本程序实现了在PyTorch中利用前馈神经网络实现复杂函数拟合。主要包括基于nn.Module的神经网络搭建和训练方法和数据集生成、分割方法。展示了通过调参分析和模型训练过程，评估各种超参数对训练过程、模型性能的影响，并将测试结果可视化。

该函数用于计算 Modbus CRC16 多项式为 0xA001，输入数据是您要发送的数据的向量。

数据结构大作业 两个多项式求和 链表实现

此函数可用于执行 Newton-Raphson 方法来检测多项式的根。 它从用户的初始猜测开始并迭代，直到满足所需的收敛标准。 需要注意的是，MATLAB 库中的“root”函数可以找到任意阶多项式的所有根。 但是这种方法根据初始猜测给出了根，并给出了收敛所需的迭代次数。 ％ 例子： % f(x)=(x^3)-6(X^2)-72(x)-27=0 ％ 所以% 向量=[1 -6 -72 -27] %初始=300； %容差=10^-2； % maxiteration=10^4; % [root,number_of_iteration] = newton(vector,initial,tolerance,maxiteration) ％ 或者% [root,number_of_iteration] = newton([1 -6 -72 -27],300,10^-2,10^4) ％root = % 1

使用链表对多项式进行存储 并且重载了加减乘三种操作 支持将字符串直接装化为多项式

基于记忆多项式模型数字预失真算法的改进，刘洋，，本文针对功率放大器工作于非线性区并且对于宽带信号具有记忆效应的特点，介绍了一种基于Hammerstein模型的数字预失真算法，并用归一�

方阵特征多项式的快速算法。 Rizwana Rehman 和 Ilse CF Ipsen 在“La Budde's Method For Computing Character Polynomials”中描述了算法 例如，请访问： https://www.sebastianjiroschlecht.com/post/fastCharPoly

用Java写的一个动态生成多项式并计算其微积分的小程序

基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序） 基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）

给定一个非负整数 n，LaguerrePoly(n) 返回 Laguerre 多项式 L_n 的系数，给定 n。 polyval(LaguerrePoly(n),x) 评估L_n(x)。