數(shù)值分析中，使用newton迭代法進(jìn)行計(jì)算的程序
標(biāo)簽： 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：gxrui1991
muller法解方程，是Newton法解方程的一種改進(jìn)，計(jì)算更簡單
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：水中浮云
數(shù)值計(jì)算算法，包括： （1）Lagrange插值 （2）Newton 插值 （3）求f(x0)：秦九韶法 （4）求實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式f(z0)。z0為復(fù)數(shù)（5）二分法求f(x)=0的根 （6）弦截法求f (x)=0的根 （7）求實(shí)系數(shù)多項(xiàng)式 方程的實(shí)根、復(fù)根 （8）解線性方程組：Gauss列主元素消去法( 9 )快速弗利葉變換（FFT）
標(biāo)簽： 數(shù)值計(jì)算 算法
上傳時(shí)間： 2016-11-15
上傳用戶：a3318966
包括二分法，Newton下山法和improved Newton迭代法
標(biāo)簽： 分
上傳時(shí)間： 2016-11-19
上傳用戶：yoleeson
This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization error. ％ ％ [FPE,deff,varest,H] = fpe(NetDef,W1,W2,PHI,Y,trparms) produces the ％ final prediction error estimate (fpe), the effective number of ％ weights in the network if the network has been trained with ％ weight decay, an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton ％ Hessian. ％
標(biāo)簽： generalization calculates prediction function
上傳時(shí)間： 2014-12-03
上傳用戶：maizezhen
This function calculates Akaike s final prediction error ％ estimate of the average generalization error for network ％ models generated by NNARX, NNOE, NNARMAX1+2, or their recursive ％ counterparts. ％ ％ [FPE,deff,varest,H] = nnfpe(method,NetDef,W1,W2,U,Y,NN,trparms,skip,Chat) ％ produces the final prediction error estimate (fpe), the effective number ％ of weights in the network if it has been trained with weight decay, ％ an estimate of the noise variance, and the Gauss-Newton Hessian. ％
標(biāo)簽： generalization calculates prediction function
上傳時(shí)間： 2016-12-27
上傳用戶：腳趾頭
Train a two layer neural network with a recursive prediction error ％ algorithm ("recursive Gauss-Newton"). Also pruned (i.e., not fully ％ connected) networks can be trained. ％ ％ The activation functions can either be linear or tanh. The network ％ architecture is defined by the matrix NetDef , which has of two ％ rows. The first row specifies the hidden layer while the second ％ specifies the output layer.
標(biāo)簽： recursive prediction algorithm Gauss-Ne
上傳時(shí)間： 2016-12-27
上傳用戶：ljt101007
研一剛上完數(shù)值分析，自己寫了幾個(gè)算法的子函數(shù)，可以直接調(diào)用，參數(shù)的含意在文件中有說明，這五個(gè)算法分別是：拉格朗日插值，hermite插值，Newton插值，修正hamming算法，龍貝格加速算法。希望能夠?qū)Υ蠹矣兴鶐椭?/p>
標(biāo)簽： 數(shù)值分析
上傳時(shí)間： 2014-06-16
上傳用戶：氣溫達(dá)上千萬的
阻尼最小二乘法（即Levenberg-Marquarat算法)，是Gauss-Newton算法的一種修正法。
標(biāo)簽： Levenberg-Marquarat 阻尼 最小二乘法 算法
上傳時(shí)間： 2014-02-19
上傳用戶：無聊來刷下
常用數(shù)值算法的C++源碼，包括三次樣條插值、二重積分計(jì)算、常微分初值問題數(shù)值解、Newton迭代法、列主元高斯消去法、逐次超松弛迭代法。
上傳時(shí)間： 2013-12-28
上傳用戶：jkhjkh1982
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號(hào)-1
