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2021-04-27 16:36:33
多项式的表示:
eg: p(x)=
在matlab中可以用数组表示:
p=[2 -3 0 -1]
多项式的根:
roots(p)
多项式的创建:poly函数的运用
p=[2 -3 0 -1];r=roots(p);
ss=poly(r)
ss
只知道多项式的零点,可以用poly函数来创建多项式的系数数组
poly函数的输入还可以是二维数组,此时返回的值为数组的特征多项式|lamdaE-A|
多项式求值:
p=[2 -3 0 -1];
a=1.6 %the point you want to evaluate
polyval(p,a) $p=[2 -3 0 -1];%compute the value in that point a.
polyvalm可以接受二维数组的输入参数。
多项式的运算:
conv函数可以直接计算两个function的乘积和。
conv(p,p1)
① (*)用于数组乘法,要求第一个数组的列数等于第二个数组的行数
② (.*)用于逐个元素乘法,要求两个数组具有相同尺寸
deconv函数用于除法
[q,r]=deconv(f,g)
q为商多项式,r为余多项式。
多项式的微分:
polyder函数:
polyder(p) % 直接计算p的微分
polyder(a,b) %计算conv(a,b)的微分
[q,r]=polyder(a,b) %计算deconv(a,b)的微分,namely, q/r=(a/b)'
多项式的曲线拟合:
polyfit(x,y,n)
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多元多项式拟合--Python
2022-05-25 11:30:10利用Python中的sklearn函数库的LinearRegression和PolynomialFeatures进行函数拟合 具体程序如下: import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model ...利用Python中的sklearn函数库的LinearRegression和PolynomialFeatures进行函数拟合
具体程序如下:
import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import LinearRegression #导入线性回归模块 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures x=[[-12, 2.54],[-12, 2.19],[-20, 1.75],[-20, 1.85],[-5, 3.58],[-7, 2.44],[7, 3.20],[25, 2.57],[12, 1.77],[20, 2.77],[15, 3.25],[-20, 2.34],[-30, 1.57],[-20, 1.52],[15, 2.57],[10, 3.75],[15, 1.26],[-12, 2.54],[-5.87, 2.57],[0.08, 2.88],[-11.9, 2.32],[6.1, 1.55],[-0.15, 3.16],[-5.26, 3.82],[-10.29,1.07], [-39.92,1.90],] y = [41,50,50,50,50,48,44,60,46,60,55,35,35,45,50,60,40,41,31.02,20.98,30.97,11.05,31.16,20.92,21.18,31.09,] print("==================================================================") for index in range(1,100): data=pd.DataFrame({'IN':x, 'OUT':y}) data_train=np.array(data['IN']).reshape(data['IN'].shape[0],1) data_test=data['OUT'] poly_reg =PolynomialFeatures(degree = index) X_ploy =poly_reg.fit_transform(x) regr=LinearRegression() regr.fit(X_ploy,data_test) print("vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv") print("degree = ", index) print("coefficients = ", regr.coef_) print("intercept = ", regr.intercept_) print("R^2 = ",regr.score(X_ploy,data_test)) print("^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^") if(regr.score(X_ploy,data_test) >= 0.99): break print("==================================================================")
计算结果如下:
================================================================== vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 1 coefficients = [0. 0.23417502 2.49000913] intercept = 35.655517534736624 R^2 = 0.13062845852051208 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 2 coefficients = [ 0.00000000e+00 -8.67998076e-01 2.85867915e+01 5.05996188e-03 5.41937770e-01 -5.16031113e+00] intercept = 2.8917936495706513 R^2 = 0.36680282974834966 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 3 coefficients = [ 0.00000000e+00 2.32337035e+00 8.62837626e+01 7.32845678e-02 -2.76400095e+00 -3.16485345e+01 1.25383404e-03 -1.86885458e-02 7.02626264e-01 3.89746542e+00] intercept = -43.565823068235204 R^2 = 0.595036736861785 