求1/(1+exp(a+b*(x^2+d^2)^0.5))对x在0到正无穷上的积分

时间: 2023-11-20 18:05:06 浏览: 72
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一个关于积分的公式实现

令t = b * x * d，则x = t / (b * d)，dx = dt / (b * d)，积分变为： ∫[0,∞] 1 / (1 + exp(a * t)) * dt / (b * d) 令u = a * t，则t = u / a，dt = du / a，积分变为： 1 / (a * b * d) * ∫[0,∞] 1 / (1 + exp(u)) du 这是逻辑回归中sigmoid函数的积分形式，答案为： 1 / (a * b * d) * ln(e^(∞)/(1 + e^(∞))) = 1 / (a * b * d) * ln(1) = 0
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ft = fittype('a*exp(b*x)+c*exp(d*x)'); 其中，a、b、c和d是待拟合的参数，x是自变量。 接下来，使用fit函数进行曲线拟合，例如： [f, gof] = fit(x, y, ft); 其中，f是拟合后得到的函数，gof是...

C语言实现差分进化算法求z(i,j)=-20exp((0.2sqrt((x(i)^2+y(j)^2)/2)))-exp((cos(2pix(i))+cos(2piy(j)))/2)+exp(1);的最小值，x属于-5到5，y属于-5到5

下面是C语言实现差分进化算法求解z(i,j)=-20exp((0.2sqrt((x(i)^2+y(j)^2)/2)))-exp((cos(2pix(i))+cos(2piy(j)))/2)+exp(1);的最小值，x属于-5到5，y属于-5到5的代码示例： #include #include #include #...

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #include <time.h> #define NP 10000 // 种群规模 #define F 0.7 // 缩放因子 #define CR 0.5 // 交叉概率 #define MAX_GENERATION 1000 // 最大迭代次数 #define EPSILON 1e-6 // 收敛精度 double randDouble(double a, double b) { return a + (b - a) * rand() / (RAND_MAX + 1.0); } double z(double x, double y) { return -20 * exp(-0.2 * sqrt(0.5 * (x * x + y * y))) - exp(0.5 * (cos(2 * M_PI * x) + cos(2 * M_PI * y))) + exp(1); } //初始化种群 void init(double (*pop)[2]) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { pop[i][0] = randDouble(-5, 5); pop[i][1] = randDouble(-5, 5); } } //变异 void mutate(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) { int a, b, c; do { a = rand() % NP; } while (a == r); do { b = rand() % NP; } while (b == r || b == a); do { c = rand() % NP; } while (c == r || c == a || c == b); for (int j = 0; j < 2; ++j) { trial[r][j] = pop[a][j] + F * (pop[b][j] - pop[c][j]); } } //交叉 void crossover(double (*pop)[2], int r, double (*trial)[2]) { int j_rand = rand() % 2; for (int j = 0; j < 2; ++j) { if (randDouble(0, 1) < CR || j == j_rand) { trial[r][j] = pop[r][j]; } } } //选择 void select(double (*pop)[2], double (*trial)[2]) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { double f = z(trial[i][0], trial[i][1]); double f_old = z(pop[i][0], pop[i][1]); if (f < f_old) { pop[i][0] = trial[i][0]; pop[i][1] = trial[i][1]; } } } int main() { srand(time(NULL)); //二维 double pop[NP][2]; double trial[NP][2]; init(pop); for (int gen = 0; gen < MAX_GENERATION; ++gen) { for (int i = 0; i < NP; ++i) { mutate(pop, i, trial); crossover(pop, i, trial); } select(pop, trial); double f_best = z(pop[0][0], pop[0][1]); for (int i = 1; i < NP; ++i) { double f = z(pop[i][0], pop[i][1]); if (f < f_best) { f_best = f; } } printf("generation: %d, best: %.6f\n", gen, f_best); } }详细解释这段代码

return -20 * exp(-0.2 * sqrt(0.5 * (x * x + y * y))) - exp(0.5 * (cos(2 * M_PI * x) + cos(2 * M_PI * y))) + exp(1); } 定义了目标函数z(i,j)，这里使用了数学库中的exp函数和cos函数。 c void init...

