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平面方程几种方法_平面及其方程

方法2: 方法1比较简单,利用高中几何知识就可以轻易解决,那么大家有没有想过一个问题:在实际情况中,我们得到某个平面的点集可能是存在一定误差,换而言之,某一些点虽然被归为某一个平面,但是由于测量误差存在...所以,当我们从中选取3个点去求解平面的时候就会存在比较明显误差。所以,要是能够充分利用所有测量到平面中信息,则会增加我们估计精度。...那么,它们应该基本满足下面的公式: 针对上述问题,我们可以将它归为一个最小二乘问题: 这是一个AX=0线性欠定方程。...在假设法线模为1前提下,忽略对D求解,我们可以对左边矩阵进行SVD分解,得到在未知向量模为1下解。...最终实现对平面法线求解,当然这是一个近似解啦~ 方法3 那么问题来了,要是这一对点中有少数特别离谱点怎么办?这肯定会影响我们求解精度啊!

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微分方程特解matlab_二阶微分方程求解

求解微分方程 desolve函数 实例1 实例2 实例3 实例4 求解有条件微分方程 微分方程显示隐式解 未找到显式解决方案时查找隐式解决方案 微分方程级数解 为具有不同单边限制函数指定初始条件...使用diff和==来表示微分方程。例如,diff(y,x) == y表示方程dy / dx = y。通过指定 eqn为这些方程向量来求解微分方程组。...S = dsolve(eqn,cond)eqn用初始边界条件求解cond。 S = dsolve(___,Name,Value) 使用由一个多个Name,Value对参数指定附加选项。...{y} \left( x \right) ∂x∂​y(x)=e−y(x)+y(x) %这里我们设置"Inplicit"为True sol = dsolve(eqn,'Implicit',true) %微分方程显式和隐式解...ySimplified = dsolve(eqn, cond) yNotSimplified = dsolve(eqn,cond,'IgnoreAnalyticConstraints',false) 微分方程级数解

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【组合数学】递推方程 ( 非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根 | 特解示例 )

文章目录 一、非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况 二、非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况 示例 一、非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况 ---- 常系数线性非齐次递推方程...” 是一样 , 但是右侧不是 0 , 而是一个基于 n 函数 f(n) , 这种类型递推方程称为 “常系数线性非齐次递推方程” ; 非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况 :...” 通解是 H(n) = \overline{H(n)} + H^*(n) 使用上述解出 特解 , 与递推方程 齐次部分通解 , 组成递推方程完整通解 ; 二、非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况...示例 ---- 递推方程 : H(n) - 5H(n-1) + 6H(n-2)=2^n , 特解 ?...2 - 5x + 6 = 0 , 特征根 q_1= 2, q_2 = 3 该递推方程 非齐次部分对应特解 , 递推方程标准形式是 : H(n) - 5H(n-1) + 6H(n-2)=2^n

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Python实现所有算法-牛顿-拉夫逊(拉弗森)方法

多数方程不存在求根公式,因此精确根非常困难,甚至不可解,从而寻找方程近似根就显得特别重要。方法使用函数 f(x) 泰勒级数前面几项来寻找方程 f(x)=0 根。...牛顿迭代法是方程重要方法之一,其最大优点是在方程 f(x)=0 单根附近具有平方收敛,而且该法还可以用来方程重根、复根,此时线性收敛,但是可通过一些方法变成超线性收敛。 牛!...它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作特点,让计算机对一组指令(一定步骤)重复执行,在每次执行这组指令(这些步骤)时,都从变量原值推出它一个新值。...二、建立迭代关系式 所谓迭代关系式,指如何从变量前一个值推出其下一个值公式(关系)。迭代关系式建立是解决迭代问题关键,通常可以使用递推倒推方法来完成。...然而,对于多项式,存在特定使用代数学性质以定位根所在区间(复根所在圆盘)算法,这个区间(圆盘)足够小以能保证数值算法(例如牛顿法)能收敛到唯一被定位根。

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R语言基于协方差SEM结构方程模型中拟合指数

p=10165 ---- 在实践中, 因子负载较低(测量质量较差)模型拟合指数要好于因子负载较高模型。...AFIs 是拟合指数近似优度,其中包括RMSEA和SRMR等绝对拟合指数,以及CFI等相对拟合指数。...使用全局拟合指数替代方法 MAH编写拟合指数是全局拟合指数(以下称为GFI),它们检测所有类型模型规格不正确。但是,正如MAH指出那样,并非所有模型规格不正确都是有问题。...潜在变量模型中测量质量和拟合指数截止之间棘手关系。“人格评估杂志”。...测试结构方程模型还是检测错误规格?结构方程模型:多学科期刊,16(4),561–582。https://doi.org/10.1080/10705510903203433 ↩

