有效地确定多项式是否在区间[0，T]中具有根
我有一个非平凡多项式(4+)，需要稳健而有效地确定它们是否在区间[0，T]中具有根.确切的位置或根数与我无关，我只需要知道是否至少有一个. 现在，我正在使用区间算术作为快速检查，以查看是否可以证明不存在任何根.如果不能，我正在使用詹金斯-特劳布(Jenkins-Traub)来求解多项式根的 all .这显然是低效的，因为它要检查所有真实的根源并找到它们的确切位置，而这些信息我最终都不需要.
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我一直在研究log-sum-exp问题.我有一个以对数形式存储的数字列表，我想对其求和并以对数形式存储. 天真的算法是 def naive(listOfLogs): return math.log10(sum(10**x for x in listOfLogs)) 许多网站，包括: 用C语言实现logsumexp? 和 http://machineintelligence.
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如何使用numpy.correlate进行自相关?
我需要对一组数字进行自相关，据我了解，这只是一组与自身之间的相关性. 我已经使用numpy的相关函数进行了尝试，但我不相信结果，因为它几乎总是给出一个向量，其中第一个数字不是最大，应该是 所以，这个问题实际上是两个问题: numpy.correlate 到底在做什么? 如何使用它(或其他方法)进行自相关? 解决方案 要回答您的第一个问题，numpy.correlate(
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以稳定的方式找到曲线的弯头?
我知道我唯一的问题是肘点似乎从我的代码的不同实例中改变.观察这篇文章中显示的两个图.尽管它们在视觉上看起来相似，但肘点的值发生了显着变化.两条曲线均来自平均20次不同的运行.即使那样，肘点的值也有明显的变化.我可以采取哪些预防措施来确保该值落在某个范围内? 我的尝试如下所示: def elbowPoint(points): secondDerivative = collection
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查找五次多项式一个根的代码
我正在尝试编写一个代码，要求用户给出5次多项式的5个系数，并且还要求给出一个范围(两个值)，供程序检查其中是否有解是否(要求我只找到一个)，解决方案必须是整数，而系数可以是浮点数. 我正在考虑编写一个代码，该代码运行在范围内的每个整数上，并用它代替我定义的多项式描述，并检查其是否等于零，但是我在决定如何使循环. 另一件事，如果用户输入的间隔中有多个根，那么我们必须打印最小的根(但我也没
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如何在MATLAB中确定线性回归线的系数?
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简化行梯形表格(rref)
我发现Matlab中的rref通过空间旋转实现了高斯消除，例如，以A为5x9矩阵: 0.4898 0.2760 0.4984 0.7513 0.9593 0.8407 0.3500 0.3517 0.2858 0.4456 0.6797 0.9597 0.2551 0.5472 0.2543 0.1966
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什么是大型拉普拉斯矩阵的快速简单求解器?
我需要解决在电阻器网络研究中出现的一些大(N〜1e6)拉普拉斯矩阵.其余的网络分析将通过boost图进行处理，如果可能的话，我希望继续使用C ++.我知道有很多C ++矩阵库，但是似乎没有人在速度或可用性方面明显领先.而且，关于此主题的许多问题，无论在这里还是在其他地方，似乎都迅速演变为实用性有限的洗衣清单.为了帮助自己和他人，我将尽量使问题简洁明了且易于回答: 什么是可以有效满足以下要求的
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将递归公式转换回原始的显式公式?
有一个通用公式Z ^ N = A(Z)^ N + 1 + B(Z)^ N + 1.此公式用于将给定的递归函数转换回其原始的显式形式: 递归公式: 1) R(0) = 1, R(n) = (1/3) R(n-1), n = 1, 2, ... 2) P(0) = 1, P(1) = 1/3, P(n) = (4/3) P(n-1) - (1/3) P(n-2), n = 2, 3, ..
