Matlab代码sqrt 贝叶斯扩充张量分解 该存储库为以下论文提供了Matlab代码： 陈新宇，何兆成，陈以先，陆玉环，王佳伟（2019）。 贝叶斯增强张量分解模型的缺失交通数据归因和模式发现。 交通运输研究C部分：新兴技术，104：66-77。 [] [] [] [] [] [] 项目结构 BATF代码 BATF_VB.m ：主代码文件。 为BATF实现变体推断。 Test_BATF.m ：测试文件。 您可以在此处找到一个测试示例。 实用功能 ms_scenario.m ：生成具有不同丢失方案的不完整张量。 cp_combination.m ：用于因子矩阵上CP组合的函数。 khatrirao_fast.m ：快速的Khatri-Rao产品功能。 kr.m ：Kronecker产品功能。 mat2ten.m ：张量折叠功能。 ten2mat.m ：张量展开功能。 vec_combination.m ：用于将偏差向量求和到3维张量的函数。 （请考虑使用较新版本的MATLAB） safelog.m ：一个安全的对数函数，受。 实验数据集 tensor.mat ：原始速度数据。 组织为三

开平方的C语言实现案例

Matlab代码sqrt ICSS 通过迭代累积平方和（ICSS）算法（Matlab代码）检测时间序列的方差变化点 描述 有关详细信息，请检查平方的累加和用于追溯检测方差的变化。 例子 clear clc D_star=1.358; global a; global cp; global num_of_cp; a=randn(700,1); a(391:517)=a(391:517)*sqrt(0.365); a(518:700)=a(518:700)*sqrt(1.033); num_of_cp=0; cp=[]; cpt_var( D_star );

使用任意精度的高级Java BigDecimal数学函数（ pow ， sqrt ， log ， sin ，...）。 另请参阅官方的。 大十进制数学 BigDecimalMath类为以下各项提供了有效且准确的实现： log(BigDecimal, MathContext) exp(BigDecimal, MathContext) pow(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x ^ y sqrt(BigDecimal, MathContext) root(BigDecimal, BigDecimal, MathContext)计算x的第n个根 sin(BigDecimal, MathContext) cos(BigDecimal, MathContext) tan(BigDecimal, MathContext) asin(BigD

Matlab代码sqrt 纳夫特长凳 生成比较各种NUFFT（非均匀快速傅立叶变换）代码性能的图形和表格。 用MATLAB / octave编写。 亚历克斯·巴奈特（Alex Barnett）和杰里米·马格兰（Jeremy Magland）； Joakim Anden的贡献。 一月至五月2018。 依存关系 测试于：MATLAB R2016b 一些代码要求：以及vline的vline。 安装各种NUFFT软件包 以下是设置NUFFT代码以使nufft-bench工作的方法。 中的每一个下面的软件包目录应放置的父目录内nufft-bench ，即同级nufft-bench 。 如果要更改此位置，请编辑setuppaths.m 。 首先将编译器设置为GCC 7.3.0（除了我们似乎必须使用GCC 6.4.0的NFFT之外，请参见下文）。 安装NFFT 从此处下载当前源： 解压缩到目录nfft-3.3.2 ，应将其放置在nufft-bench旁边，如上所述。 cd到nfft-3.3.2并运行 > ./configure --with-matlab-arch=glnxa64 --with-ma

通过 CORDIC 算法计算 sqrt (x^2 + y^2) 和 atan (y/x)。 此函数执行 9 次迭代

Matlab代码sqrt DistMesh-适用于MATLAB的简单网格生成器 关于DistMesh DistMesh是一个简单的MATLAB和代码，用于自动生成非结构化2D三角形和3D四面体体积网格。 该存储库包含一个经过稍微修改，合并和重构的DistMesh版本，也可以从图形用户界面（GUI）与FEATool Multiphysics Octave和一起使用。 请注意，以及中的DistMesh版本的Julia实现也可用。 描述 DistMesh算法是由麻省理工学院数学系的Per-Olof Persson和Gilbert Strang发明的。 原始DistMesh方法和MATLAB网格生成代码的详细说明可以在SIAM评论论文和下面链接的其他参考文献中找到。 DistMesh算法的简单性是由于使用了有符号的距离函数（水平集）来指定和描述要划分网格的域，几何形状和区域。 距离函数指定从空间中任何点到域边界的最短距离，其中该函数的符号在区域外为正，内部为负，边界为零。 此定义用于识别点是否位于几何图形之内或之外。 此外，距离函数的梯度指向边界方向，从而可以将外部的点有效地移回到域中。 一个

Matlab代码sqrt 频谱杂波 一套有用的工具，用于处理振动（拉曼/ SERS / IR）或其他类似的光谱。 基线校正 baseline.mor.R 一种基于形态学运算（MOR）的方法和一种基于迭代形态学运算的全自动方法（I-MOR）。 I-MOR在“现实世界”光谱中显示出良好的结果。 但是，输出基线具有类似楼梯的形状，可能会损害频谱信息。 MOR和I-MOR代码都是C ++增强的，这使它们相当快。 参考： 戴联奎和陈云亮。 EXPRESS：一种基于迭代形态学操作的自动基线校正方法。 DOI：10.1177 / 0003702817752371 baseline.Goldinec.R 基于成本函数回归的Goldindec半自动基线校正方法。 该函数的代码经过了优化，并转换为原始Matlab代码的版本（请参见参考资料）。 该函数已经过测试，可提供与原始Matlab代码相同的输出。 但是，在“现实世界”光谱中，该方法的性能并不比多项式好得多。 参考： 刘俊涛，孙建阳，黄秀珍，李国军，刘斌强。 Goldindec：拉曼光谱基线校正的新算法。 DOI：10.1366 / 14-07798

如何在标准库下实现pow与aqrt函数

Matlab代码sqrt 神经网络学习 在这个项目中，我们将为神经网络实现反向传播算法，并将其应用于手写数字识别的任务。 该项目是吴安德（Andrew Ng）的练习。 要开始该项目，您需要下载启动程序代码并将其内容解压缩到目录中。 ex4data1.mat有5000个培训示例。 该项目的起点是ex4.m Octave脚本。 神经网络 在前面的文章中，我们为神经网络实现了前馈传播，并使用它提供的权重来预测手写数字。 在这个项目中，我们将实现反向传播算法来学习神经网络的参数。 可视化数据 首先，通过调用函数displayData可视化训练数据并将其显示在二维图上： 图1：训练数据示例 每个训练示例都是20像素乘20像素的数字灰度图像。 每个像素由一个浮点数表示，该数字指示该位置的灰度强度。 将20 x 20像素像素网格“展开”为400维向量。 这些训练示例中的每一个都成为数据矩阵X一行。 这为我们提供了一个5000 x 400的矩阵X ，其中每一行都是一个手写数字图像的训练示例。 训练集的第二部分是5000维向量y ，其中包含训练集的标签。 为了使事情与没有零索引的Octave / Mat