鞍点近似

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Beta分布的双非中心鞍点近似方法MATLAB开发
该文章介绍了计算双重非中心Beta分布概率密度函数的鞍点近似方法。代码来源于Marc Paolella的中间概率生成,详见2007年第370页清单10.11。由于鞍点积分,归一化略高于1的近似值。推荐使用四边形标准化。使用方法如下:f = SPncbetapdf(bvec, n1, n2, theta1, theta2),同时需要下载SPncfpdf.m。
文本近似度匹配
使用python实现文本近似度匹配,从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如:a列:白术b列:白术、炒白术、黄芩 输出:相似的值:白术、炒白术近似度:1
MySQL近似值函数解析
MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数,round(x,y)函数负责计算离x最近的小数(小数点后保留y位);truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x(舍弃多余小数位,不进行四舍五入)。
利用神经网络近似sin函数
利用神经网络近似sin函数,不使用matlab工具箱,而是自行编写实现。
近似算法实验3:高级算法设计
学习目标: 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能,分析优缺点 实验内容: 集合覆盖问题Python求解
使用SQL学习处理近似数字表格
近似数字tFloat treal可以通过SQL学习处理。
MySQL数据库: 求近似值函数
求近似值函数 MySQL 提供了几个用于求近似值的函数: round(x): 计算离 x 最近的整数。 round(x, y): 计算离 x 最近的小数,保留小数点后 y 位。 truncate(x, y): 返回小数点后保留 y 位的 x,舍弃多余小数位,不进行四舍五入。
基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法
针对大规模数据集,提出了基于MapReduce的并行近似SS-ELM算法。
非线性控制系统近似化技术综述
探讨了非线性控制系统近似化技术的研究进展。非线性系统由于其复杂性和缺乏封闭解析解的特点,传统的线性系统工具不适用,因此近年来,近似化方法成为解决方案之一。详细介绍了伪线性化、扩展线性化、近似输入-输出线性化、近似反馈线性化以及中心流形与平均法等技术,这些方法通过不同的方式将非线性系统转化为更易处理的线性或近似线性形式,以便于系统分析和控制设计。
基于逐段线性近似的快速双边滤波Matlab实现
这段Matlab代码实现了基于逐段线性近似的快速双边滤波算法,该算法源于论文 Fast Bilateral Filtering for the Display of High-Dynamic-Range Images。代码经过优化,运行效率高,但注释较少,适合有一定基础的用户使用。