我试图在Matlab中绘制一个函数,但我得到的只是一条直线。
我使用的代码是:
De = 6.22238*1e-5;
alpha = 3.0662*1e5;
re = 2.666;
r = -1:1/100:5;
V = De * (1-exp(alpha*(re-r))).^2
plot(r,V);
但我得到的只是一条直线。情节应该是这样的:
这些数字是不是太小了,所以matlab就把所有的东西都舍弃了?
请帮帮我!
我有一个积分,MATLAB无法得到我问题的答案。我有两个问题。
在MATLAB中有计算积分的方法吗?
在计算这个积分时,是否可以使用数学或枫叶这样的软件呢?
b=5;
t0=6;
syms s t
Z=8/5*(4/5+1/5*(25*(911860908983391/2251799813685248*s-911860908983391/2251799813685248)^2*exp(-5505815247359351/72057594037927936*s)^2-20*(911860908983391/2251799813685248*s-911860908983391/2
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。
我必须在给定的数据集上使用四个分量来训练高斯混合模型。该装置是三维的,包含300个样本。
问题是,我不能使用日志似然来检查收敛性,因为它是-Inf。这是在计算责任公式中的高斯值时得到的四舍五入零值的结果(参见E-步骤)。
到目前为止,你能告诉我我对EM算法的实现是否正确吗?以及如何解释四舍五入的零值问题?
下面是EM算法的实现(一次迭代):
首先,我使用初始化了,即组件的均值和协方差:
load('data1.mat');
X = Data'; % 300x3 data set
D = size(X,2); % dimension
N = size(X,1); % n
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 =
我有一个求和目标函数(非线性投资组合优化),它看起来如下:
minimize w(i)*w(j)*cv(i,j) for i = 1 to 10 and j = 1 to 10
w是决策向量。
cv是已知的10×10矩阵。
我已经为约束(项目约束的单独.m文件)和fmincon的执行(下/上界、初始值和带参数调用fmincon的独立.m文件)完成了公式。
我只是想不出如何做目标函数。我习惯于用GLPK而不是matlab进行线性规划,所以我做得不太好。
我现在有:
ObjectiveFunction.m
function f = obj(w)
cv = [all the con