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Python实现线性、抛物、样条、拉格朗日牛顿、埃米尔特

公众号:尤而小屋编辑:Peter作者:Peter大家好,我是Peter~今天给大家介绍7种方法:线性、抛物、多项式、样条、拉格朗日牛顿、Hermite,并提供Python...),返回的是拟合多项式的系数 # 从最高次到最低次,例如对于ax^2 + bx + c,返回的是[a, b, c] coeffs = np.polyfit(x, y, 2) # 测试数据:x_min...显示图形plt.show()牛顿法newton牛顿法的基本思想是利用差分和差商的概念来构建多项式。...牛顿多项式的构造是通过计算零阶到n阶的差商来实现的。...这些差商可以用来逐步构建多项式,每次增加一个项,直到达到所需的次数import numpy as npdef newton_interpolation(x, y): """ 牛顿

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牛顿法面面俱到(一)--牛顿

想必大家都不是很了解吧,这要从牛顿法说起,本节就先来讲解一下牛顿法。...2.2 多项式 牛顿法也算是多项式中的一种,但我们将牛顿法单独拿出一节进行讲解。这里介绍另一种多项式方法,过程如下: ?...新增加一个观测数据,我们需要重新进行计算 为了解决上面的两个问题,我们有了牛顿法。...3、牛顿牛顿法全名是格雷戈里-牛顿公式,格雷戈里和牛顿分别给出了这个公式,主要牛顿太耀眼了,所以格雷戈里都被大家遗忘了。...3.1 牛顿法的推导 我们先把问题数学化: ? 下面两张图讲解了牛顿法的大体过程: ? ? 观察b1,b2的特点,不断重复上面的过程,我们就可以得到牛顿法的计算公式。

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    Python实现所有算法-牛顿前向

    -拉夫逊(拉弗森)方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 今天的算法是,细分是牛顿。...理论就这么多了(其实也没有理论就是说下基本的概念) 牛逼的算法来自: 《自然哲学的数学原理》的第三卷的引理五 对牛顿来说,它最大的特点是引入了差商这个概念。...二阶的前向差分后和后向差分都在这里了 牛顿作为一种常用的数值拟合方法,因其计算简单,方便进行大量点的计算。...在实验中经常出现只能测量得到离散数据点的情况,或者只能用数值解表示某对应关系之时,可以使用牛顿公式,对离散点进行拟合,得到较为准确的函数解析。...最后我们的泰勒公式其实就是对牛顿算法进行了改进: 就记几项就行 对了,是针对自变量的任何中间估计函数值的技术,而计算给定范围之外的函数值的过程称为外。 u是啥?

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    数值计算系列之牛顿原理及实现

    前言 本文介绍了概念和一般的计算方法,介绍了用于简化函数计算的牛顿方法。最后给出牛顿向前算法的python实现。...前述条件称为条件,这些数据称为节点 多项式 一旦我们选定了一个函数类,就能知道所求的函数具有怎样的形式。...简化计算:牛顿 假定只有一个节点,那么数据看起来像这样 [data2.jpg] 只有一个数据的函数记为\phi_0(x),要满足条件,函数显然是 \phi_0(x)=y_0 增加一个节点...)} 那么, \phi_n(x) = y_0+a_1(x-x_0)+a_2(x-x_0)(x-x_1)+\cdots+a_n(x-x_0)(x-x_1)\cdots(x-x_{n-1}) 非等距节点牛顿的...不失一般性,本文基于递归实现非等距节点的牛顿算法。 功能设计 Newton算法极大的简化了计算,相对于Lagrange,最大的优势在于其具有计算的继承性。

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    数值分析(一) 牛顿法及matlab代码

    目录 数学: 数值分析 一、牛顿法原理 1.牛顿多项式 2.差商 2.1 定义 2.2 性质 2.3 差商表 3.牛顿(Newton)公式 二、牛顿公式matlab代码 1. matlab...牛顿代码 3.实例 三、总结 四、补充 数学: 数值分析   刚上完数值分析课在其中学习了不少的知识,课后还做了一些课程实验主要都是利用matlab编程来解决问题,接下先讲法中的牛顿法 一、...牛顿法原理 1.牛顿多项式   定义牛顿多项式为: N n ( x ) = a 0 + a 1 ( x − x 0 ) + a 2 ( x − x 0 ) ( x − x 1 ) + ⋯...(Newton)公式   由之前牛顿多项式和差商可推出牛顿公式其中系数 a 0 = f ( x 0 ) a_0=f\left(x_0\right) a0​=f(x0​) a 1 = f [...牛顿代码   下面展示牛顿函数代码 function [A,y]= newtonzi(X,Y,x) % Newton函数 % X为已知数据点的x坐标 % Y为已知数据点的y坐标