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R语言基于协方差SEM结构方程模型中拟合指数

p=10165 ---- 在实践中, 因子负载较低(测量质量较差)模型拟合指数要好于因子负载较高模型。...AFIs 是拟合指数近似优度,其中包括RMSEA和SRMR等绝对拟合指数,以及CFI等相对拟合指数。...使用全局拟合指数替代方法 MAH编写拟合指数是全局拟合指数(以下称为GFI),它们检测所有类型模型规格不正确。但是,正如MAH指出那样,并非所有模型规格不正确都是有问题。...潜在变量模型中测量质量和拟合指数截止之间棘手关系。“人格评估杂志”。...测试结构方程模型还是检测错误规格?结构方程模型:多学科期刊,16(4),561–582。https://doi.org/10.1080/10705510903203433 ↩

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【初学者入门C语言】之习题篇(二)

目录 一、一元二次方程解 1.题目 2.思路 3.代码 补充知识点 1.math.h 2.控制输出格式 二、猜数字游戏 1.题目 2.代码 3.执行结果 三、总结  ---- 一、一元二次方程解...1.题目 一元方程ax^2+bx+c=0(a!...=0)实数根,a,b,c通过键盘输入 2.思路 解一元二次方程a不为0时候有三种情况,一、有两个不相等实数根;二、有两个相等实数根;三、有两个不相等共轭复根。...); printf("%.2f,%.2f", x1, x2); } else { p = -b / (2 * a); q = sqrt(-d) / (2 * a); printf("方程有两个不相等共轭复根...(大多是数学公式) 1.绝对值 int n=-1; abs(n); 整型绝对值 2.三角函数 double sin(n);正弦 double cos(n);余弦 double tan(n);正切 3

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opencv 矩阵操作函数

简介OpenCV 矩阵类成员函数可以进行很多基本矩阵操作内容列表序号函数描述1cv2.phase()计算二维向量方向2cv2.polarToCart()已知角度和幅度,求出对应二维向量3cv2....pow()对矩阵内每个元素幂4cv2.randu()用均匀分布随机数填充给定矩阵5cv2.randn()用正态分布随机数填充给定矩阵6cv2.randShuffle()随机打乱矩阵元素7cv2....reduce()通过特定操作将二维矩阵缩减为向量8cv2.repeat()将一个矩阵内容复制到另一个矩阵9cv2.setIdentity()将矩阵中对角线上元素设为1,其他置010cv2.solve...()求出线性方程解11cv2.solveCubic()找到三次方程实根12cv2.solvePoly()找到多项式方程复根13cv2.sort()在矩阵中排序任意行元素14cv2.sortIdx...()实现两个矩阵逐元素相减18cv2.trace()计算一个矩阵迹19cv2.transform()在矩阵每个元素上应用矩阵变换20cv2.transpose()矩阵转置运算

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最小二乘法回归直线方程推导过程

虽然这些数据是离散,不是连续,我们无法得到一个确定描述这种相关性函数方程,但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直线,那么我们就可以通过画直线方式得到一个近似的描述这种关系直线方程。...换句话说,我们回归直线方程过程其实就是离差最小值过程。 一个很自然想法是把各个离差加起来作为总离差。...用最小二乘法回归直线方程a、b公式如下: 其中, 、 为 和 均值,a、b上方加“ ︿”表示是由观察值按最小二乘法求得估计值,a、b求出后,回归直线方程也就建立起来了...首先是第一个公式: 接着是第二个公式: 基本变形公式准备完毕,我们可以开始最小二乘法回归直线方程公式推导了: 至此...最小二乘法回归直线方程可用于所有数据分布近似直线数据统计、分析问题,其用程序实现非常简便,属于基础统计分析算法,必须能够熟练掌握应用。

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【组合数学】递推方程 ( 非齐次部分是指数情况 | 非齐次部分是指数情况示例 )

