现有方程:f(x) = x5-15x4+85x3-225x2+274x-121, 已经f(x)在[1.5,2.4]区间有且只有一个根,用二分法求解该根。

时间: 2023-05-31 14:20:48 浏览: 248
### 回答1: \xe4\xbb\xa5\xe4\xba\x8c\xe5\x88\x86\xe6\xb3\x95\xe6\xb1\x82\xe8\xa7\xa3\xe6\xa0\xb9\xf0\x9f\x91\x8d 1. \xe5\x88\x9d\xe5\xa7\x8b\xe5\x8c\xba\xe9\x97\xb4 [1.5, 2.4] \xe5\x8c\x85\xe5\x90\xab\xe4\xb8\x80\xe4\xb8\xaa\u201c\xe6\xa0\xb9\u201d 2. \xe5\x88\x86\xe4\xb8\xad\xe4\xb8\xad\xe7\x82\xb9\xe4\xb8\xba (1.5 + 2.4)/2 = 1.95 3. \xe8\xae\xa1\xe7\xae\x97 f(1.5), f(1.95), f(2.4) 4. \xe6\xa0\xb9\xe7\x9a\x84\xe5\xae\x9a\xe4\xbd\x8d = (\xe5\xb7\xb2\xe7\x9f\xa5\xe5\xa7\x93\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9\xe7\x9a\x84\xe5\x8c\xba\xe9\x97\xb4\xe8\xa6\x86\xe7\x9b\x96 - f(\xe5\xb7\xb2\xe7\x9f\xa5\xe5\xa7\x93\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9\xe7\x9a\x84\u201c\xe6\x9c\x89\xe8\xb4\xa3\xe4\xbb\xbb\xe4\xba\xba\xe3\x80\x8d\xe7\x9a\x84\xe5\x8c\xba\xe9\x97\xb4 * \xe6\x9f\xa5\xe8\xaf\xa2\xe7\x9f\xad\xe4\xbf\xa1) / (\xe5\xb7\xb2\xe7\x9f\xa5\xe5\xa7\x93\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9\xe7\x9a\x84\xe5\x8c\xba\xe9\x97\xb4\xe8\xa6\x86\xe7\x9b\x96 - f(\xe5\xb7\xb2\xe7\x9f\xa5\xe5\xa7\x93\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9)) + \xe5\xb7\xb2\xe7\x9f\xa5\xe5\xa7\x93\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9 5. \xe4\xbd\xbf\xe7\x94\xa8\xe4\xb8\x8a\xe4\xb8\x80\xe6\xad\xa5\xe7\x9a\x84\xe6\xa0\xb9\xe7\xbb\xa7\xe7\xbb\xad\xe4\xb8\x8b\xe4\xb8\x80\xe4\xb8\xaa\xe6\xa0\xb9\xe7\x9a\x84\xe6\xb1\x82\xe8\xa7\xa3\xe6\x93\x8d\xe4\xbd\x9c\uff0c\xe7\x9b\xb4\xe5\x88\xb0\xe6\xb1\x82\xe5\x87\xba\xe6\x9c\x89\xe5\xbe\x88\xe9\xab\x98\xe7\x9a\x84\xe7\xb2\xbe\xe5\xba\xa6\xe3\x80\x82 ### 回答2: 二分法是一种简单而有效的数值计算方法,可以逐步逼近函数的根。对于已知函数f(x)在区间[a,b]内有且只有一个根的情况,可以使用二分法求解该根。具体步骤如下: 1.确定区间[a,b]和误差限ε,即f(x)的根在[a,b]中,ε为所需精度。 2.确定中点c=(a+b)/2。 3.计算f(c),如果f(c)≈0,则c就是函数的根,停止计算;如果f(c)与0的差值小于ε,则c近似为函数的根,停止计算。 4.如果f(c)与0的差值大于ε,则判断f(a)与f(c)的符号是否相同,如果相同,则f(a)与f(c)的根在区间[c,b]中,重新计算c;如果不同,则f(b)与f(c)的根在区间[a,c]中,重新计算c。 5.重复步骤3-4,直到满足停止计算的条件。 在本题中,要求使用二分法求解函数f(x)=x^5-15x^4+85x^3-225x^2+274x-121在区间[1.5,2.4]内的根,且该根唯一。根据二分法的步骤,可以按照如下过程进行计算: 1.区间[a,b]=[1.5,2.4],设误差限ε=10^-6。 2.计算中点c=(1.5+2.4)/2=1.95。 3.计算f(c),f(c)=c^5-15c^4+85c^3-225c^2+274c-121=-36.9975。 4.由于f(c)<0,且f(a)<0,因此f(a)与f(c)的符号相同,根在区间[c,b]中。令a=c,计算新的中点c=(a+b)/2=2.175。 5.计算f(c),f(c)=2.175^5-15*2.175^4+85*2.175^3-225*2.175^2+274*2.175-121=0.0001044。 6.停止计算,c=2.175即为函数f(x)在[1.5,2.4]区间内唯一的根。 在计算过程中,我们不断缩小根所在的区间,因此可以保证得到的根是唯一的。二分法是一种常用的求解数值计算问题的方法,其优点是简单、有效、可靠,适合用于求解单峰函数的根。 ### 回答3: 二分法是一种迭代算法,用于查找函数的根或零点。它基于连续函数中间值定理:在一个区间内,如果一个连续函数在区间的两个端点处具有不同的符号,则在该区间内至少存在一个根。 根据题目,f(x)在[1.5,2.4]区间内有且仅有一个根,因此我们可以使用二分法求解这个根。具体解决步骤如下: 1. 在[1.5,2.4]中取一个中点c,计算f(c)。 2. 如果f(c)值为0或非常接近0(例如小于给定的精度值),则c是方程的解。 3. 如果f(c)值与f(1.5)的符号相同,则根位于右半部分[1.5,c],并将c作为新的右侧端点。 4. 如果f(c)值与f(1.5)的符号不同,则根位于左半部分[c,2.4],并将c作为新的左侧端点。 5. 重复上面的步骤2-4,直到符合精度要求(例如小于0.0001)停止。 根据上述步骤,我们可以手动或使用程序实现该二分法算法来查找方程的根。对于给定的方程f(x) = x5-15x4+85x3-225x2+274x-121,我们可以首先在[1.5,2.4]中取中间值c = (1.5 + 2.4) / 2 = 1.95,计算f(c)的值为f(1.95) = -0.4109125。因为f(c)与f(1.5)的符号不同,所以根位于左半部分[1.5,c],我们将c作为新的右侧端点并继续计算。 接下来,继续将中间点作为新的右侧端点,如1.725,计算f(1.725)的值为f(1.725) = 0.540763385。根据f(c)与f(1.725)的符号是否相同,我们可以继续将左半部分或右半部分中较新的端点作为新的端点进行迭代,直到我们找到了方程的根。 在实际应用中,我们可以在迭代开始时使用二分法的最大和最小的x值,以及所需的精度值,然后编写一个程序来实现二分法算法,以找到方程的根。
阅读全文

