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理论逼近与方法.pdf

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简介：
《理论逼近与方法》一书深入探讨了数学分析中的逼近理论及其应用技巧，涵盖了多项式逼近、函数空间和数值计算等领域。 《逼近理论和方法》是一本适合本科生及研究生学习数值逼近的教程，它巧妙地结合了经典结果与当前的发展趋势。由于许多数学函数在计算机计算中难以直接应用，它们可以通过多项式或分段多项式等易于处理的函数进行近似。虽然这个领域的一般理论及其在多项式逼近中的应用已经相当成熟，但分段多项式的使用在过去二十年间得到了广泛应用，并且发现了大量重要的性质及描述逼近精度的技术。书中全面而系统地介绍了当前逼近方法的基础知识和技术。

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  • 理论逼近与方法.pdf
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    《理论逼近与方法》一书深入探讨了数学分析中的逼近理论及其应用技巧，涵盖了多项式逼近、函数空间和数值计算等领域。 《逼近理论和方法》是一本适合本科生及研究生学习数值逼近的教程，它巧妙地结合了经典结果与当前的发展趋势。由于许多数学函数在计算机计算中难以直接应用，它们可以通过多项式或分段多项式等易于处理的函数进行近似。虽然这个领域的一般理论及其在多项式逼近中的应用已经相当成熟，但分段多项式的使用在过去二十年间得到了广泛应用，并且发现了大量重要的性质及描述逼近精度的技术。书中全面而系统地介绍了当前逼近方法的基础知识和技术。
     
  • 函数逼近理论与方法.pdf
    优质
    《函数逼近理论与方法》一书系统地介绍了函数逼近的基本概念、原理和算法，深入探讨了多项式插值、最小二乘法及样条函数等经典内容，并涵盖了现代逼近理论的新进展。适合数学及相关领域的科研人员和高年级本科生阅读参考。 吉林大学的函数逼近理论教学讲义涵盖了该课程的核心内容与概念，旨在帮助学生深入理解和掌握这一领域的知识体系。
     
  • 分数阶近似方法.rar_Charef近似法_charef 方法_oustaloup分数阶逼近_oustaloup 逼近_view
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    本资源包含Charef近似法和Oustaloup分数阶逼近等技术，适用于研究与应用分数阶系统建模、分析。 oustaloup分数阶近似方法与charef分数阶近似方法可以应用于分数阶控制与动态分析。
     
  • B样条曲线的逼近方法
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    简介：本文探讨了B样条曲线的逼近技术，介绍其在几何设计与图形学中的应用，分析不同参数选择对逼近效果的影响，并提出优化算法以提高拟合精度。 B样条曲线逼近代码是用MATLAB编写的。这段代码用于实现B样条曲线的近似计算。
     
  • Matlab.zip_勒让德逼近_傅里叶级数_函数逼近算法_切比雪夫逼近_matlab
    优质
    本资源包提供了一系列使用MATLAB实现的经典数值逼近方法，包括但不限于勒让德逼近、傅里叶级数展开及切比雪夫多项式逼近等技术，适用于学习与研究数学建模和信号处理中的函数近似问题。 Matlab函数逼近程序包含以下算法：Chebyshev 用切比雪夫多项式逼近已知函数；Legendre 用勒让德多项式逼近已知函数；Pade 用帕德形式的有理分式逼近已知函数；lmz 使用列梅兹算法确定函数的最佳一致逼近多项式；ZJPF 求已知函数的最佳平方逼近多项式；FZZ 用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数。
     
  • 圆周率的连分数与算法程序逼近方法
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    本文探讨了圆周率π的连分数表示及其与算法程序之间的关系，并介绍了几种通过编程实现对π值近似计算的方法。 本段落讨论了圆周率的连分数逼近方法、连分数的一般概念、随机整数互素的概率问题、级数计算公式以及蒲丰投针实验中的蒙特卡洛法，用于估算pi值。此外，还介绍了基本8节点Newton-Cotes公式的数值积分算法及其程序设计。
     
  • 数值逼近导论（王德人）
    优质
    《数值逼近导论》由王德人编著，系统介绍了数值逼近的基本理论与方法，内容涵盖多项式插值、曲线拟合、数值积分等关键技术。适合数学及相关专业师生阅读参考。 作者：王德人 杨忠华 出版社：高等教育出版社 出版时间：1990年6月 印刷时间：1990年6月 印数：2千册 装帧：平装 开本：32开 页数：385页
     
  • 函数的逼近算法
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    《函数的逼近算法》一书深入探讨了数学分析领域中利用多项式、有理函数及其他工具对复杂函数进行近似的方法和技术。本书详细介绍了各类经典与现代逼近理论及其应用，为读者提供解决实际问题的有效途径。 这段文字描述的内容是关于各种主要的函数逼近算法代码，强调其实用性和强大功能。
     
  • 基于RBF网络的函数逼近方法
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    本研究探讨了径向基函数（RBF）神经网络在函数逼近领域的应用，提出了一种改进的算法以提高逼近精度和效率。通过理论分析与实验验证，展示了该方法的有效性和优越性。 RBF网络用于函数逼近。
     
  • 从函数逼近论角度解析深度学习.pdf
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    本文探讨了从函数逼近理论的角度来分析和理解深度学习模型的工作原理及其能力边界，为深度神经网络的设计提供了新的视角。 本段落旨在帮助非人工智能领域的学生（特别是计算机图形学专业的学生及笔者的学生）理解基于深度神经网络的狭义深度学习的基本概念与方法。通过通俗易懂的语言，并从函数逼近论的角度来解释深度神经网络的本质，希望能使读者更好地掌握相关知识。 由于作者的研究方向主要集中在计算机图形学而非人工智能领域，因此本段落仅是作者本人对基于DNN（深层神经网络）的浅显理解，而不是该领域的权威解释。因此，在某些方面可能存在不足或误解之处，请各位读者批评指正。