带有重叠物体的垃圾箱包装
我有一些具有不同容量的垃圾箱和一些具有指定大小的物体.目标是将这些对象包装在垃圾箱中.到目前为止，它类似于垃圾箱包装问题.但是，不同之处在于，每个对象之间都存在部分重叠.因此，虽然对象1和2的大小分别为s1和s2，但是当我将它们放在同一容器中时，填充空间小于s1 + s2.假设我知道每个对象对都有这个重叠值，那么是否也有类似的近似算法，例如用于此问题的原始装箱算法? 解决方案 答案是使用一
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我可以分解大规模的相关矩阵吗?
相关矩阵太大(50000by50000)，以至于在计算我想要的内容时效率不高.我要做的是将其分解为几组，并将每组视为独立的相关矩阵.但是，如何处理这些较小的相关矩阵之间的依赖关系?我整天都在研究在线，但没有任何反应.应该有一些与大型相关矩阵的近似有关的算法，对吧? 解决方案 即使是4 x 4的相关矩阵也对错误敏感.无论如何，这里有一些链接可能会有所帮助: http://www.oxf
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基于块重量的拆分数组
我有一个数组，其中 2是双打： A = [a1，a2，...，an]，ai> 0 和整数 2
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多边形（或其部分）的圆近似
简短描述我的问题 我需要实现从G1指令到G2和G3的GCODE自动重构（ http://www.cnccookbook.com/CCCNCGCodeArcsG02G03.htm ）用于3D打印。 G1是带有印刷的直线运动（路径由矢量描述）。 我正在寻找algorytm来替代圆/弧（特别是中点）基于给定的矢量路径。 请注意，G2和G3无法打印不属于圆弧的曲线-因此，并非每个矢量路
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需要帮助修复近似pi的算法
我正在尝试为近似 pi 的算法编写C代码.它应该得到一个立方体的体积和那个立方体内部的球体的体积(球体的半径是立方体的侧面的1/2).然后我应该将立方体的体积除以球体的体积，然后乘以6得到pi. 它正在工作，但是在应该获得体积的部分中却做了一些奇怪的事情.我认为这与我为近似值选择的增量有关. 有了方4的立方体，而不是给我64的体积，它给了我6400.使用球体而不是33，给了我3334.
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局部敏感哈希(LSH)中的ε(ε)参数是什么?
我已经阅读了有关以下内容的原始论文本地敏感哈希. 复杂度取决于参数ε的函数，但我不知道它是什么. 您能解释一下它的意思吗? 解决方案 ε是近似参数. LSH(如法兰& 因此，我们专注于解决检查下面的图像: 在这里您看到找到精确/近似NN的含义.在传统的NNS(最近邻搜索)问题中，我们被要求找到确切的NN.在现代问题中，近似NNS要求我们在(1 +ε)半径内找到一些邻
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寻找近似函数的绝对误差-MATLAB
在实验过程中，我记录了几点.此后，我用9阶多项式对其进行了近似.我需要找到测量的绝对误差以及y轴上的近似函数.有什么主意吗? *编辑: y = [0.006332 0.04056 0.11813 0.1776723 0.23840 0.29827 0.358396... 0.418149 0.4786 0.478154 0.538114 0.53862 0.598954 0.65
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在什么情况下需要多项式的泰勒级数?
我很难理解为什么对函数使用泰勒级数以获得函数的近似值会有用，而不是在编程时仅使用函数本身.如果我可以告诉我的计算机计算e ^(.1)并给我一个确切的值，为什么我要采用近似值呢? 解决方案 泰勒级数通常不用于近似函数.通常，使用某种形式的极大极小多项式. Taylor级数收敛缓慢(需要很多项才能获得所需的精度)并且效率低下(它们在中心位置附近更准确，而在其中心处更不准确).泰勒级数的最
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逆不完全伽马函数的简单近似
如何通过一些简单的分析来近似逆不完整的伽马函数Г(s，x)函数f(s，Г)? 这意味着编写类似x = f(s，Г)= 12 * log(123.45 *Г)+Г+ 123.4 ^ s的东西. (我至少需要想法或参考.) 解决方案 我发现给定s的x = f(s，Г)可以很好地近似为x = p0 *(1-Г)^ p1 * ln(Г* p2).至少它对我有用，在0.001
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大量点的贝塞尔曲线近似
我有大约100个点，我想用贝塞尔曲线近似，但是如果有25个以上的点(或类似的点)，则组合数量的阶乘计数会导致数量溢出. 有没有办法像贝塞尔曲线那样近似这样的点数(平滑曲线，不经过所有点，除了第一个和最后一个点)? 还是我需要选择另一种效果相同的近似算法? 我正在使用默认的挥杆绘图工具. P.S.英语不是我的母语，所以可能我在某处使用了错误的数学术语. 解决方案 是否要在所有100个点
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无法使用神经网络近似正弦函数