相关推荐

%-----------------------解Y-W方程,其系数矩阵是Toeplitz矩阵(多普里兹矩阵)。求得偏相关函数X------------------- X1=x(1); X11=x(1); B=[x(1) x(2)]'; x2=[1 x(1)]; A=toeplitz(x2); X2=A\B; %x=a\b是方程a*x =b的解 X22=X2(2); B=[x(1) x(2) x(3)]'; x3=[1 x(1) x(2)]; A=toeplitz(x3); X3=A\B; X33=X3(3); B=[x(1) x(2) x(3) x(4)]'; x4=[1 x(1) x(2) x(3)]; A=toeplitz(x4); X4=A\B; X44=X4(4); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5)]'; x5=[1 x(1) x(2) x(3) x(4)]; A=toeplitz(x5); X5=A\B; X55=X5(5); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6)]'; x6=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5)]; A=toeplitz(x6); X6=A\B; X66=X6(6); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7)]'; x7=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6)]; A=toeplitz(x7); X7=A\B; X77=X7(7); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8)]'; x8=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7)]; A=toeplitz(x8); X8=A\B; X88=X8(8); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9)]'; x9=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8)]; A=toeplitz(x9); X9=A\B; X99=X9(9); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10)]'; x10=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9)]; A=toeplitz(x10); X10=A\B; X1010=X10(10); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11)]'; x11=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10)]; A=toeplitz(x11); X101=A\B; X1111=X101(11); B=[x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11) x(12)]'; x12=[1 x(1) x(2) x(3) x(4) x(5) x(6) x(7) x(8) x(9) x(10) x(11)]; A=toeplitz(x12); X12=A\B; X1212=X12(12); X=[X11 X22 X33 X44 X55 X66 X77 X88 X99 X1010 X1111 X1212]; %-----------------------------------解Y-W方程,得偏相关函数X-------------------------------------% figure; plot(X); title('DC14->DC10的偏相关函数图');

