fixed_point_iteration 使用定点迭代计算单变量函数的不动点。 句法 c = fixed_point_iteration(f,x0) c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL) c = fixed_point_iteration(f,x0,[],imax) c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL,imax) c = fixed_point_iteration(__,'all') 描述 c = fixed_point_iteration(f,x0)返回函数的固定点 由函数句柄f指定，其中x0是固定点的初始猜测。 默认容差和最大迭代次数分别为TOL = 1e-12和imax = 1e6 。 c = fixed_point_iteration(f,x0,TOL)返回函数的固定点 由功能句柄f指

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Fixed-Point Iteration Newton's Method

稳健的回归和离群值检测 使用贝叶斯迭代将已知模型稳固地拟合到数据。 这两个实现使用 兰萨克 M估计 健壮的部分实现了，而功能却没有实现。 模型拟合是从scipy.minimize借用的。 随意使用其他模型拟合方法。 要求 numpy是robust_lsq.py的唯一先决条件。 robust_lsq.py需要最小二乘拟合函数（或其他拟合函数），例如scipy.optimize.minimize 。 请参阅示例models.py 。 robust_lsq.py 麻木 models.py 科学的 麻木 test.py 科学的 麻木 matplotlib 设置 请运行test.py以获取使用贝叶斯估计将直线稳固地拟合到数据的示例。 它是如何工作的？ 关键思想是确定最适合模型的样本。 使用贝叶斯更新。 贝叶斯规则由下式给出： P（数据/模型）= P（模型/数据）* P（数据）/ p（模型）

劳埃德算法 该软件包提供Lloyd算法的Python实现，可用于在空间中分布点。 使用此算法，可以在二维空间内稍微重新排列点，以最大程度地减少重叠点的数量，同时保留整体点的分布，从而可以大大提高数据可视化的可用性。 背景 是一种在空间中分布点的算法。 在每次迭代期间，该算法都会构建一个，该将每个点放置在不同的单元格中，然后将每个点置于其单元格的中心。 通过运行算法的几次迭代，可以在空间中越来越均匀地分布点。 下图显示了劳埃德算法如何在空间中分配点： 用法 该软件包可以通过pip安装： pip install lloyd 安装软件包后，可以通过构建模型，在该模型上调用lloyd.relax(

最初的程序是由 Christopher Wong 先生开发的。 感谢他的紧凑工作。 我从原始程序中学到了很多东西。 在我的案例中，参考书是 Chopra 博士的《结构动力学》，2001 年第二版，第 191 页。 第 2 版和第 4 版之间的模型参数似乎有所不同。 我试图重现表 E5.6，p192。 原始程序中的收敛过程不清楚。 我是Matlab的初学者。 于是，为了解决非线性DSOF和练习Matlab，我开始修改Christopher Wong先生的原始程序。 以下是修改项目。 1) 使用的参数来自 Chopra 博士的《结构动力学》第二版。 2) 使用全波长正弦波产生双向屈服。 3) 考虑兼容性条件来计算加速度。 4) 引入变量flg 来指定力-变形关系的状态，例如flg=1 弹性，flg=2 屈服，flg=3 回弹弹性。 5) 当flg=2的du*du0<0时产生回弹弹性，其中d

lpc matlab代码 :mountain: 马尔可夫决策过程的值迭代算法 该存储库的内容作为计算机科学理学硕士课程的学生要求的概率图形模型课程的一项分配项目。 这段代码的版本中提供的所有资源都是从您可以在参考部分找到的类书中获得的。 算法和信息的这种应用仅用于教育目的 描述： 实现值迭代算法以解决离散的马尔可夫决策过程。 教授： 博士 参与的学生： 马里奥·德·洛斯·桑托斯（Mario De Los Santos）。 Github ：。 电子邮件： 指示 下载存储库的文件 验证C ++版本是否至少为C ++ 14 调用文档中标记的功能 以下算法基于教授提供的文档。 用作参考的书位于此文件的末尾。 值迭代算法包括根据Bellman方程迭代地估计每个状态s的值。 下图显示了用于创建该项目的伪代码。 Policy迭代算法由基于Bellman方程迭代地估算每个状态s的值组成，主要区别在于我们将Policy存储在每次迭代中，这将使我们可以将迭代（t）与（t-1）进行比较），那么如果政策相同，则我们将完成该过程，这将以存储成本为您带来计算速度上的优势。 图像2显示了用于创建该项目的伪代码。 示例需要调用该类，如