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数值微分|向前和向后

中心分法详见: 数值微分|中心分法(Central Finite Difference Approximations) 求区间端点的导数时,不能用中心分法。...这些表达式称为向前和向后有限(forward and backward finite difference approximations)。...一阶向前和向后 由泰勒公式可得到: 由(1)可得 或者 同理,由(2)可得 (6)称为求 的一阶向前公式。(7)称为求 的一阶向后公式。...由(1)(3)可得求 的一阶向前公式: 一阶向前分法的系数见下表。 一阶向后分法的系数见下表。...二阶向前和向后 由(1)(3)消去 可得 即 或者 (10)称为求 的二阶向前公式。二阶向前分法的系数见下表。 二阶向后分法的系数见下表。

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相位计探头,有源探头,隔离差探头

SYN596型高压探头产品概述SYN596型高压探头是西安同步电子科技有限公司精心设计...、自行研发生产的一款具浮地测量功能的有源高压隔离差探头,测量电压1300V(DC+Pk),频率测量带宽25MHz,提供 50:1和500:1的衰减设置,具有3.5 pF的低输入电容,可以最大程度地降低电路负载...产品功能1) 25MHz带宽;2) 高达1300V的电压(DC+峰值AC);3) 高达1000V的共模电压(RMS);4) 过量程指示灯;5) 可切换衰减。...典型应用1) 浮地测量;2) 开关电源设计;3) 马达驱动器设计;4) 电子镇流器设计;5) CRT 显示器设计;SYN596型高压探头技术指标频宽25MHz上升时间≤14ns精度±2%衰减比1/50,1.../500输入阻抗单端对地:4MΩ两输入端之间:8MΩ输入电容单端对地:7pf两输入端之间:3.5pf最大差测量电压1/50:130V(DC+peak AC)1/500:1300V(DC+peak AC

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约束题解

题目链接:【模板】约束 - 洛谷 注意点: 注意这一题不能用Dij,只能用SPFA 因为这样子才可以得出这个不等式组是否会无解(判断是不是有环),而且可以处理有负边的情况 思路: 约束...que:使用的是一个普通队列,存的是一个int,其中表示的是待更新出边的点 num数组:存的是经过边的条数,因为如果经过的边数 >= 点的数目,则存在负环 到这里你应该也知道,其实约束的代码和...SPFA根本不了多少 但是约束有一个重要的地方: 约束要求要有一个点能到其他所有点(这样子才能解出所有解) 但是图中并不一定有这个点----->因此我们需要自己建立一个点,使得它到其他所有点都有路径

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隐私技术

目前,google的chrome以及apple的ios中均使用了隐私技术,最近一段时间,我也一直在看隐私的相关文献。 隐私(differential privacy)是一种隐私保护的技术。...但是由于公民的个人隐私问题,数据中心不能直接公布原始数据,需要对这些数据进行隐私保护处理,隐私保护处理的方法使用的是隐私技术。 经过隐私处理后,若再对该数据集进行查询,则可以有效保护个人隐私。...上面写的只是隐私的大概描述,下面我将对隐私的细节进行描述,并且给出严格的数学定义。 隐私 有两个数据集分别为D和D',D和D'之间只有一条记录是不同的,其他记录都是相同的。...如果不进行隐私保护的,那么攻击者只要对两次查询做减法,就知道第100个人的具体年龄,这就是攻击。...则该算法满足ε-隐私,其中P为概率。

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分库表架构的演化

前言 正常情况下的服务演化之路 单元化 最后 ---- 前言 像我这样的菜鸟,总会有各种疑问,刚开始是对 JDK API 的疑问,对 NIO 的疑问,对 JVM 的疑问,当工作几年后,对服务的可用性,可扩展性也有了新的疑问...正常情况下的服务演化之路 让我们从最初开始。 单体应用 每个创业公司基本都是从类似 SSM 和 SSH 这种架构起来的,没什么好讲的,基本每个程序员都经历过。...如果你的公司产品很受欢迎,业务继续高速发展,数据越来越多,SQL 操作越来越慢,那么数据库就会成为瓶颈,那么你肯定会想到分库表,不论通过 ID hash 或者 range 的方式都可以。...这也是本文的标题,分库表就能解决无限扩容吗? 实际上,像上面的架构,并不能解决。 其实,这个问题和 RPC 的问题有点类似:数据库连接过多!!!...最后 本文从单体应用开始,逐步讲述了一个正常后台的演进历程,知道了分库表并不能解决“无限扩容” 的问题,只有单元化才能解决这问题。而单元化则带来更多的复杂性。但是好处不言而喻。

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图论--约束系统

求x1-x4的最大值,由题目给的式子1,2,4可得x1-x4>=11,我们来看图中最短路,x1到X4的最短距离也是11,也就是说约束系统就是将给定条件转化为图的过程,说白了还是建图,建完图,就看这个图的性质确定用什么最短路算法即可...SPFA先判断一下,如果存在负环,就直接无解,只存在负的权值的话,就直接SPFA,优化什么花里胡哨的应改也用不到,全部为正权值的时候直接迪杰斯特拉完事,就这么简单,这个算法主要是考察的怎么将问题转化为约束...求x1-x4的最大值,由题目给的式子1,2,4可得x1-x4>=11,我们来看图中最短路,x1到X4的最短距离也是11,也就是说约束系统就是将给定条件转化为图的过程,说白了还是建图,建完图,就看这个图的性质确定用什么最短路算法即可...SPFA先判断一下,如果存在负环,就直接无解,只存在负的权值的话,就直接SPFA,优化什么花里胡哨的应改也用不到,全部为正权值的时候直接迪杰斯特拉完事,就这么简单,这个算法主要是考察的怎么将问题转化为约束

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关于约束(转载)

关于约束(转载) (本文假设读者已经有以下知识:最短路径的基本性质、Bellman-Ford算法。)...这样的不等式组就称作约束系统。 这个不等式组要么无解,要么就有无数组解。...约束系统的解法利用到了单源最短路径问题中的三角形不等式。...这个形式正好和约束系统中的不等式形式相同。于是我们就可以把一个约束系统转化成一张图,每个未知数Xi对应图中的一个顶点Vi,把所有不等式都化成图中的一条边。...因此,实际上我们解的这个约束系统无形中又存在一个条件: X0 = 0 > 也就是说在不等式组(1)、(2)组成的约束系统的前提下,再把其中的一个未知数的值定死。

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隐私(Differential Privacy)

隐私学习笔记。...隐私定义 隐私技术是最近研究比较多的一种保护方法,其思想是在数据的采集或发布前,对数据进行扰动(Perturbation)添加噪声,从而可以隐藏真实数据,避免具有背景知识的攻击者通过猜测...隐私保护技术给出了数据隐私保护程度及数据可用性之间的严格数学定义模型: 算法A是满足_ε_的隐私算法(ε-DP),其中ε ≧0,当且仅当对于任意两个只相差一个元素的相邻数据集D,D’,都满足如下公式...给出确定性输出的算法都不适合隐私。 隐私应用场景 下图分别是本地化和中心化隐私的处理框架。 [q04qi13qb1.png?...(Perturbation)——拉普拉斯噪声 在中心化隐私中,最为常用的扰动机制是拉普拉斯(Laplace)机制,该机制可以后期处理聚合查询(例如,计数、总和和均值)的结果以使它们私有。

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