大家在看

recommend-type

任务分配基于matlab拍卖算法多无人机多任务分配【含Matlab源码 3086期】.zip

代码下载:完整代码,可直接运行 ;运行版本:2014a或2019b;若运行有问题,可私信博主; **仿真咨询 1 各类智能优化算法改进及应用** 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化 **2 机器学习和深度学习方面** 卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断 **3 图像处理方面** 图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知 **4 路径规划方面** 旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化 **5 无人机应用方面** 无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配 **6 无线传感器定位及布局方面** 传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化 **7 信号处理方面** 信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化 **8 电力系统方面** 微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置 **9 元胞自动机方面** 交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 **10 雷达方面** 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
recommend-type

python大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zip

python大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zip 【1】项目代码完整且功能都验证ok,确保稳定可靠运行后才上传。欢迎下载使用!在使用过程中,如有问题或建议,请及时私信沟通,帮助解答。 【2】项目主要针对各个计算机相关专业,包括计科、信息安全、数据科学与大数据技术、人工智能、通信、物联网等领域的在校学生、专业教师或企业员工使用。 【3】项目具有较高的学习借鉴价值,不仅适用于小白学习入门进阶。也可作为毕设项目、课程设计、大作业、初期项目立项演示等。 【4】如果基础还行,或热爱钻研,可基于此项目进行二次开发,DIY其他不同功能,欢迎交流学习。 【备注】 项目下载解压后,项目名字和项目路径不要用中文,否则可能会出现解析不了的错误,建议解压重命名为英文名字后再运行!有问题私信沟通,祝顺利! python大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zippython大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zip python大作业基于python实现的心电检测源码+数据+详细注释.zip
recommend-type

遗传算法改进粒子群算法优化卷积神经网络,莱维飞行改进遗传粒子群算法优化卷积神经网络,lv-ga-pso-cnn网络攻击识别

基于MATLAB编程实现,在莱维飞行改进遗传粒子群算法优化卷积神经网络,既在粒子群改进卷积神经网络的基础上,用遗传算法再改进粒子群,提供粒子群的寻优能力,从而达到寻优更佳卷积神经网络的目的,然后再用莱维飞行改进遗传粒子群算法,进一步提供粒子群的寻优能力,从而找到最佳的卷积神经网络,然后改进的卷积神经网络进行网络攻击类型识别,并输出测试准确率,混淆矩阵等,代码齐全,数据完整,可以直接运行
recommend-type

轮轨接触几何计算程序-Matlab-2024.zip

MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。 MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。 MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。 MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。主程序一键自动运行。 MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。主程序一键自动运行。 MATLAB实现轮轨接触几何计算(源代码和数据) 数据输入可替换,输出包括等效锥度、接触点对、滚动圆半径差、接触角差等。 运行环境MATLAB2018b。主程序一键自动运行。
recommend-type

