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综合排序丨最热优先丨最新优先

用最小二乘法对多项式进行拟合并可视化

本篇文章所讲代码是对2018年全国大学生数学建模比赛A题附件的数据进行拟合，代码如下：

2020-06-12

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多项式求和

#include <stdio.h> int main(){ double sum; int z, n, i; scanf("%d", &z); while ( z-- ){ scanf("%d", &n); sum = 0; if ( n&1 ){ sum += 1; for ( i=2; i<n; i+=2 ){ sum += -1.0/i+1.

2020-09-11

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MATLAB-多项式

在 MATLAB 中，多项式用一个行向量表示，行向量的元素值为多项式系数按幂次的降序排列。 image.png p = [1 7 0 -5 9]； MATLAB计算多项式 MATLAB中 polyval 函数用于将指定的值 - 计算多项式。还提供了计算矩阵多项式 polyvalm 函数。矩阵多项式一个多项式矩阵变量。根函数可以计算多项式的根。

2022-07-27

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正交多项式

若除了满足正交性之外，更有，则称为规范正交多项式。 2. 常见的正交多项式 勒让得多项式 切比雪夫多项式 雅可比多项式 埃尔米特多项式 拉盖尔多项式 盖根鲍尔多项式 哈恩多项式 拉卡多项式 查理耶多项式 连续双哈恩多项式 贝特曼多项式 双重哈恩多项式 小 q - 雅可比多项式 本德尔・邓恩多项式 威尔逊多项式 Q 哈恩多项式 大 q - 雅可比多项式 Q - 拉盖尔多项式 Q 拉卡多项式 梅西纳多项式 克拉夫楚克多项式 梅西纳 - 珀拉泽克多项式 连续哈恩多项式 连续 q - 哈恩多项式 Q 梅西纳多项式 阿斯克以 - 威尔逊多项式 Q 克拉夫楚克多项式 大 q - 拉盖尔多项式 双 Q 克拉夫楚克多项式 Q 查理耶多项式 泽尔尼克多项式 罗杰斯 - 斯泽格多项式 戈特利布多项式

2022-03-10

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多项式拟合

用多项式拟合a商品2018年与2019年价格曲线，8次多项式拟合效果最好 import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.preprocessing

2019-11-19

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洛谷P5245 【模板】多项式快速幂(多项式ln 多项式exp)

题意题目链接 Sol \(B(x) = \exp(K\ln(A(x)))\) 做完了。。。复杂度\(O(n\log n)\) // luogu-judger-enable-o2 // luogu-judger-enable-o2 #include<bits/stdc++.h> #define Pair pair<int, int> #define MP(x, y) make_pair(x, y) #define fi first #define se second #define LL long lo

2019-03-22

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多项式整理

多项式求逆元 多项式求逆元，即已知多项式$A(x)$，我们需要找到一个多项式$A^{-1}(x)$ 使得 $$A(x)A^{-1}(x)\equiv 1\pmod {x^n}$$ 我们称多项式$A^{- ，其余多项式的逆元均有无穷多项算法这里介绍一种比较常用的$O(nlogn)$倍增算法，实际上许多与多项式有关的操作都需要用的倍增算法假设我们已经求出了多项式$A(x)$在模$x^{\frac{n} 根据取模运算的性质，$A^{-1}(x)$前$\frac{n}{2}$项与$B(x)$是相同的 $$A(x)A^{-1}(x)\equiv 1\pmod {x^{\lceil\frac n2\rceil}}$$ 合并两个式子可以得到利用牛顿迭代法可以快速的推出多项式开根的做法 多项式开根即已知多项式$A(x)$，求多项式$B(x)$，满足 $B^2(x) \equiv A(x) \pmod{x^n}$ 设$F(x)$满足 $F^ (x_i)$化简之后得到 $$A^{[1]}(x_i) = \frac{A^{[0]}(x_i)-y_i}{P(x_i)}$$ 这样就得到了新的待插值点，利用同样的方法求出插值出$A^{[1]}$然后合并就可以了

2019-02-13

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HDOJ 2011 多项式求和

Problem Description 多项式的描述如下： 1 - 1/2 + 1/3 - 1/4 + 1/5 - 1/6 + … 现在请你求出该多项式的前n项的和。 Input 输入数据由2行组成，首先是一个正整数m（m<100），表示测试实例的个数，第二行包含m个正整数，对于每一个整数(不妨设为n,n<1000），求该多项式的前n项的和。 Output 对于每个测试实例n，要求输出多项式前n项的和。每个测试实例的输出占一行，结果保留2位小数。

2021-01-20

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腾讯云测试服务

【组合数学】多项式定理 ( 多项式定理 | 多项式定理证明 | 多项式定理推论 1 项数是非负整数解个数 | 多项式定理推论 2 每项系数之和 )

文章目录一、多项式定理二、多项式定理证明三、多项式定理推论 1 四、多项式定理推论 2 一、多项式定理 ---- 多项式定理 : 设 n 为正整数 , x_i 为实数 , i=1,2 + n_2 + \cdots + n_t = n 非负整数解个数}\dbinom{n}{n_1 n_2 \cdots n_t}x_1^{n_1}x_2^{n_2}\cdots x_t^{n_t} 上述多项式有 t 个项 , 这 t 项相加的 n 次方 ; 二、多项式定理证明 ---- 多项式中 (x_1 + x_2 + \cdots + x_t)^n : 分步进行如下处理 : 第 1 注意上面的式子是多重集的全排列数 =\dbinom{n}{n_1 n_2 \cdots n_t} 三、多项式定理推论 1 ---- 多项式定理推论 1 : 上述多项式定理中 , 不同的项数是方程推论 2 ---- 多项式定理推论 3 : \sum\dbinom{n}{n_1 n_2 \cdots n_t} = t^n 证明过程 : 多项式定理中 \ \ \ \ (x_1 + x_2 + \

2023-03-28

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多项式回归

以下是对多项式回归的详细解释：一、定义与原理定义：多项式回归是一种回归分析技术，它通过在传统的线性回归模型中增加变量的高次项（如平方项、立方项等），来捕捉数据中的非线性关系。三、应用场景 多项式回归在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于：金融：在金融领域，多项式回归可以用于预测股票价格、利率变动等金融指标。四、模型选择与评估选择多项式的阶数：在选择多项式的阶数时，需要权衡模型的复杂度和拟合度。通常，可以通过交叉验证等方法来选择最优的阶数。五、注意事项与限制过拟合：多项式回归的阶数过高可能导致过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但在新的数据上泛化能力差。因此，在选择多项式的阶数时需要谨慎。特征选择与预处理：多项式回归的性能很大程度上取决于输入数据的特征。因此，在进行多项式回归之前，需要进行特征选择和预处理工作，以提高模型的性能。数据质量：多项式回归对数据质量的要求较高。

2025-04-05

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