, dydx: 强制匹配的点的导数值。
输出:一个拟合后的多项式,能够在指定的点上精确匹配给定的值和导数。
这种方法非常适合那些在某些特定条件下,需要保证拟合
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2024-11-06
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Matlab 开发 - Newton-Raphson 方法。牛顿-拉斐逊法用于求解多项式的所有实根。该方法通过迭代不断逼近函数的零点,适用于求解非线性方程的根。具体步骤如下:
定义多项式和它的导数。
选择一个初始猜测值(x0)。
使用 Newton-Raphson 迭代公式:
x_{n+1} = x_n - f(x_n)/f'(x_n)
重复步骤3直到满足精度要求。
代码示例:
function roots = newtonRaphson(f, df, x0, tol, maxIter)
x = x0;
for i = 1:maxIter
x = x -
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2024-11-06