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 4 coefficients = [ 0.00000000e+00 -9.27359226e+00 7.50519878e+02 7.95413552e-01 8.23353562e+00 -4.11409690e+02 1.71490391e-02 -6.59155370e-01 -2.36676840e+00 9.91069353e+01 5.28441826e-05 -7.07256550e-03 1.39851401e-01 2.41607515e-01 -8.88958626e+00] intercept = -469.6580685131609 R^2 = 0.6830703676187968 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 5 coefficients = [ 0.00000000e+00 9.28501268e+01 -1.34960520e+04 -4.52985493e+00 -9.95780624e+01 1.14314413e+04 -2.77506890e-01 8.06281464e+00 3.22856832e+01 -4.68204475e+03 -4.20565631e-03 2.50969496e-01 -4.00613710e+00 -2.50785085e+00 9.33885800e+02 -2.17313708e-05 1.67482250e-03 -5.36753698e-02 6.08933509e-01 -2.07588174e-01 -7.28846679e+01] intercept = 6113.3609609005725 R^2 = 0.9155071848237998 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ vvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvvv degree = 6 coefficients = [ 1.49368226e-01 1.32073179e+03 -1.45048362e+02 -2.26176086e+02 -1.25241633e+03 -7.13337162e+02 -1.02801495e+01 5.40473325e+02 -6.11134917e+02 -6.92340948e+02 -2.88372238e-01 1.72578578e+01 -4.38748168e+02 9.77187097e+02 1.17156755e+03 -3.37666499e-03 2.83940755e-01 -8.79360290e+00 1.47098644e+02 -3.39152229e+02 -4.67229808e+02 -1.24293556e-05 1.53024369e-03 -6.66028716e-02 1.40134218e+00 -1.74726208e+01 3.71705693e+01 5.87943145e+01] intercept = 1316.821170263324 R^2 = 0.9999999999995062 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ==================================================================
在多项式最高阶数达到6阶后,其R^2超过99%。
生成多项式如下:
二元二阶:
X1:
X2:
生成矩阵为:
则多元多项式为:
从多项式可以看出,整个矩阵没有全部使用,具体规则如下:
1 2 4
3 5 0
6 0 0
其中1标识的是
,其他的以此类推。0代表没有使用。
二元三阶的也按同样的方式即可,如下:
1 2 4 7
3 5 8 0
6 9 0 0
10 0 0 0
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使用matlab和python画多项式函数图像
2020-03-17 21:31:08(一)使用matlab画多项式函数图像 在用matlab画五次多项式的时候,发现使用y=(0.2771*t^3 - 0.081*t^4 + 0.0063*t^5);总是会报错。搜了搜资料,发现可以这么画: 例如:五次多项式(quintic polynomial) y=0.2771...(一)使用matlab画多项式函数图像
在用matlab画五次多项式的时候,发现使用
y=(0.2771*t^3 - 0.081*t^4 + 0.0063*t^5);
总是会报错。搜了搜资料,发现可以这么画:例如:五次多项式(quintic polynomial) y=0.2771t3-0.081t4+0.0063t5
.m脚本文件
t=0:0.01:5; p=[0.0063,-0.081,0.2771,0,0,0]; y=polyval(p,t); figure(1) plot(t,y,'r','linewidth',2) grid on hold on;
(二)使用python画多项式函数图像
例如:五次多项式(quintic polynomial) y=0.2771t3-0.081t4+0.0063t5
.py脚本文件# coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Arial'] # 如果要显示中文字体,则在此处设为:SimHei plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 显示负号 x = np.linspace(0,5) y = 0.2771*x*x*x-0.081*x*x*x*x+0.0063*x*x*x*x*x plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.grid(linestyle="--") # 设置背景网格线为虚线 ax = plt.gca() ax.spines['top'].set_visible(False) # 去掉上边框 ax.spines['right'].set_visible(False) # 去掉右边框 plt.plot(x, y, marker='o', color="blue", label="V0=10m/s", linewidth=1.5) plt.yticks(fontsize=12, fontweight='bold') plt.title("Quintic Polynomial Graph", fontsize=12, fontweight='bold') plt.xlabel("Time/s", fontsize=13, fontweight='bold') plt.ylabel("Vehicle lateral distance/m", fontsize=13, fontweight='bold') plt.legend(loc=0, numpoints=1) leg = plt.gca().get_legend() ltext = leg.get_texts() plt.setp(ltext, fontsize=12, fontweight='bold') # 设置图例字体的大小和粗细 plt.show()
