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最优化方法笔记3:约束最优化——线性规划(LP)问题
1 线性规划(待更新)1.1 图解法(计算机不适用,便于理解)优缺点:计算机不适用,且只能处理二维三维问题。但是便于理解,解释概念。1.2 计算几何的方法(适用低维)优缺点:效率比单纯形法高。适用二维、三维。1.2.1 平面扫描算法有界线性规划问题。1.2.2随机平面扫描算法改进的平面扫描算法: 随机平面扫描算法。1.2.3 无界线性规划问题无界线性规划问题。1.2 单纯...
曲线拟合——最小二乘拟合(附代码)
曲线拟合——最小二乘拟合1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合1.1 线性回归(直线的最小二乘拟合)1.1.2 直线的最佳拟合方法1.1.2 如何计算1.1.2 误差量化分析1.2 多项式回归(多项式的最小二乘拟合)1.3 非线性回归(非线性的最小二乘拟合)1 曲线拟合——一元函数的最小二乘拟合曲线拟合分为两类:插值和逼近。逼近又包括一元函数和多元函数的逼近,通俗的讲,就是一个变量(一维)和...
常微分方程(ODE)求解方法总结
常微分方程,数值求解方法
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数值积分方法的总结(从简单梯形积分到龙贝格积分、自适应积分、高斯积分等)
各种数值积分方法总结(龙贝格积分、高斯积分等)常用的数值积分方法牛顿-科茨(Newton-Cotes)积分公式梯形法则 ,辛普森法则,布尔法则,牛顿-科茨积分公式,复合梯形积分复合辛普森积分等
到底了