我试图通过使用scipy.optimize.curve_fit()来拟合指数函数(示例数据和代码如下所示)。但是它总是显示这样一个RuntimeError:RuntimeError: Optimal parameters not found: Number of calls to function has reached maxfev = 5000.,我不知道我哪里出错了。
import numpy as np
from scipy.optimize import curve_fit
x = np.arange(-1, 1, .01)
param1 = [-1, 2, 10, 100]
fi
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
关于决策树,Sklearn说:
The cost of using the tree (i.e., predicting data) is logarithmic
in the number of data points used to train the tree.
我知道对数是指数函数的反比。在这种情况下,这意味着什么?我感觉它引用了一个指数函数,比如2**n可能的节点等等。
然而,我对它的理解相当模糊,我想得到一个更好的画面。
我试图把递归转换成一个数学公式。下面的代码片段(c++)是一个简化的变体。这些值看起来像一个指数函数,但是我试图找到一个封闭的形式。例如,rec(8, 6)是1287。作为一个假设,我首先假设6是常数,并试图为rec(?, 6)找到一个指数函数。然而,这些结果极不准确。有人知道我怎样才能实现一个封闭的功能吗?非常感谢
int rec(const int a, const int b, const int c = 0, const int d = 0)
{
int result = 0;
if (d == a)
++result;
else
for (int i =
我试图用梯形规则数值积分正态分布函数:
import math as m
def f(x):
N(x)
return x
def N(x):
x=((2*m.pi)**-(1/2))*m.e(-(1/2)*x**2)
return x
def trap(a, b, n):
h = float(b - a) / n
t = 0.0
for i in range(1, n):
t += f(a + i*h)
t += (f(a)+f(b))/2.0
return t * h
n=int(raw_input
我试图用scipy求解一个微分方程,但我无法通过正在生成的TypeError。我已经看过了,但是我不知道如何解决这个问题,因为**运算符是用来表示指数的。我能做些什么来解决这个问题?
以下是重现错误所需的数据框架:
# Opening the packages
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy.interpolate import CubicSpline
from scipy.integrate import odeint
from math import *
#