我正在尝试使用我自己编写的神经网络来近似sine()函数.我已经在一个简单的OCR问题上测试了我的神经网络，并且可以正常工作，但是在将其应用于近似sine()时遇到了麻烦.我的问题是，在训练期间，我的误差恰好收敛于50％，所以我猜想它是完全随机的. 我正在使用一个输入神经元作为输入(0到PI)，并使用一个输出神经元作为结果.我只有一个隐藏层，可以在其中更改神经元的数量，但是我目前正在尝试使用
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如何使用多线程在Java中编写PI计算程序？
我需要使用Java多线程创建一个可以计算常量PI近似值的程序。 我打算使用Gregory-Leibniz系列来计算PI / 4的结果，然后乘以4得到PI近似值。 但我对该计划有一些担忧： 我如何分离计算过程以便我可以为程序实现多线程处理？因为公式是总和，我不知道如何将它们分成几部分然后最后我将收集它们。 我在考虑这样一个事实：程序将执行无限公式，因此用户需要提供一些配置执行的方
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如何比较该双打序列都是“大致相等”的。在Java？
我在java中有一个返回双数的方法，我想比较每次调用方法时返回的每个双数（比如说5次），这样我就可以得出结论返回的数字几乎是一样的每一次。 我该怎么做？ 解决方案 您必须先确定“几乎相同”的含义。例如， java.lang.Math 中有一个名为 ulp（），给定一个double，返回该double和next之间的距离;即，该数字与任何其他数字之间的最小可能差异。您可以简单地比较两个
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有效地选择随机数
我有一个方法，它使用随机样本来近似计算。这种方法被称为数百万次，因此选择随机数的过程非常有效。 我不确定javas有多快 Random（）。nextInt 确实如此，但我的程序看起来不像尽可能多地受益。 选择随机数时，我会执行以下操作（半伪代码）： //重复此300000次 Set set = new Set（）; while（set.length！= 5） set.a
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基于节点和边权重的图划分
我有一个图G =（V，E），它的边和节点都有权重。我想分割这个图来创建相同大小的分区。分区大小的定义是sum（vi）-sum（ej）其中vi是该分区内的节点，ej是该分区中两个节点之间的边缘。在我的问题中，图很密集（几乎完成）。有什么近似算法吗？ 这在某种程度上类似于具有重叠对象的垃圾箱，垃圾箱具有相同的尺寸。节点的重量是它们的大小和边的重量显示两个对象可以重叠多少。 我认为如果你使用MET
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n点圆上的近似位置
我正在努力解决以下问题： 我得到了 n 点和一个半径，我必须将它们放在尽可能对称的圆上。 目前，我使用的是这样的： float theta = 360.0f / n; int i = 0; for（Word w：e.getValue（））{ double newX = Math.sin（theta * i）* RADIUS + I_OFFSET_X; double n
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为什么存储在Float数据类型中的数据被认为是一个近似值？
我从来没有明白为什么浮点数据类型被认为是一个近似值，而十进制数据类型被认为是确切的。我正在寻找一个很好的解释，谢谢。 解决方案 嗯，你是对的 - 做这样的毯子是误导性的声明。要完全理解你需要把握两件事情。首先，小数旨在存储（精确地）具有固定小数位数的十进制值。通常是钱（例如小数点是美分）。这是一个非常具体的用例。它不是一个确切的存储任何值;它只适用于具有固定小数点数的十进制数值，而实现则是为
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在dplyr中使用约
我正在为年之间的数据框中的每个 id code> X 。 dplyr 似乎是一个合适的选项，但由于出现错误，我无法使其正常工作： 错误：不兼容大小（9），期望3（组大小）或1 示例代码： library（dplyr） dat ＃线性插值 dat％>％ group_by（id）％>％ mutate（x2 = as.numeric（unlist（approx（x = d
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java中的十进制数总和
我有一个java（JDK 1.4）中十进制数管理的问题。 我有两个双重数字第一个和秒（作为格式化的 String 的输出）。我在第一和第二之间做一个总和，我收到一个数字更多的十进制数字！ final double first = 198.4; //通过不可修改的格式方法的值提取 final double second = 44701.2; //通过不可修改的格式方法获取的值
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使用仲裁非欧几里德度量的本地敏感哈希
我有一个非常具体的问题。我在一个项目上工作，我需要找到最近的邻居（k和附近）。 由于我不需要这些，希望能够扩展到高维度，我专注于LSH。 我的数据有一个距离公制，但非欧几里德。我发现使用欧几里德度量（例如p稳定分布），二进制编码（通过投影）或基于字符串的向量空间的许多方法。 我正在搜索的是提供任意指标的LSH模板的论文。有没有人有一些参考文献？ 提前感谢 Dan 解决方
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