newtons-method

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    我正在使用Python中的牛顿猜测和检查方法来完成一个近似数字的平方根的数学问题。用户应该输入一个数字,初始猜测数字,以及他们想要在返回之前检查他们的答案的次数。为了让事情变得更容易,并且了解Python(几个月前我才刚刚开始学习这门语言),我将它分解为一些较小的函数;现在的问题是,我无法调用每个函数并传递数字。 这里是我的代码,与意见,以帮助(每个功能在使用顺序排列): # This progr

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    我写了一个Java程序,用牛顿法计算用户自定义数的平方根。该算法中的主要操作是这样说: answer = guess - ((guess * guess - inputNumber)/(2 * guess)); while (Math.abs(answer * answer - inputNumber) > leniency) { guess = answer; answer

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    我写牛顿方法的简单的递归版本: #include <cmath> using namespace std; double DeriveAt(double (*f)(double), double x){ return((f(x+0.001)-f(x-0.001))/0.002); }; double FindRoot(double (*f)(double), double

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    我已经用牛顿的方法写了下面的算法,以评估在MatLab的函数方法算法(我们设定R = -7在我的解决方案): function newton(r); syms x; y = exp(x) - 1.5 - atan(x); yprime = diff(y,x); f = matlabFunction(y); fprime = matlabFunction(yprime); x = r;

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    对于一个赋值,我们被要求创建一个返回反函数的函数。基本问题是从平方函数创建平方根函数。我想出了一个使用二分查找的解决方案和另一个使用牛顿方法的解决方案。我的解决方案似乎适用于立方根和平方根,但不适用于log10。这里是我的解决方案: #Binary Search def inverse1(f, delta=1e-8): """Given a function y = f(x) that

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    任何人都知道我在哪里找到一个.m(matlab)文件,用Levenberg-Marquardt修改牛顿方法来优化函数? 感谢

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    我目前正在迭代一组非常大的数据~85GB(〜600M行)并简单地使用newton-raphson来计算一个新参数。到目前为止,我的代码非常慢,有关如何加速的提示?来自BSCallClass & BSPutClass的方法是封闭的,所以没有什么可以加速的。谢谢。 class NewtonRaphson: def __init__(self, theObject): self.

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    我的问题与数字食谱有关。 我有一个全球性的功能,计算功能的载体,以最小化 VecDoub vecfunc(VecDoub_I x) { // code is here } 在一类功能运行,我试着拨打数字食谱功能蝾螈,如图读取我的功能vecfunc, class A { void run() { VecDoub_IO pt; pt.resize(2)

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    如何根据A,B和C确定方程Ax+Bsin(x)=C的初始猜测? 我正在尝试使用Newton Raphson来解决它。 A,B和C将在运行时给出。 有没有其他的方法比牛顿拉夫森更有效率呢?

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    : |y1| = |p1 p2| |x1| |p5| |y2| = |p3 p4| * |x2| + |p6| 与p1−p6 parameters.I希望尽量减少使用高斯 - 牛顿法的最小二乘误差。假设我们有100个测量值。我的问题是关于残差向量的计算和大小。 |r1| |y1| (|p1 p2| |x1| |p5|) |r2| = |y2| -(|p3 p4| ∗ |x2| + |p6