实时控制器中的倒数计算在计算上非常昂贵。 倒数的牛顿-拉夫森近似以牺牲精度为代价节省了计算成本。 如果计算输入信号的倒数，并且信号本身从一个执行周期到下一个执行周期的变化有限，则先前计算的 Newton-Raphson 倒数用作对新迭代的初始“猜测”。 这导致准确性的大幅提高。 迭代次数可以根据需要的精度进行修改。 可以在以下位置找到分析： 福勒、DL 和詹姆斯 E. 史密斯。 “通过倒数近似实现除法的准确、高速实现。” 第 9 届计算机算术研讨会论文集。 IEEE，1989 年。

Matlab代码sqrt 矩阵平方根的硬件实现 使用Verilog FPGA的矩阵平方根 作者：钱江恒 日期：2018年9月25日 版本：2.0 MATLAB文件： 一种。 软体：MATLAB R2018a Verilog文件： 一种。 平台：Altera DE2i-150 FPGA板 b。 模拟：Altera Modelsim C。 软体：Quartus 13.0sp1 该存储库负责使用有限状态机在硬件平台中实现矩阵平方根。 为了验证硬件执行的结果，使用了MATLAB代码，如在[Matrix_Square_Root.m]中所示。 涉及两种迭代方法，包括： 【Mat_SQRT_Meini.v】：Meini方法，基于循环约简算法（CR）。 【Mat_SQRT_DB.v】：基于矩阵符号函数迭代的Denman and Beavers（DB）方法。 可以参考：B. Iannazzo，“关于计算矩阵平方根的注释”，Calcolo，第1期。 40，No. 4，pp.273-283，2003。

14位SQRT进行选择加法器 使用Verilog轻松实现14位平方根进位选择加法器。

直接三角分解法、平方根法、追赶法求解线性方程组（matlab） 含注释

将高斯过程回归融入平方根无迹卡尔曼滤波(SRUKF)算法，本文提出了一种不确定系统模型协方差自适应调节滤波算法．该算法分为学习和估计两部分：学习阶段用高斯过程对训练数据进行学习，得到系统回归模型及噪声协方差；估计阶段由回归模型代替状态方程和观测方程，相应的噪声协方差实时自适应调整．该方法克服了传统方法容易受系统动态模型不确定性和噪声协方差不准确限制的问题，仿真结果验证了算法的有效性．

本文实例讲述了javascript基于牛顿迭代法实现求浮点数的平方根。分享给大家供大家参考，具体如下： 今天在网上看到一则利用牛顿迭代法求浮点数的平方根的方法,发现很好,比一些语言自带的sqrt方法运行要快,在这里备份一下,以待后用,这里稍微做了些改动. 首先是牛顿迭代法原理: 比如我们要求a的平方根，首先随便猜一个近似值x，然后不断令x等于x和a/x的平均数，迭代几次后x的值就已经相当精确了。 如我们要求的数学假设为 a=7, var x=a; ( 7  + 7/7 ) / 2 = 3.64287514        ( 3.64287514  + 7/3.64287514 ) / 2 =

针对使用扩展卡尔曼算法( extended Kalman filter,EKF)对复杂非线性状态估计时收敛速度慢、估计精 度低的问题,提出一种平方根容积滤波算法( square root cubature Kalman filter,SRCKF)。SRCKF使用基于容积原 则的数值积分方法直接计算非线性随机函数的均值和方差。该算法实现时只需计算函数值,避免了求导运算,降低了计算复杂度。且该算法传播了状态协方差的平方根,确保了协方差矩阵的对称性和半正定性,改进了数值精度和 稳定性。把平方根容积卡尔曼滤波算法

用于资源紧张的单片机平台，求平方根的C源代码，可移植到任何单片机平台上。

平方根法matlab代码等式约束 LQR 在这个 repo 中，我们展示了我们基于因子图的方法来解决等式约束 LQR 问题，以及其他版本的实现作为基准。 有关其他详细信息，请参阅。 已实施的基准 我们比较了三个来解决等式约束的 LQR 问题： 莱恩、福雷斯特和克莱尔汤姆林。 “对等式约束的 lqr 的反馈控制的有效计算。” 2019 年机器人与自动化国际会议 (ICRA)。 IEEE，2019 年。 Sideris、Athanasios 和 Luis A. Rodriguez。 “等式约束线性二次最优控制的 riccati 方法。” 2010 年美国控制会议论文集。 IEEE，2010 年。 我们基于因子图的方法 我们还比较了 2 种额外的轨迹优化方法（不生成反馈策略）： Matlab 的 QP 求解器quadprog （注意：也可以使用lsqlin ） 基于 KKT 的约束最小二乘法 基准测试结果 待办事项：更新本节 我们需要比较他们的 最终成本 违反约束 速度（很难比较基于 gtsam 的方法，因为它使用 C++） 基准：Intel i7-8809G 3.10GHz CPU 首先是

前几天学完python的程序分支结构后，老师课后留了一个问题，用两种方法计算一个大于或等于 1 的实数 n 数的平方根。 描述 设计一个用二分法计算一个大于或等于 1 的实数 n 的平方根的函数sqrt_binary(n)，计算精度控制在计算结果的平方与输入的误差不大于1e-6。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 注：初始区间取[0,n]‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