更新:2020年4月1日
偶然间看到matlab还有一种画多项式函数的方法,而且就是之前报错的那种方法。
.m脚本t = 0:0.01:5; y = 0.2771 * t.^3 - 0.081 * t.^4 + 0.0063 * t.^5; %注意.和^之间没有空格 plot(t, y, 'r')
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2020-03-28 23:01:13数据分析中经常会使用到数据拟合,本文中将阐述如何实现一元以及多元的线性拟合以及多项式拟合,本文中只涉及实现方式,不涉及理论知识。 模型拟合中涉及的误差评估方法如下所示: import numpy as np def stdError...数据分析中经常会使用到数据拟合,本文中将阐述如何实现一元以及多元的线性拟合以及多项式拟合,本文中只涉及实现方式,不涉及理论知识。
模型拟合中涉及的误差评估方法如下所示:
import numpy as np def stdError_func(y_test, y): return np.sqrt(np.mean((y_test - y) ** 2)) def R2_1_func(y_test, y): return 1 - ((y_test - y) ** 2).sum() / ((y.mean() - y) ** 2).sum() def R2_2_func(y_test, y): y_mean = np.array(y) y_mean[:] = y.mean() return 1 - stdError_func(y_test, y) / stdError_func(y_mean, y)
一元线性拟合
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn import linear_model filename = "E:/data.csv" df= pd.read_csv(filename) x = np.array(df.iloc[:,0].values) y = np.array(df.iloc[:,5].values) cft = linear_model.LinearRegression() cft.fit(x[:,np.newaxis], y) #模型将x变成二维的形式, 输入的x的维度为[None, 1] print("model coefficients", cft.coef_) print("model intercept", cft.intercept_) predict_y = cft.predict(x[:,np.newaxis]) strError = stdError_func(predict_y, y) R2_1 = R2_1_func(predict_y, y) R2_2 = R2_2_func(predict_y, y) score = cft.score(x[:,np.newaxis], y) ##sklearn中自带的模型评估,与R2_1逻辑相同 print(' strError={:.2f}, R2_1={:.2f}, R2_2={:.2f}, clf.score={:.2f}'.format( strError,R2_1,R2_2,score))
结果输出为:
model coefficients [-31.2375]
model intercept 7.415750000000001
strError=1.11, R2_1=0.28, R2_2=0.15, clf.score=0.28模型拟合的表达式为:
y = 7.415750000000001 +(-31.2375) * x
从拟合的均方误差和得分来看效果不佳多元线性拟合
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn import linear_model filename = "E:/data.csv" df= pd.read_csv(filename) x = np.array(df.iloc[:,0:4].values) y = np.array(df.iloc[:,5].values) cft = linear_model.LinearRegression() print(x.shape) cft.fit(x, y) # print("model coefficients", cft.coef_) print("model intercept", cft.intercept_) predict_y = cft.predict(x) strError = stdError_func(predict_y, y) R2_1 = R2_1_func(predict_y, y) R2_2 = R2_2_func(predict_y, y) score = cft.score(x, y) ##sklearn中自带的模型评估,与R2_1逻辑相同 print('strError={:.2f}, R2_1={:.2f}, R2_2={:.2f}, clf.score={:.2f}'.format( strError,R2_1,R2_2,score))
结果输出为:
model coefficients [-31.2375 17.74375 44.325 5.7375 ]
model intercept 0.5051249999999978
strError=0.58, R2_1=0.80, R2_2=0.56, clf.score=0.80模型拟合的表达式为:
y = 0.5051249999999978 +(-31.2375) * x11 + 17.74375 *x2 + 44.325 * x3 + 5.7375 * x4
从拟合的均方误差和得分来看在之前的基础上有所提升一元多项式拟合
以三次多项式为例
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn import linear_model filename = "E:/data.csv" df= pd.read_csv(filename) x = np.array(df.iloc[:,0].values) y = np.array(df.iloc[:,5].values) poly_reg =PolynomialFeatures(degree=3) #三次多项式 X_ploy =poly_reg.fit_transform(x[:, np.newaxis]) print(X_ploy.shape) lin_reg_2=linear_model.LinearRegression() lin_reg_2.fit(X_ploy,y) predict_y = lin_reg_2.predict(X_ploy) strError = stdError_func(predict_y, y) R2_1 = R2_1_func(predict_y, y) R2_2 = R2_2_func(predict_y, y) score = lin_reg_2.score(X_ploy, y) ##sklearn中自带的模型评估,与R2_1逻辑相同 print("model coefficients", lin_reg_2.coef_) print("model intercept", lin_reg_2.intercept_) print('degree={}: strError={:.2f}, R2_1={:.2f}, R2_2={:.2f}, clf.score={:.2f}'.format( 3, strError,R2_1,R2_2,score))