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Matlab中的Jacobi/Gauss Seidel方法
我需要在Matlab中实现Jacobi和Guass Seidel方法. 我发现了此链接，其中包含可产生正确结果的代码(在我尝试过的一个样本上). 请参阅帖子3. 我的问题是，实现方式与此处和此处 我很高兴使用别人的代码(实际上，我更喜欢经过尝试和测试的东西)，但是我想确切地了解它的工作原理. 有人可以指出这篇文章中使用的实现吗? 或者这些算法的其他实现可能在Ma
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使用Python进行平行精确矩阵对角化
有人知道并行精确矩阵对角化的实现版本(也许使用scipy/numpy)吗(等效地，找到本征系统)?如果有帮助，我的矩阵是对称且稀疏的.我不想花一天时间重新发明轮子. 编辑: 我的矩阵至少为10,000x10,000(但最好至少大20倍).目前，我只能使用4核Intel机器(具有超线程功能，因此每个内核2个进程)，每个机器约3.0Ghz，并具有12GB的RAM.以后我可能会访问具有256
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代码分析器:INV缓慢且不准确
当我尝试使用Matlab的inv()操作计算矩阵逆时: A = rand(10,10); b = rand(10,1); C = inv(A); D = C*b; 我在最后一行收到以下警告:INV缓慢且不准确.对于INV(A)* b使用A \ b，对于b * INV(A)使用b/A. 我可以将上面的代码更改为: A = rand(10,10); b = rand(10,1)
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MATLAB中的幂法
我想实施幂方法来确定主导特征值和MATLAB中矩阵的特征向量. 这是我到目前为止写的: %function to implement power method to compute dominant %eigenvalue/eigenevctor function [m,y_final]=power_method(A,x); m=0; n=length(x); y_final=zero
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在Julia中有效解决特定的线性系统
我广泛使用julia的线性方程求解器res = X\b.由于参数变化，我必须在程序中使用数百万次.之所以可以，是因为我使用的尺寸较小(最大为30).现在，我想分析更大的系统，直到1000，线性求解器不再有效. 我认为可以解决这个问题.但是我必须说，有时我的X矩阵很稠密，有时很稀疏，所以我需要在两种情况下都能正常工作的东西. b向量是一个全零的向量，除了一个条目始终为1(实际上始终为最后
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JS中的Runge Kutta问题
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Javascript数值库 - 向量，矩阵，确定，反演
纯JavaScript中是否有合理的数值库？ 我想要基于数组的向量，矩阵，确定性和矩阵求逆。 这只是对于小问题，而不是大问题。我知道Python，Java，C ++或者哦，也许FORTRAN有选择，更不用说R. mmm .... FORTRAN ...... 我很高兴获得基本的矢量和矩阵运算，而无需重建轮子或从FORTRAN重新编码一两天。 解决方案 也许还有兴趣： ht
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绑定此程序以确定不包含零的倒数整数之和
让 A 表示正整数的集合，其十进制表示不包含数字0. 中元素的倒数之和已知 为23.10345。 Ex。 1,2,3,4,5,6,7,8,9,11-19,21-29,31-39,41-49,51-59,61-69,71-79,81-89， 91-99,111-119，... 然后取每个数字的倒数，并计算总数。 如何通过数字验证？ 编写一个计算机程序来验证这个数字。 这
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是否有用于集成复杂函数的Haskell库？
如何在Haskell中以数值方式集成复杂的复值函数？ 是否有任何现有的库？ 数字工具仅适用于reals。 我知道在复杂的平面上只有线积分，所以我感兴趣的界面如下所示： i =整合fxab精度 计算沿直线的积分从 a 到 b 函数 f on point X 。 i ， x ， a ， b 都是复合双倍或更好 Num a =>复杂的a 类型。 请..
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限制GWT中的小数位数？
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正割方法求解管径
我试图编写一个程序来解决我设计的泵系统的管径问题。我在纸上做了这些，并理解了方程的机制。我将不胜感激任何指导。 编辑：我已经用用户的一些建议更新了代码，仍然看到快速分歧。那里的猜测方式太高了。 模块秒 包含 SUBROUTINE正割（FX，xold，xnew，xolder） IMPLICIT NONE INTEGER，PARAMETER :: DP = selected_r
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