将下述python代码转换成c++代码 import numpy as np def fai(x): return (x**2 + 2 - np.exp(x)) / 3 # f(x)的不动点迭代式 # return 20/(x**2 + 2*x + 10) # g(x)的不动点迭代式 def sdfs(x, y, z): return x - (y - x)**2 / (z - 2 * y + x) # 斯特芬森加速迭代 def diedai(s, e): a = s b = fai(a) i = 1 print("迭代初值 x0 =", a) print("各次迭代值如下:") print("x1 =", b) while (abs(b - a) >= e): a = b b = fai(b) i = i + 1 print("x%d = %.20f" % (i, b)) print("迭代次数为:", i) print("求得根值为:", b) def Steffensen(s, e): a = s y = fai(a) z = fai(y) b = sdfs(a, y, z) i = 1 print("迭代初值 x0 =", a) print("各次迭代值如下:") print("x1 =", b) while (abs(b - a) >= e): a = b y = fai(b) z = fai(y) b = sdfs(b, y, z) i = i + 1 print("x%d = %.20f" % (i, b)) print("迭代次数为:", i) print("求得根值为:", b) print("不动点迭代如下：") diedai(0.5, 1e-8) print("") print("斯特芬森加速迭代如下：") Steffensen(0.5, 1e-8)

return (pow(x, 2) - 2 - exp(x)) / 3; } int main(void) { double x; printf("Enter x: "); scanf("%lf", &x); printf("fai(x) = %lf\n", fai(x)); return 0; } 注意： - Python 中的 ** 运算符在 C...

t = -2:0.01:2; T = [15,25,51,101]; for k = 1:length(T) a=0; for n = 1:2:T(k) b=exp(1i*n*pi*t)/n; a=a+b; end y=2*a/(1j*pi); x=0.5*square(pi*t); figure; p=plot(t,real(y),t,x); axis([-2,2,-0.8,0.8]); set(gca,'XTick',-2:1:2) set(gca,'YTick',-0.8:0.4:0.8) set(gca,'XTickLabel',{'-2','-1','0','1','2'}) set(gca,'YTickLabel',{'-0.8','-0.4','0','0.4','0.8'}) xlabel('自变量') ylabel('函数值') titlemsg=sprintf('吉布斯现象N=%d的合成波形',T(k)); title(titlemsg) text(0,-0.5,'\leftarrow 方波函数','HorizontalAlignment','left') set(gcf,'Color','w') hold on end

Null is a term that represents the absence of a value or data in a database or programming language. It can be used to denote a missing or undefined value, empty space, or an unknown value. In ...

请使用matlab计算：若用复合辛普森公式计算函数e^x在0到1上对x的积分,计算n为多少时结果与实际值误差小于0.5*10^-5

S = (b - a) / (6 * n) * (subs(f, x, x0) + 4 * subs(f, x, x1) + subs(f, x, x2)); while abs(S - I) > 0.5e-5 n = n + 1; h = (b - a) / (2 * n); x0 = a; S = 0; for i = 1:n x1 = a + (2 * i - 1) * h; ...

帮我用R语言对H=- 1.3 + a * (1 - exp(-b * D))^c的树高-直径模型进行敏感性分析，最后分析得到模型a,b,c参数敏感百分比

tree_height(D = 10, a = x[1], b = x[2], c = x[3]) } sobol_results (model = model, p = 3, q = "Sobol", n = 1000, lower = c(min(a_range), min(b_range), min(c_range)), upper = c(max(a_range),...

在区间[0,1]内用二分法，起始点为x=0.5，求方程e^x+10x-2=0的近似根，误差不超过0.510^(-3)，并给出其计算次数，完整代码

要使用二分法在区间 [0, 1] 内找到 e^x + 10x - 2 = 0 的近似根，满足误差要求 |f(x)| < 0.5 * 10^(-3)，我们可以编写以下Matlab代码： matlab % 定义函数 f(x) = e^x + 10*x - 2 function y = my_...

