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逐次逼近

雅克比迭代：線性代數(shù)方程組的迭代法與直接方法不同

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拉格朗日插值逼近：在離散數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上補(bǔ)插除連續(xù)函數(shù)是計(jì)算數(shù)學(xué)中最基本最常用的手段是函數(shù)逼近的重要方法。

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牛頓插值公式：構(gòu)造插值函數(shù)空間的基函數(shù)得到的多項(xiàng)式逼近的方法——牛頓插值法。用于多項(xiàng)式插值逼近。

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連續(xù)曲線近似地刻畫或比擬平面上離散點(diǎn)組所表示的坐標(biāo)之間的函數(shù)關(guān)系的一種數(shù)據(jù)處理方法。用解析表達(dá)式逼近離散數(shù)據(jù)的一種方法

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正交預(yù)測(cè)逼近子空間跟蹤迭代算法正交預(yù)測(cè)逼近子空間跟蹤迭代算法正交預(yù)測(cè)逼近子空間跟蹤迭代算法

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用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進(jìn)行函數(shù)逼近

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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逼近與分類

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模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)函數(shù)逼近與分類

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