输出结果
model coefficients [ 0. 990.64583333 -11906.25 44635.41666667]
model intercept -20.724999999999117
degree=3: strError=1.08, R2_1=0.32, R2_2=0.17, clf.score=0.32对应的函数表达式为 -20.724999999999117 + [0, 990.64583333, -11906.25, 44635.41666667] *[1, x, x^2, x.^3].T = -20.724999999999117 + 990.64583333 * x + ( -11906.25) * x^2 + 44635.41666667 * x^3
多元多项式拟合
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn import linear_model filename = "E:/data.csv" df= pd.read_csv(filename) x = np.array(df.iloc[:,0:4].values) y = np.array(df.iloc[:,5].values) poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2) #三次多项式 X_ploy =poly_reg.fit_transform(x) lin_reg_2=linear_model.LinearRegression() lin_reg_2.fit(X_ploy,y) predict_y = lin_reg_2.predict(X_ploy) strError = stdError_func(predict_y, y) R2_1 = R2_1_func(predict_y, y) R2_2 = R2_2_func(predict_y, y) score = lin_reg_2.score(X_ploy, y) ##sklearn中自带的模型评估,与R2_1逻辑相同 print("coefficients", lin_reg_2.coef_) print("intercept", lin_reg_2.intercept_) print('degree={}: strError={:.2f}, R2_1={:.2f}, R2_2={:.2f}, clf.score={:.2f}'.format( 3, strError,R2_1,R2_2,score))
函数输出结果为:
coefficients [ 0. 332.28129937 -19.9240981 -9.10607925
-191.05593023 -287.93919929 -912.11402936 -1230.21922184
-207.90033986 99.03441748 190.26204994 433.25169929
273.13674555 257.66550523 344.92652936]
intercept 4.35175537840722
degree=3: strError=0.23, R2_1=0.97, R2_2=0.82, clf.score=0.97代码中输入的自变量是一个包含四个变量的输入, 对应coefficients输出的是长度为15的向量, 其中对应到的变量分别为 variable_X = [1, x1, x2, x3, x4, x 1 ∗ x 1 x1*x1 x1∗x1, x 1 ∗ x 2 x1*x2 x1∗x2, x 1 ∗ x 3 x1*x3 x1∗x3, x 1 ∗ x 4 x1*x4 x1∗x4, x 2 ∗ x 2 x2*x2 x2∗x2, x 2 ∗ x 3 x2*x3 x2∗x3, x 2 ∗ x 4 x2*x4 x2∗x4, x 3 ∗ x 3 x3*x3 x3∗x3, x 3 ∗ x 4 x3*x4 x3∗x4, x 4 ∗ x 4 x4*x4 x4∗x4]
对应的方程式为: i n t e r c e p t + c o e f f i c i e n t s ∗ v a r i a b l e X . T intercept + coefficients * variable_X.T intercept+coefficients∗variableX.T
代码中涉及到的数据集如下:
a,b,c,d,e 0.06,0.2,0.02,0.1,0.340 0.1,0.28,0.02,0.14,0.370 0.12,0.32,0.02,0.16,0.377 0.08,0.24,0.02,0.12,0.383 0.08,0.32,0.04,0.1,0.383 0.12,0.28,0.03,0.1,0.393 0.1,0.24,0.05,0.1,0.385 0.06,0.32,0.05,0.14,0.362 0.12,0.2,0.05,0.12,0.320 0.06,0.28,0.04,0.12,0.393 0.08,0.28,0.05,0.16,0.402 0.08,0.2,0.03,0.14,0.349 0.1,0.2,0.04,0.16,0.335 0.1,0.32,0.03,0.12,0.387 0.12,0.24,0.04,0.14,0.390 0.06,0.24,0.03,0.16,0.315
指数函数和幂函数拟合参照网址:
https://blog.csdn.net/kl28978113/article/details/88818885
参考链接:
https://blog.csdn.
net/weixin_44794704/article/details/89246032
https://blog.csdn.net/bxg1065283526/article/details/80043049
https://www.cnblogs.com/Lin-Yi/p/8975638.html -
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2021-06-01 21:24:16文章目录多元多项式**n** 元多项式概念n元多项式n元多项式环nnn 元多项式的字典排列法有关性质齐次多项式nnn 元多项式函数对称多项式一元多项式根与系数的关系nnn 元对称多项式例1例2 \quad一 元多项式的判别式例3... -
