能够实现对一幅图像的最近邻、双线性、双三次三种插值

Python：花了好久才写完的拉格朗日差值法和牛顿差商法的实现 文章目录首先简述一下拉格朗日算法的公式和思想其次，我们来看看什么是牛顿差值方法，差商表又是如何构造的呢？ 首先简述一下拉格朗日算法的公式和思想 首先拉格朗日差值公式如下： 那么这个公式的思想是什么呢？ 1.得到的差值计算式必须穿过所有的已知的节点。（已知节点必须互异：即已知点不重合） 2.当x=xi，对应的某一项系数必须为1，而其他项的系数均为0，此时结果为yi。 3.通过1和2的思想去构造系数因子，可以得到如下结果： 4.将得到的xi…xn与对应的yi…yn相乘得到最终的拉格朗日差值公式。 算法实现的角度考虑，如何对系数因

讨论了克里格插值法的原理及如何实现，可以作为学习材料使用

等距牛顿插值公式 插值节点为等距节点： h h h …… h x1 x0 x2 x3 Xn-1 Xn

（三）年净收益现值法 将被评估林木资产在未来经营期内各年的净收益按一定的折现率折现为现值，然后累计求和得出林木资产评估价值的方法 。 计算公式： 式中：En 一n年生林木资产评估值 Ci 一第i年的年成本支出 U 一经济寿命期 P 一折现率 N －林分的年龄

论文研究-单位根检验中的Wald检验量研究：Bootstrap法VS临界值法.pdf,  针对Wald临界值检验方法存在检验水平扭曲和功效低下的不足，提出了Wald检验量的Bootstrap检验方法，并从理论上证明了该方法的有效性；借助于蒙特卡罗模拟技术对两种检验方法进行对比.结果表明：在无漂移项数据生成过程中，两种方法的实际覆盖率分别为100%和72.9%，精确程度之比为33：15；在有漂移项的数据生成过程中，实际覆盖率分别为94.4%和77.8%，精确程度之比为20：15；在检验功效方面，Bootstrap方法较临界值检验具有明显的优势，尤其是在小样本下；由标准正态分布得到的临界值对其它误差分布类型缺乏稳健性.实证分析也表明由Bootstrap检验方法得到的模型更符合实际情况.因此，Bootstrap方法可以替代临界值方法进行单位根的Wald检验.

保守值法matlab代码与MD的接触角 Matlab代码可通过分子动力学模拟计算固液接触角 这些Matlab代码通过固体基质上液滴的分子动力学模拟来计算固液接触角。 所有代码都读取LAMMPS轨迹文件。 有关每种方法背后的理论以及适当引用代码的更多详细信息，请参阅以下出版物： Khalkhali M，Kazemi N，Zhang H，Liu Q，“纳米尺度的润湿：原子模拟研究”，《化学物理学报》 146，114704（2017） 您可以在每个文件夹中找到什么： Fan ：MATLAB文件，根据CF Fan和T.Cain在《化学物理学报》 103，9053（1995） （]中概述的方法来计算固液接触角。 Hautman ：根据J. Hautman和ML Klein，Physical Review Letters 67，1763（1991） （]中概述的方法，计算MATLAB的固液接触角。 MK ：MATLAB文件，用于根据Khalkhali M，Kazemi N，Zhang H，Liu Q，《化学物理学报》 146、114704（2017）中概述的方法计算固液接触角。 Ruijter ：

在stata中运用熵值法求权重，可以运用于面板数据，非常方便。

最优化算法中的精确一维搜索方法之一，可以运行的

最优插值法