1、复合求积公式计算定积分（1）\ln 2-\ln 3=-2 \int_{2}^{3} \frac{1}{x^{2}-1} d x （2） \ln 2-\ln 3=-2 \int_{2}^{3} \frac{1}{x^{2}-1} d xe^{2}=\int_{1}^{2} x e^{x} d x 用复合梯形公式、复合Simpson公式、龙贝格公式求定积分，要求绝对误差为ε=1/2*10^-7，将计算结果与精确解做比较，并对计算结果进行分析。用c语言编写代码

$$\int_{2}^{3} \frac{1}{x^{2}-1} d x = \frac{1}{2}\ln\frac{3}{2} - \frac{1}{2}\ln\frac{5}{3} = 0.190619$$ 接下来是代码实现： c #include #include double func(double x) { return 1.0 / (x * x - ...

\begin{bmatrix}u \v\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos\theta & \sin\theta \-\sin \theta &\cos\theta \end{bmatrix} \times \left { \begin{bmatrix}k {x} -1 &\gamma {x } \\gamma {y } &k {y} -1\end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} x\y\end{bmatrix} +{\textstyle \sum{j=1}^{N}\begin{bmatrix}A{y}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{y-y{1}^{j} }{\sigma {y{1} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{x-x{1}^{j} }{\sigma {x{1} }^{j} } \right ) ^2 } \A_{x}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{x-x_{0}^{j} }{\sigma {x{0} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{y-y_{0}^{j} }{\sigma {y{0} }^{j} } \right ) ^2 }\end{bmatrix}} \right } +\begin{bmatrix}t_{x} \t_{y}\end{bmatrix}，N=1or2 X=y=512,tx,ty 范围：-4.0到4.0像素，有效最大位移：2.0像素；kx,ky 范围：0.96到1.04，有效最大位移：5.1；theta 范围：-0.01至0.01rad ， 有效最大位移： 2.4像素；gammax,gammay 范围：-0.03至0.03，有效最大位移： 3.8像素;Ax,Ay范围：0.003到0.6 ；sigmaх0,sigmay0,sigmax1,sigmay1范围：0.06到0.5，x0,y0,x1,y1范围：0到511，最终生成一个可视化的应边场图片(w.r.t最终图像大小：128x128 ）使用matlab实现上述方程

Ay * exp(-0.5 * ((x-x0)/sigmax0).^2 - 0.5 * ((y-y0)/sigmay0).^2)]; D = A * (B * [x(:)'; y(:)']) + [tx; ty]; u = D(1, :); v = D(2, :); % 绘制图像 figure; quiver(x, y, u, v); xlim([0, 128]); ylim([0, ...

\begin{bmatrix}u \\v\end{bmatrix}=\begin{bmatrix} \cos\theta & \sin\theta \\-\sin \theta &\cos\theta \end{bmatrix} \times \left \{ \begin{bmatrix}k _{x} -1 &\gamma _{x } \\\gamma _{y } &k _{y} -1\end{bmatrix}\times \begin{bmatrix} x\\y\end{bmatrix} +{\textstyle \sum_{j=1}^{N}\begin{bmatrix}A_{y}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{y-y_{1}^{j} }{\sigma _{y_{1} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{x-x_{1}^{j} }{\sigma _{x_{1} }^{j} } \right ) ^2 } \\A_{x}^{j} e^{\frac{-1}{2} \left ( \frac{x-x_{0}^{j} }{\sigma _{x_{0} }^{j} } \right )^2-\frac{1}{2} \left (\frac{y-y_{0}^{j} }{\sigma _{y_{0} }^{j} } \right ) ^2 }\end{bmatrix}} \right \} +\begin{bmatrix}t_{x} \\t_{y}\end{bmatrix}，N=1or2 X=y=256,tx,ty 范围：-4.0到4.0像素，有效最大位移：2.0像素；kx,ky 范围：0.96到1.04，有效最大位移：5.1；theta 范围：-0.01至0.01rad ， 有效最大位移： 2.4像素；gammax,gammay 范围：-0.03至0.03，有效最大位移： 3.8像素;Ax,Ay范围：0.003到0.6 ；sigmaх0,sigmay0,sigmax1,sigmay1范围：0.06到0.5，x0,y0,x1,y1范围：0到511，最终生成一个可视化的应边场图片(w.r.t最终图像大小：128x128 ）

[Ax * np.exp(-0.5 * ((x_grid-x0)/sigmax0)**2 - 0.5 * ((y_grid-y0)/sigmay0)**2)]]) D = np.dot(A, np.dot(B, C)) + np.array([[tx], [ty]]) u = D[0].reshape(X, y) v = D[1].reshape(X, y) # 绘制图像 fig, ...