多元周期函数的非整数次积分与三角多项式逼近 (1957年)
2021-05-12 22:08:24Ⅰ.多元周期函数的非整数次积分设f(P)是在整个m维空间Ω上连续的函数,并且假定积分...... -
Python实现的多项式拟合功能示例【基于matplotlib】
2020-09-20 12:02:45主要介绍了Python实现的多项式拟合功能,结合实例形式分析了Python基于matplotlib模块进行数值运算与图形绘制相关操作技巧,需要的朋友可以参考下 -
K函数和多元Bernstein多项式
2021-02-23 00:50:43K函数和多元Bernstein多项式 -
Numpy快速处理数据--多项式函数poly1d( )函数
2020-12-21 18:29:08多项式函数是变量的整数次冥与系数的乘积之和,可以用下面的公式表示:如果f(x) = 2x2+x +1a= np.array([2,1,1])p = np.poly1d(a)pOut[78]: poly1d([2, 1, 1]) #等同于2*x2 + 1* x1+1*x0 = 2x2+ x +1print(p)2 x2 + ... -
5.5matlab曲线拟合(多项式函数拟合)
2021-12-09 15:28:52曲线拟合的三种功能: (1)估算数据 (2)预测趋势 (3)总结规律 1、引例-人口预测问题 ...polyfit(): 用于建立多项式函数去逼近样本数据 x = 1790:10:2010; %时间向量 y = [3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.. -
多元函数的三角多项式逼近 (1956年)
2021-06-18 10:48:550≤y≤2π,我们所考虑的函数f(x,y)都是在D上确定的周期函数,关于每一变量的周期都是2π。 假如f(x,y)在D上有p级连绩偏导数,我们就用feC~p(D)来表示。当p=0时,C~o(D)简记作C(D),表示在D上连续的函数类。 -
Python-梯度下降法(最速下降法)求解多元函数
2021-01-20 02:46:00多元函数的图像显示 方程为z=x1 ^2 + 2 * x2 ^2 – 4 * x1- 2 * x1 * x2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib as mpl %matplotlib inline import math from mpl_toolkits.mplot3d... -
多项式函数曲线拟合——最小二乘法
2019-05-13 12:49:01多项式函数拟合的任务是假设给定数据由M次多项式函数生成,选择最有可能产生这些数据的M次多项式函数,即在M次多项式函数中选择一个对已知数据以及未知数据都有很好预测能力的函数。 最小二乘法(又称最小平方法)... -
pyplot绘制多项式函数图
2018-06-24 14:41:34pyplot绘制多项式函数图 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Jun 24 14:33:10 2018 @author: muli """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 以... -
多项式逼近连续函数
2020-12-21 22:04:44本文可作为线性代数实现线性回归的下篇,先简单回顾一下,线性代数实现线性回归中介绍了子空间的概念,把子空间...本文将拓展子空间的概念,空间的元素是函数称之为函数空间,这个空间里面有我们熟悉的各种函数以及这... -
Python对自定义离散点进行指定多项式函数拟合
2022-03-12 20:38:13很显然是函数为二次函数,y=x^2+1 代码中,f1 = np.polyfit(x, y, 2),2表示使用二次函数进行拟合 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #定义x、y散点坐标 x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] x = np.array(x... -
Python 普通最小二乘法(OLS)进行多项式拟合的方法
2021-01-01 12:17:03多元函数拟合。如 电视机和收音机价格多销售额的影响,此时自变量有两个。 python 解法: import numpy as np import pandas as pd #import statsmodels.api as sm #方法一 import statsmodels.formula.api as smf ... -
python中的多元(多项式)最佳拟合曲线?
2020-12-04 15:00:18对于非多元数据集,最简单的方法可能是使用numpy的^{}:numpy.polyfit(x, y, deg, rcond=None, full=False, w=None, cov=False) Least squares polynomial fit. Fit a polynomial p(x) = p[0] * x**deg + ... + p... -
多元线性和多项式回归
2021-05-06 21:44:03而多元函数的公式: 其实就是相当于位置参数的变量都增多了,我们的解决办法依旧可以使用我们一元线性回归当中的代价函数和梯度下降算法。 代价函数依旧是: 梯度下降算法为: 我们可以看到,有多少个参数变量,... -
加权Hardy空间中解析函数的唯一性及多元指数多项式的加权逼近 (2004年)
2021-05-20 01:38:37将Malliavin在半平面关于一元解析函数唯一性的定理推广到多重复零点情形,并推广到多元情形,利用所得结果研究了多元复指数函数系对多元实函数的加权逼近及其闭包的描述。 -
数值计算(六)——函数逼近 (2)正交多项式多项式和最小二乘法
2021-12-22 19:57:14正交多项式和最小二乘法拟合 -
matlab 函数逼近与拟合源程序代码.zip_lsqlin_nlinfit函数_傅里叶拟合_多项式拟合_有理多项式
2022-07-15 07:57:407.4.3 多元最小二乘拟合 256 7.5 有理函数逼近 256 7.5.1 连分式逼近 257 7.5.2 Padé逼近 259 7.6 傅里叶逼近 262 7.7 MATLAB自带函数应用 264 7.7.1 polyfit函数 264 7.7.2 lsqcurvefit函数 266 ... -
python多项式回归_在python中实现多项式回归
2020-08-20 22:34:32python多项式回归Video Link 影片连结 You can view the code used in this Episode here: SampleCode 您可以在此处查看 此剧 集中使用的代码: SampleCode 导入我们的数据 (Importing our Data) The first step ...