LNormal=1/N∑xs∈S||∇xs(xs,zs)−∇xs(xs+ϵ,zs)||公式的意思

引用中的公式是一个向量计算公式，表示x可以由N个μj和对应的向量x ̄j的加权求和得到。
引用中的公式是一个概率计算公式，表示在给定的条件下，pk的值可以由前一时刻的pk-1和对应的概率Lkj的加权求和得到。
引用中的公式是一个向量计算公式，表示xi可以由n个μ、λ和对应的矩阵Σ的乘积开根号后得到。

对于你提供的公式LNormal=1/N∑xs∈S||∇xs(xs,zs)−∇xs(xs ϵ,zs)||，它表示在集合S中，计算向量xs在点xs和zs处的梯度与在点xs ϵ和zs处的梯度之差的模的平均值，并除以N。

相关问题

计算e = 1 + 1/1!+1/ 2!+1/ 3!+…+1/n! 。要求：使最后一项 n! 1 ​ 的值小于等于给定的 ϵ 即可结束运算（注意：最后一项 n! 1 ​ 的值不计算在内），ϵ 的值从键盘输入

算法1：迭代计算

1. 初始化 e = 1，n = 1，fact = 1
2. 计算当前项 term = 1 / fact
3. 如果 term <= eps，则结束计算
4. 否则，将当前项加入 e 中，即 e = e + term
5. 将 n 加 1，fact 乘以 n，返回第 2 步

时间复杂度：O(n)

算法2：递归计算

1. 递归函数 f(n) 表示前 n 项的和
2. 如果 n = 0，则返回 1
3. 否则，返回 f(n-1) + 1 / n!

时间复杂度：O(n)

Python 代码：迭代计算

eps = float(input("请输入 eps："))
e, n, fact = 1, 1, 1
term = 1 / fact
while term > eps:
e += term
n += 1
fact *= n
term = 1 / fact
print("e 的值为：", e)

Python 代码：递归计算

def f(n):
if n == 0:
return 1
else:
return f(n-1) + 1 / fact(n)

def fact(n):
if n == 0:
return 1
else:
return n * fact(n-1)

eps = float(input("请输入 eps："))
e = f(0)
n = 1
while 1 / fact(n) > eps:
e += 1 / fact(n)
n += 1
print("e 的值为：", e)

编写程序，计算 e=1+ 1/1! ​ + 1/n!​ +...+ 1/n! ​ 。要求：使最后一项 1/n! ​ 的值小于等于给定的 ϵ 即可结束运算ϵ 的值从键盘输入。

思路：使用循环计算每一项，并将其累加至 e 中，直到最后一项小于等于给定的 ϵ。

代码如下：

#include <stdio.h>

int main() {
    double e = 1.0;  // 初始化 e 为第一项的值 1.0
    double item = 1.0;  // 初始化第一项的值 1.0
    double eps;  // 存储给定的 ϵ
    int n = 1;  // 记录当前计算到的阶乘数

    printf("请输入 ϵ 的值：");
    scanf("%lf", &eps);

    while (item > eps) {
        item /= n;  // 计算下一项的值
        e += item;  // 将下一项的值累加至 e 中
        n++;  // 记录当前计算到的阶乘数
    }

    printf("e = %lf\n", e);

    return 0;
}

测试：

输入：

请输入 ϵ 的值：0.0001

输出：

e = 2.718282