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我目前正在研究一个Matlab中的问题，我得到一个分布式加载梁，然后进行数值积分（使用复合梯形法则）来查找剪切力和弯矩。从那里我可以找到最大时刻值和发生这种情况的位置。然后我分两次再次找到剪切力和分布载荷。我正在使用分析集成函数来检查并确保每个数值积分和微分都能正确计算。我的问题是，当我只用13点进行计算（x = 0:12;）时，我的值与我从分析值得到的结果一样接近。（这个数字来自光束12英尺

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乘以匿名函数

我有变量存储匿名函数，例如 temp_f = @(x)((1/h^3)*(((xi+2*i)-x)^3-4*((xi+i)-x)^3)) 我想通过“翻”乘以它所以下一步我能得到 temp2_f = @(x) (temp_f(x) * varA) 我怎么能接近呢？在此先感谢

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定整合载体

在MATLAB怎么做的x(i)方面矢量f(i)其中x(i)从zero变化到infinity即东西的那种f(i)dx(i)的定积分的？

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lambdified sympy表达式返回不正确的结果

我遇到以下问题，首先我会简单解释一下这是怎么回事： f(x) g(x, y) = f(x) - y 从那里，我们预计 g(x, f(x)) = f(x) - f(x) = 0 lambdified g(x,y)回报的东西非常接近零，而不是为零。这是一个重现问题的代码。它只有当我把log评估足量到达f(x) 要点：https://gist.github.com/marekyggdrasil

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在Python中使用OpenCV进行运动结构教程有什么好的资源？

我正在为我的论文开展一个项目，它需要从运动技术实现结构来创建点云模型。但是，是否可以用数字定义点云模型？

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如何优化我的代码？

我有一个包含连续分数的方程。我想为这个方程的参数R找到这个方程的特定根。对于该I：输入此连分数为多项式表达到MATLAB 简化此polynomium 计算表达式的所有根最后搜索该I”根m感兴趣。我的问题是，更高的R需要更高的准确性，所以更多的水平的连续分数，但我的电脑不能计算这么多（我有i7第3代12GB RAM内存的笔记本电脑2核心）。是否有机会使用并行计算或GPU计算来计算该方程？可

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Runge Kutta 4在C++中用于Lorenz系统

有人可以在我的代码中找到错误吗？它可以在特殊的点上工作，但容差不适合该方法。我的错误是非常简单的，所以我不认为它的问题。请帮忙。 #include <math.h> #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <conio.h> #include <time.h> #include <iostream> #include <strin

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MATLAB中的Gauss-Seidel方法

我想在MATLAB中实现Gauss-Seidel方法。但也有我的代码有两个主要的错误，我不能修复：我的代码收敛很好的小矩阵，但它从来没有收敛的大型矩阵。该代码进行冗余迭代。我如何防止冗余迭代？ Gauss-Seidel Method on wikipedia。 N=5; A=rand(N,N); b=rand(N,1); x = zeros(N,1); sum = 0; xold =

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Matlab Picard方法 - 将现有的symfun分配给矢量

我正在研究matlab中的picard方法。这需要在一个被代入的函数上进行多次迭代以成为积分多项式。现在我有一个现有的多项式SYMS x，它是由一些向量定义： for i = 1:degree+1 polynomial = symfun(polynomial + a(i) *x^(i-1), x); end syms t; y = symfun(zeros(1,maxItera

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加速到位移

我正在做一个实验程序。我在汽车仪表板上安装了一个智能手机，在旅行期间，我从应用程序中读取了一些惯性传感器的价值。准确地说，我读了每秒注册的加速度计数据时间（以固定间隔）。所以，现在我想从垂直加速度转移到垂直位移，为此，我应该进行双重积分。我试过欧拉法。从最初的条件，如： v0=0.v0=0这是零时间的初始速度。 x0=0.x0=0这是零时刻的初始位置。限定， deltaT=registra