用c语言实现指数函数y = a * exp(-b * x) + k 的曲线拟合

grad_b += 2 * a * x[i] * (y[i] - a * exp_bx - k) * exp_bx; grad_k += -2 * (y[i] - a * exp_bx - k); } // 更新参数 double a_new = a - alpha * grad_a; double b_new = b - alpha * grad_b; double k_...

x = t 是 1500的矩阵， y = temp 是 13的矩阵，z = cap是5003的矩阵，公式为100-exp(a+blog(x)-c/(y +150)) = z,如何用python拟合出一个曲面

z[i][j] = 100 - np.exp(init_values[0] + init_values[1] * np.log(x[i]) - init_values[2] / (y[0][j] + 150)) # 拟合 params, _ = optimize.curve_fit(func, x, z, p0=init_values) print(params) 在上面...

应用五点差分格式计算如下问题：−∆u = (π2 − 1)exsin(πy), 0 < x < 2, 0 < y < 1；u(0, y) = sin(πy), u(2, y) = e2sin(πy), 0 ≤ y ≤ 1；u(x, 0) = 0, u(x, 1) = 0, 0 < x < 2.将 [0, 2] 作 m1 等分，将 [0, 1] 作 m2 等分。用消元法、Gauss-Seidel 迭代法求解对应的差分方程组，精确至 ∥ u(l+1) − u(l) ∥∞≤0.5×10−10.

double A[m1+1][m2+1], B[m1+1][m2+1], C[m1+1][m2+1], D[m1+1][m2+1]; // 初始化边界条件 for (int i = 0; i ; i++) { u[i][0] = sin(M_PI * i * hy); u[i][m2] = exp(2) * sin(M_PI * i * hy); } for ...

a的初始值为10^(-16) y =log( (2exp(2)0.02585/(1-exp(1/0.02585(1.1-x)))+ 1.125(x-1.1))a(x-1.1)/(810^(-9)))这个是要建立的函数类型，只含有一个参数a，需要求解，下面是我的实际数据点 x = 0.1:0.1:5; y_data = [-17.07912228, -17.07912228, -16.8427335, -16.6890252, -16.66282283, -16.49643209, -16.46765313, -16.40577772, -16.36655701, -16.2865143, -16.16938895, -16.05982674, -16.04577499, -15.94414234, -15.84806851, -15.7569308, -15.67984072, -15.58160228, -15.51651566, -15.40269786, -15.32736814, -15.22405053, -15.14731673, -15.08847623, -15.01449582, -14.97228176, -14.86533268, -14.79500737, -14.74691493, -14.67235383, -14.60958366, -14.56946988, -14.47909894, -14.4316967, -14.3688958, -14.31803738, -14.26179766, -14.20855315, -14.15800087, -14.0899474, -14.02007772, -13.91533089, -13.80062195, -13.66709055, -13.45783611, -13.1198665, -12.61705293, -11.96705575, -11.22774652, -10.45513517]; y的实际数据点是取了对数的，而函数模型没有取对数，用c或c++用L-M法求解，L-M法需要设立误差函数，误差函数为F=0.5（f T *f） 写出c语言代码并验证正确性和合理性

double tmp1 = C * exp(2) * B / (1 - exp(B * (A - x))); double tmp2 = D * (x - A) / E; double tmp3 = tmp1 + tmp2; return log(tmp3 * a); } /* 定义导数函数 */ void df(double *x, double *a, double *y...

设函数f等于(根号下1/2p)乘exp(-二分之t方)(其中p等于2)，g等于(∫(0.5到x)fdt)减0.45。若利用newton迭代格式求解非线性方程g等于0的根，需要用到计算各迭代节点的积分值.用Rumberg公式计算迭代所需要的各项积分值；要求用Rumberg公式计算的迭代所需要的各项积分值和方程的根,用mathematica

h = (b - a)/2^n; j = f[a] + f[b]; k = 1; Do[j = j + 2 k f[a + i h]; k = 2 k; , {i, 1, 2^(n - 1) - 1}]; R = Table[1/(4^m - 1) (4^m j[[m + 1]] - j[[m]]), {m, 0, n - 1}]; R[[n]] ] NewtonRumberg...

