我是社会学的PhD学生,正在写我的论文。在一些数据分析过程中,我遇到了以下问题。
我有一张表,列出了一系列年来一些变量的测量值。值算作“在给定的一年中有多少特定类型的事件”?以下是它的外观示例:
year var
1983 22
1984 55
1985 34
1986 29
1987 15
1988 20
1989 41
因此,例如在一九八四年,全年有55宗这类事件发生。
在[1983,1990]实数域上表示这些数据的一种方法是使用分段函数f:
f(x) = var if floor(x) == year, for all x in [1983
我正在尝试实现对此中所示的KL散度的非参数估计
下面是我的代码:
import numpy as np
import math
import itertools
import random
from scipy.interpolate import interp1d
def log(x):
if x > 0: return math.log(x)
else: return 0
g = lambda x, inp,N : sum(0.5 + 0.5 * np.sign(x-inp))/N
def ecdf(x,N):
out = [g(i,x,N) for i
如何计算含指数函数和无穷奇异函数的数值二阶导数。不幸的是,“C中的数值规则”中所提供的Ridder方法所提供的数值导数只能计算一阶导数(它需要预先解析函数的表达式)。此外,我还尝试过Chebyshev逼近,然后对函数进行了微分,但是给出的值与实际值相差很远。我也尝试过数学论文中提供的一些有限差分算法,但它们也容易出错。这个函数是e^(x/2) / x^2,我希望在这方面有任何帮助。
提前感谢
最新编辑:这个问题解决了,C++中可用的FADBAD库做得非常好。它们可以通过获得
编辑:
// The compilation command used is given below
// gcc Q3
我的数据是预处理的图像数据,我想分离两个类别。在理论上(希望在实践中),最佳阈值是双峰分布数据中两个峰值之间的局部最小值。
我的测试数据是:
我试着遵循:我绘制了直方图并计算了内核密度函数:
datafile <- read.table("....txt")
data <- data$V1
hist(data)
d <- density(data) # returns the density data with defaults
hist(data,prob=TRUE)
lines(d) # plots the results
但如何继续呢?
我会计算密度函
我正在评估一组系数随时间变化的常微分方程。 def deriv(y, t, N, coefficients):
S, I, R = y
dSdt = coefficients['beta'](t) * S * I / N * -1
dIdt = coefficients['beta'](t) * S * I / N - coefficients['gamma']* I
dRdt = coefficients['gamma'] * I
return dSdt, dIdt, dRdt 特别是,
我从数学模型中得到这个方程来了解电池的热行为。
dTsdt = Ts * a+ Ta * b + dTadt * c + d
但是,由于嵌套的导数,我无法解决这个问题。
我需要解t和Ta的方程。我试图按如下方式定义它,但是python不喜欢它,出现了几个eŕrors。我正在使用scipy.integrate和求解器ODEint
由于该模型从向量中提取数据,因此必须对每一时间步长进行求解,并相应地记录输出。我还尝试将这些导数合并到变量v1,v2中,然后将所有的东西放入一个没有导数的方程中,比如第二种方法,如下所示。
def Tmodel(z,t,a,b,c,d):
Ts,Ta= z