文章目录 一、非齐次部分是指数情况 二、非齐次部分是指数情况 示例 一、非齐次部分是指数情况 ---- 常系数线性非齐次递推方程 : H(n) - a_1H(n-1) - \cdots - a_kH...n 函数 f(n) , 这种类型递推方程称为 “常系数线性非齐次递推方程” ; 非齐次部分是指数情况 : 如果上述 “常系数线性非齐次递推方程 非齐次部分 f(n) 是指数函数...^n , 代入递推方程 , 求解出常数 P 值 , 进而得到了完整特解 ; “常系数线性非齐次递推方程通解是 H(n) = \overline{H(n)} + H^*(n) 使用上述解出...特解 , 与递推方程 齐次部分通解 , 组成递推方程完整通解 ; 二、非齐次部分是指数情况 示例 ---- 递推方程 : a_n = 6a_{n-1} + 8^{n-1} 初值 : a_1=...7 第一步 , 先求出该递推方程 非齐次部分对应特解 , 递推方程标准形式是 : a_n - 6a_{n-1} = 8^{n-1} 非齐次部分是 8^{n-1} , 因此其 特解 形式是

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牛顿迭代解方程 ax^3+bX^2+cx+d=0

多数方程不存在求根公式,因此精确根非 常困难,甚至不可能,从而寻找方程近似根就显得特别重要。 方法使用函数f(x)泰勒级数前面几项来寻找方程f(x) = 0根。...牛顿迭代法是方程重要方法之一,其最大优点是在方程f(x) = 0单根 附近具有平方收敛,而且该法还可以用来方程重根、复根。另外该方法广泛用于计算机编程中。...过点(x1,f(x1))做曲线y = f(x)切线,并该切线与x轴交点横坐标 x2 = x1-f(x1)/f’(x1), 称x2为r二次近似值。...解非线性方程f(x)=0牛顿法是把非线性方程线性化一种近似方法。 把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数 f(x) = f(x0)+(x-x0)f’(x0)+(x-x0)^2*f”(x0)/2!...+… 取其线性部分,作为非线性方程f(x)=0近似方程, 即泰勒展开前两项,则有f(x0)+f’(x0)(x-x0)=f(x)=0 设f’(x0)≠0 则其解为x1=x0-f(x0)/f’(x0)

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二元二次方程

1 问题描述 本题要求对任意给定正整数n,方程x^2+y^2=n全部正整数解。给定N<=10000,如果有解请输出全部解,如果无解请输出No Solution。...示例二: 输入:n = 884 输出:“10 28”,“20 22” 解释:10*10+28*28=884 20*20+22*22=884 2 算法描述 解题思路:首先对于解二元二次方程,对于两个未知数来说...而对于无解情况时,我们可以在前面添加一个简单条件语句如:soul = 0,来区分两种情况。 3 实验结果与讨论 通过实验,实践等证明提出方法是有效,是能够解决开头提出问题。...附件 代码清单 简单二元二次方程解 n = int(input("请输入一个正整数:")) soul = 0 for i in range(1, 101): x = i * i for...,和独立简单条件语句,完成了对二元二次方程求解,未来可深入解决更复杂函数求解问题。

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【组合数学】递推方程 ( 递推方程求解过程总结 | 齐次 | 重根 | 非齐次 | 特征根为 1 | 指数形式 | 底为特征根指数形式 ) ★★

通解中常数 : ( 1 ) 代入初值获得方程组 : 将递推方程初值代入通解 , 得到 k 个 k 元方程组 , 通过 解该方程组 , 得到 通解中常数 ; ( 2 ) 代入常数获得通解 :...将常数代入通解 , 就可以得到最终递推方程解 ; 递推方程 -> 特征方程 -> 特征根 -> 通解 -> 代入初值通解常数 二、常系数线性齐次递推方程求解过程 ( 有重根下通解形式 ) --...而是一个基于 n 函数 f(n) , 这种类型递推方程称为 “常系数线性非齐次递推方程” ; 非齐次部分是指数情况 : 如果上述 “常系数线性非齐次递推方程 非齐次部分 f(...*(n) 使用上述解出 特解 , 与递推方程 齐次部分通解 , 组成递推方程完整通解 ; 六、常系数线性非齐次递推方程 特解形式 ( 非齐次部分是指数 | 底是特征根 ) ---- 常系数线性非齐次递推方程...” 是一样 , 但是右侧不是 0 , 而是一个基于 n 函数 f(n) , 这种类型递推方程称为 “常系数线性非齐次递推方程” ; 非齐次部分是 指数函数 且 底是特征根情况 :

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