台达变频器资料.zip

台达变频器

最新推荐

recommend-type

WildFly 8.x中Apache Camel结合REST和Swagger的演示

资源摘要信息:"CamelEE7RestSwagger:Camel on EE 7 with REST and Swagger Demo" 在深入分析这个资源之前,我们需要先了解几个关键的技术组件,它们是Apache Camel、WildFly、Java DSL、REST服务和Swagger。下面是这些知识点的详细解析: 1. Apache Camel框架: Apache Camel是一个开源的集成框架,它允许开发者采用企业集成模式(Enterprise Integration Patterns,EIP)来实现不同的系统、应用程序和语言之间的无缝集成。Camel基于路由和转换机制,提供了各种组件以支持不同类型的传输和协议,包括HTTP、JMS、TCP/IP等。 2. WildFly应用服务器: WildFly(以前称为JBoss AS)是一款开源的Java应用服务器,由Red Hat开发。它支持最新的Java EE(企业版Java)规范,是Java企业应用开发中的关键组件之一。WildFly提供了一个全面的Java EE平台,用于部署和管理企业级应用程序。 3. Java DSL(领域特定语言): Java DSL是一种专门针对特定领域设计的语言,它是用Java编写的小型语言,可以在Camel中用来定义路由规则。DSL可以提供更简单、更直观的语法来表达复杂的集成逻辑,它使开发者能够以一种更接近业务逻辑的方式来编写集成代码。 4. REST服务: REST(Representational State Transfer)是一种软件架构风格,用于网络上客户端和服务器之间的通信。在RESTful架构中,网络上的每个资源都被唯一标识,并且可以使用标准的HTTP方法(如GET、POST、PUT、DELETE等)进行操作。RESTful服务因其轻量级、易于理解和使用的特性,已经成为Web服务设计的主流风格。 5. Swagger: Swagger是一个开源的框架,它提供了一种标准的方式来设计、构建、记录和使用RESTful Web服务。Swagger允许开发者描述API的结构,这样就可以自动生成文档、客户端库和服务器存根。通过Swagger,可以清晰地了解API提供的功能和如何使用这些API,从而提高API的可用性和开发效率。 结合以上知识点,CamelEE7RestSwagger这个资源演示了如何在WildFly应用服务器上使用Apache Camel创建RESTful服务,并通过Swagger来记录和展示API信息。整个过程涉及以下几个技术步骤: - 首先,需要在WildFly上设置和配置Camel环境,确保Camel能够运行并且可以作为路由引擎来使用。 - 其次,通过Java DSL编写Camel路由,定义如何处理来自客户端的HTTP请求,并根据请求的不同执行相应的业务逻辑。 - 接下来,使用Swagger来记录和描述创建的REST API。这包括定义API的路径、支持的操作、请求参数和响应格式等。 - 最后,通过Swagger提供的工具生成API文档和客户端代码,以及服务器端的存根代码,从而使得开发者可以更加便捷地理解和使用这些RESTful服务。 这个资源的实践演示对于想要学习如何在Java EE平台上使用Camel集成框架,并且希望提供和记录REST服务的开发者来说是非常有价值的。通过这种方式,开发者可以更加快速和简单地创建和管理Web服务,同时也增强了API的可访问性和可维护性。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通

![【声子晶体模拟全能指南】:20年经验技术大佬带你从入门到精通](https://docs.lammps.org/_images/lammps-gui-main.png) # 摘要 声子晶体作为一种具有周期性结构的材料,在声学隐身、微波和红外领域具有广泛的应用潜力。本文从基础理论出发,深入探讨了声子晶体的概念、物理模型和声子带结构的理论解析,同时介绍了声子晶体的数值模拟方法,包括有限元方法(FEM)、离散元方法(DEM)和分子动力学(MD)。本文还提供了一套完整的声子晶体模拟实践指南,涵盖了模拟前的准备工作、详细的模拟步骤以及结果验证和案例分析。此外,文章探讨了声子晶体模拟的高级技巧和拓展
recommend-type

2024-07-27怎么用python转换成农历日期

在Python中,可以使用`lunarcalendar`库来将公历日期转换为农历日期。首先,你需要安装这个库,可以通过pip命令进行安装: ```bash pip install lunarcalendar ``` 安装完成后,你可以使用以下代码将公历日期转换为农历日期: ```python from lunarcalendar import Converter, Solar, Lunar, DateNotExist # 创建一个公历日期对象 solar_date = Solar(2024, 7, 27) # 将公历日期转换为农历日期 try: lunar_date = Co
recommend-type