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网络物理突变工具的多点路径规划实现与分析

资源摘要信息:"多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人" ### 知识点概述 #### 多点路径规划与网络物理突变工具 多点路径规划指的是在网络环境下，对多个路径点进行规划的算法或工具。该工具可能被应用于物流、运输、通信等领域，以优化路径和提升效率。网络物理系统（CPS，Cyber-Physical System）结合了计算机网络和物理过程，其中网络物理突变工具是指能够修改或影响网络物理系统中的软件代码的功能，特别是在自动驾驶、智能电网、工业自动化等应用中。 #### 变异与Mutator软件工具 变异（Mutation）在软件测试领域是指故意对程序代码进行小的改动，以此来检测程序测试用例的有效性。mutator软件工具是一种自动化的工具，它能够在编程文件上执行这些变异操作。在代码质量保证和测试覆盖率的评估中，变异分析是提高软件可靠性的有效方法。 #### Mutationdocker Mutationdocker是一个配置为运行mutator的虚拟机环境。虚拟机环境允许用户在隔离的环境中运行软件，无需对现有系统进行改变，从而保证了系统的稳定性和安全性。Mutationdocker的使用为开发者提供了一个安全的测试平台，可以在不影响主系统的情况下进行变异测试。 #### 工具的五个阶段 网络物理突变工具按照以下五个阶段进行操作： 1. **安装工具**：用户需要下载并构建工具，具体操作步骤可能包括解压文件、安装依赖库等。 2. **生成突变体**：使用`./mutator`命令，顺序执行`./runconfiguration`（如果存在更改的config.txt文件）、`make`和工具执行。这个阶段涉及到对原始程序代码的变异生成。 3. **突变编译**：该步骤可能需要编译运行环境的配置，依赖于项目具体情况，可能需要执行`compilerun.bash`脚本。 4. **突变执行**：通过`runsave.bash`脚本执行变异后的代码。这个脚本的路径可能需要根据项目进行相应的调整。 5. **结果分析**：利用MATLAB脚本对变异过程中的结果进行分析，可能需要参考文档中的文件夹结构部分，以正确引用和处理数据。 #### 系统开源 标签“系统开源”表明该项目是一个开放源代码的系统，意味着它被设计为可供任何人自由使用、修改和分发。开源项目通常可以促进协作、透明性以及通过社区反馈来提高代码质量。 #### 文件名称列表 文件名称列表中提到的`mutationdocker-master`可能是指项目源代码的仓库名，表明这是一个主分支，用户可以从中获取最新的项目代码和文件。 ### 详细知识点 1. **多点路径规划**是网络物理系统中的一项重要技术，它需要考虑多个节点或路径点在物理网络中的分布，以及如何高效地规划它们之间的路径，以满足例如时间、成本、距离等优化目标。 2. **突变测试**是软件测试的一种技术，通过改变程序中的一小部分来生成变异体，这些变异体用于测试软件的测试用例集是否能够检测到这些人为的错误。如果测试用例集能够正确地识别出大多数或全部的变异体，那么可以认为测试用例集是有效的。 3. **Mutator软件工具**的使用可以自动化变异测试的过程，包括变异体的生成、编译、执行和结果分析。使用此类工具可以显著提高测试效率，尤其是在大型项目中。 4. **Mutationdocker的使用**提供了一个简化的环境，允许开发者无需复杂的配置就可以进行变异测试。它可能包括了必要的依赖项和工具链，以便快速开始变异测试。 5. **软件的五个操作阶段**为用户提供了清晰的指导，从安装到结果分析，每个步骤都有详细的说明，这有助于减少用户在使用过程中的困惑，并确保操作的正确性。 6. **开源系统的特性**鼓励了代码共享、共同开发和创新，同时也意味着用户可以通过社区的力量不断改进软件工具，这也是开源项目可持续发展的核心。 通过以上描述和知识点的展开，我们可以了解到多点路径规划matlab代码-mutationdocker:变异码头工人是一个涵盖了网络物理系统、变异测试、自动化软件工具以及开源精神的综合性项目。它通过一系列操作流程为用户提供了一个高效和稳定的代码测试环境，并且以开源的形式促进了软件测试技术的共享和创新。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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自动化缺失值处理脚本编写

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