newtons-method

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    我一直在问社区很多的帮助,我很感激所有 所以我一直都努力,解决了牛顿方法在Python,但由于某种原因,它不工作可能有人查看它的程序请?感谢您=) import sympy from collections import defaultdict def main(): dir(sympy) print ("NEWTONS METHOD") print ("Wri

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    我试图以自己的方式编码,但发现我得到了错误的答案。 我已阅读this page.并尝试启动过程: F(X)= X^2-E 数学: 所以有我的代码: def sqrtRootNR(num, count, epsl): """ for test """ num = float(num) guess = num/2.0 diff = guess

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    这里是我的代码: Double[] x = {1.0, 2.0, 3.0}; Double[] fx = {1.0, 8.0, 27.0}; s = x.length; Double[][] newton = new Double[(2*s)-1][s+1]; for(int i=0, z=0;i<s;i++,z+=2){ newton[z][0]=x[i];

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    我试图通过使用牛顿的方法来得到这个工作,如下所示:wiki使用下面的代码,但问题是它只给出精确的结果,最多只有16位小数。我试图增加迭代次数,结果仍然是一样的。我以1的初步猜测开始。那么,如何提高答案的准确性(高达100或更多的小数位)呢? 谢谢。 代码:当前机器 double x0,x1; #define n 2 double f(double x0) { return ((x0

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    这个问题与“C++中的数字食谱”有关,所以它将被保留给对此知之甚少的人们多维优化。 我正在编写一个需要搜索多维根的程序,为了解决这个问题,我使用了多维牛顿根的查找方法,即“newt”程序。 对于那些对细节感兴趣的人,我试图根据几个特征点(两个摄像头看到的特征点),将可变形的3D模型拟合到物体的stereocopic视图中。 对于这一点,我使用的蝾螈程序使用以下: 11输入参数:我的可变形模型可以与

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    Newtons-Raphsons方法在Mathematica中很容易实现,但在Matlab中似乎有点困难。我不明白我是否可以将函数传递给函数,以及如何将函数用作函数。 newtonRaphson[f_, n_, guess_] := If[n == 0, guess, newtonRaphson[f, n - 1, guess - f[guess]/f'[guess]]] newtonRaph

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    我试图使用牛顿拉夫逊迭代实现后向欧拉方案。我明白每次迭代都会进行初步猜测,计算残差并解决变化。在我的情况下,更改是德尔瓦。之后,我知道将值添加到w^m并在接下来的m次迭代中获得w的更新值。我知道在迭代继续时检查解决方案的收敛性。我遇到的问题是如何将时间步长dt实现为t = 0:Tmax/dt,其中Tmax是10.我对时间步进是如何进来感到困惑。我一直在试图找出一个尽管如此,任何帮助将不胜感激。谢谢

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    我正试图实现牛顿 - 拉普森分区算法Wikipedia entry在没有硬件除法单元的处理器上实现IEEE-754 32位浮点除法。 我的内存位置是32位二进制补码字和我已经执行浮点加法,减法,乘法和,这样我就可以重新使用,以实现牛顿迭代算法的代码。我想首先在Matlab中实现这一切。 在这个步骤: X_0 =一十七分之四十八 - 17分之32* d 如何位位移ð适当地在0.5和1之间如在算法细节

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    我想在Ruby中使用bigdecimal/newton模块来实现XIRR。我已经编写了一个脚本,通过遵循this example进行尝试。 当我(在Mac OS X 10.6的Ruby 1.9.2)运行代码,我得到以下错误: /opt/local/lib/ruby1.9/1.9.1/bigdecimal/ludcmp.rb:84:in `div': wrong number of argument

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    如何打印Python中的float的约10位数?眼下,当做 print sqr_newton(10, 3, 0.001)(其中sqr_newton是牛顿的平方根算法;返回float) 它不仅赋予了小数点后这么多的数字......我怎样才能得到更多?