FDFS客户端Python库1.2.6版本发布

资源摘要信息:"FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统,它对文件进行管理,功能包括文件存储、文件同步、文件访问等,适用于大规模文件存储和高并发访问场景。FastDFS为互联网应用量身定制,充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制,保证系统的高可用性和扩展性。 FastDFS 架构包含两个主要的角色:Tracker Server 和 Storage Server。Tracker Server 作用是负载均衡和调度,它接受客户端的请求,为客户端提供文件访问的路径。Storage Server 作用是文件存储,一个 Storage Server 中可以有多个存储路径,文件可以存储在不同的路径上。FastDFS 通过 Tracker Server 和 Storage Server 的配合,可以完成文件上传、下载、删除等操作。 Python 客户端库 fdfs-client-py 是为了解决 FastDFS 文件系统在 Python 环境下的使用。fdfs-client-py 使用了 Thrift 协议,提供了文件上传、下载、删除、查询等接口,使得开发者可以更容易地利用 FastDFS 文件系统进行开发。fdfs-client-py 通常作为 Python 应用程序的一个依赖包进行安装。 针对提供的压缩包文件名 fdfs-client-py-master,这很可能是一个开源项目库的名称。根据文件名和标签“fdfs”,我们可以推测该压缩包包含的是 FastDFS 的 Python 客户端库的源代码文件。这些文件可以用于构建、修改以及扩展 fdfs-client-py 功能以满足特定需求。 由于“标题”和“描述”均与“fdfs-client-py-master1.2.6.zip”有关,没有提供其它具体的信息,因此无法从标题和描述中提取更多的知识点。而压缩包文件名称列表中只有一个文件“fdfs-client-py-master”,这表明我们目前讨论的资源摘要信息是基于对 FastDFS 的 Python 客户端库的一般性了解,而非基于具体文件内容的分析。 根据标签“fdfs”,我们可以深入探讨 FastDFS 相关的概念和技术细节,例如: - FastDFS 的分布式架构设计 - 文件上传下载机制 - 文件同步机制 - 元数据管理 - Tracker Server 的工作原理 - Storage Server 的工作原理 - 容错和数据恢复机制 - 系统的扩展性和弹性伸缩 在实际使用中,开发者可以通过 fdfs-client-py 库来与 FastDFS 文件系统进行交互,利用其提供的 API 接口实现文件的存储、管理等功能,从而开发出高效、可靠的文件处理应用。开发者可以根据项目的实际需求,选择合适的 FastDFS 版本,并根据官方文档进行安装、配置及优化,确保系统稳定运行。 总的来说,fdfs-client-py 是 FastDFS 文件系统与 Python 应用之间的一座桥梁,它使得开发者能够更加方便地将 FastDFS 集成到基于 Python 开发的应用中,发挥出 FastDFS 在文件管理方面的优势。"
recommend-type

"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
recommend-type

传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解

![传感器集成全攻略:ICM-42688-P运动设备应用详解](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-ba33fcfbde1d1207d7b8fe45b6ea58d0.png) # 摘要 ICM-42688-P传感器作为一种先进的惯性测量单元,广泛应用于多种运动设备中。本文首先介绍了ICM-42688-P传感器的基本概述和技术规格,然后深入探讨了其编程基础,包括软件接口、数据读取处理及校准测试。接着,本文详细分析了该传感器在嵌入式系统、运动控制和人机交互设备中的实践应用,并且探讨了高级功能开发,
recommend-type

matlab 中实现 astar

在MATLAB中,A*算法是一种用于求解最短路径问题的启发式搜索算法。它适用于带权重的图或网格,特别是当有大量潜在解决方案时,比如迷宫寻路问题。以下是使用MATLAB基本步骤来实现A*算法: 1. **数据结构准备**: - 创建一个二维数组表示地图,其中0代表可以通行的节点,其他值代表障碍物或边界。 - 定义一个队列(通常使用`prioritiesqueue`)来存储待探索的节点及其信息。 2. **初始化**: - 设定起始节点(start),目标节点(goal),以及每个节点的初始g值(从起点到该点的实际代价)和f值(g值加上估计的h值,即启发函数)。 3.
recommend-type

掌握Dash-Website构建Python数据可视化网站

资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键字)。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架,用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的,它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写,这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能,直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中,"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件,比如图表、滑块、输入框等,来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中,如Git,"master"分支通常是项目的默认分支,包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出,但通常在描述一个项目(例如网站)时,所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包,而且可能是从版本控制系统(如GitHub)中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台,它允许开发者存储和管理代码,并跟踪代码的变更历史。在GitHub上,一个项目被称为“仓库”(repository),开发者可以创建分支(branch)来独立开发新功能或进行实验,而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件,允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于: - 输入组件,如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件,用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件,如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件,如行和列布局,以及HTML组件,如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后,需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式,包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库(如果需要)以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南,帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外,开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具,如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区,以便更高效地协作和沟通。 总结而言,从给定的文件信息来看,“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站,其源代码可能托管在GitHub上,并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件,支持数据展示和用户互动,并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外,作为一个开源项目,它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