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    编程经验】C语言中左和右的区别

    黄老师原创精品文章哦~ 在C语言学习过程中,大家或许听到过左和右的概念,甚至在调试程序时编译器也会给出” left operand must be l-value ” 即左操作数必须为左!...1.变量做左和右的区别: 如 x = 2; 这里x为整形变量,这里作为左,代表的是一块内存单元,表示的是地址。...再如x = y; 现在看变量做右情况,y做右,这里呢就不在表示地址,而是代表该内存单元上的!然后赋给x。...2.常量做左和右的区别: 继续 x = 2; 这里2做右, 2是一个常量,没有任何疑问。 而如果 1 = 2; 这里我们看左,是1是常量,这里就会有问题了,编译会报错!...以上四种,希望对大家深入理解左和右有帮助!大家有任何问题,请随时留言讨论! C语言研究中心(www.dotcpp.com)

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    编程经验】C语言中左和右的区别

    C语言学习过程中,大家或许听到过左和右的概念,甚至在调试程序时编译器也会给出” left operand must be l-value ” 即左操作数必须为左!...变量做左和右的区别: 如 x = 2; 这里x为整形变量,这里作为左,代表的是一块内存单元,表示的是地址。...再如x = y; 现在看变量做右情况,y做右,这里呢就不在表示地址,而是代表该内存单元上的!然后赋给x。...常量做左和右的区别 继续 x = 2; 这里2做右, 2是一个常量,没有任何疑问。 而如果 1 = 2; 这里我们看左,是1是常量,这里就会有问题了,编译会报错!...数组名做左和右的区别 例如有字符数组char a[100]; 当a做右时候,我们可以把它赋给char *类型的指针,用来指向这个数组,这种情况下数组名做右代表该数组首元素的首地址,是常量,是完全可以的

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    C语言实现牛顿迭代法解方程

    C语言实现牛顿迭代法解方程 利用迭代算法解决问题,需要做好以下三个方面的工作: 一、确定迭代变量 在可以用迭代算法解决的问题中,我们可以确定至少存在一个可直接或间接地不断由旧递推出新的变量,...二、建立迭代关系式 所谓迭代关系式,指如何从变量的前一个推出其下一个的公式(或关系)。迭代关系式的建立是解决迭代问题的关键,通常可以使用递推或倒推的方法来完成。...迭代过程的控制通常可分为两种情况:一种是所需的迭代次数是个确定的,可以计算出来;另一种是所需的迭代次数无法确定。...接下来,我介绍一种迭代算法的典型案例----牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法 牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法,又称牛顿迭代法,也称牛顿切线法:先任意设定一个与真实的根接近的x0作为第一次近似根,由x0求出f...例子:用牛顿迭代法求下列方程在等于2.0附近的根:2x3-4x2+3x-6=0。

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    初识编程语言·C语言

    语言是交流的基础,那么,C语言也是交流的基础。 那么,与谁交流呢? 人与人是用汉语,英语等交流的,那么人与计算机就是用编程语言交流的。...故,C语言是一门人与计算机交流的语言,当然,语言不只有一种,还有Java,python等。 语言是在发展过程中不断完善的,C语言同样如此。...C语言最初是由B语言发展而来,而B语言最初为Unix系统服务。...而语言需要统一性,所以美国国家标准协会(ANSI)对C语言进行标准化。 故有C89,C90,C11等标准出现。 语言,编译环境缺一不可,什么是编译环境,即编译工具。...要了解函数需要从功能,参数,返回入手,所以return 0是main函数的返回,我们规定,return 0是正常值,0之外的就是非正常值,当然不是不能返回除了0的,还是看需求。

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    超详细的 R 语言补缺失教程来啦~

    填补缺失 这里用到的是 mice()函数,所需的主要参数如下: data:包含缺失的数据框或矩阵。缺失被编码为 NA。 m:多重补法的数量,默认为 5。...右边第一列的数字 5 表示 Ozone 变量的第 5 个观测,这一行的其他五个数值表示每次后的结果。...完成补后,接下来可以使用complete()函数返回完整的数据集,action的参数值表示选择第几次的来填补原始数据集。...densityplot(tempData) 选择合适的 从上面的密度图可以发现多重补后的数据拟合度有好有坏,如果需要利用数据建模,那么必然要选择拟合效果最好的一个。...# 以 Ozone 为例 densityplot(tempData,~ Ozone | .imp == c(1,2)) 确定好最佳补重数后,利用上文提到的complete()函数就可以得到最终数据集啦

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    R语言缺失的处理:线性回归模型

    ---- 视频 缺失的处理:线性回归模型补 ---- 我们在这里模拟数据,然后根据模型生成数据。未定义将转换为NA。一般建议是将缺失替换为-1,然后拟合未定义的模型。...,换句话说,在我看来,补方法似乎比旨在用任意替换NA并在回归中添加指标的策略更强大。...参考文献 1.用SPSS估计HLM层次线性模型模型 2.R语言线性判别分析(LDA),二次判别分析(QDA)和正则判别分析(RDA) 3.基于R语言的lmer混合线性回归模型 4.R语言Gibbs抽样的贝叶斯简单线性回归仿真分析...5.在r语言中使用GAM(广义相加模型)进行电力负荷时间序列分析 6.使用SAS,Stata,HLM,R,SPSS和Mplus的分层线性模型HLM 7.R语言中的岭回归、套索回归、主成分回归:线性模型选择和正则化...8.R语言用线性回归模型预测空气质量臭氧数据 9.R语言分层线性模型案例

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