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计算不完全伽马函数。

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简介:
在 C++ 语言的虚拟机 (VC) 环境中,开发并实现了一个用于计算不完全伽马函数数值的程序。

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    本文探讨了不完全伽玛函数的有效计算方法,包括渐近展开、递推关系和数值积分等技术,并提供实际应用示例。 在VC中实现的计算不完全伽马函数的数值计算程序。
  • 基于二维的光照均图像自适应矫正
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    本研究提出了一种新颖的二维伽马函数模型,用于分析和校正由于光源分布不均导致的图像质量问题。该方法能智能识别并调整亮度差异区域,有效提升图像整体均匀性和视觉效果。 本段落提出了一种方法来处理光照不均匀的图像。首先使用多尺度高斯函数去除场景中的光照分量;然后构造了二维伽马函数,并根据光照分布特性调整其参数,以降低过亮区域的亮度并提升较暗区域的亮度值,最终实现对光照不均图像的有效校正。
  • 分布的分位(invgamma-quantile)
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    简介:本文探讨了如何计算和应用反伽马分布的分位数函数(invgamma-quantile),提供了一种统计分析中的重要工具,用于风险评估与不确定性建模。 分位数函数 [反伽玛](Inverse Gamma)分布是Gamma_distribution的逆形式。对于0 <= p < 1,其中alpha为形状参数,而beta为比例参数。 安装命令:`npm install distributions-invgamma-quantile` 用法示例: ```javascript var quantile = require(distributions-invgamma-quantile); ``` 函数 `分位数(p [,options])` 用于评估Inverse Gamma分布。输入的 p 可以是0到1之间的数字、数组、类型化数组或矩阵。 例如: ```javascript var matrix = require(dstructs-ma); ```
  • C++中实现的代码.zip
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    本资源为一个C++编译版本的伽马函数实现代码文件,适用于需要进行数值计算和统计分析的应用场景。下载后可直接集成至相关项目中使用。 这段文字描述了一个用C++实现的伽马函数代码。该代码是根据伽马函数原始定义公式编写,并非基于递推公式实现。结果精度有限,供有兴趣学习的网友下载使用。
  • 基于二维的光照均图像自适应校正法.py
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    本代码实现了一种新颖的二维伽马函数方法,专门用于自动矫正由于光照不均导致的图像质量问题,提升图像的整体清晰度和细节表现。 使用Python3实现了图片亮度的自适应调整算法,解决了图片亮度不一致的问题。
  • ERFI :利用 MATLAB GAMMAINC 实现的虚误差(可能较复杂)-MATLAB开发
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    本文介绍了如何使用MATLAB中的GAMMAINC函数实现ERFI函数,即虚误差函数的一种复杂形式。适合需要进行高级数学计算的研究者和工程师阅读。 虚数误差函数在 Mathematica 中定义为 erfi(z) == erf(iz)/i(其中 z 可以是复数)。可以使用 MATLAB 中的不完全伽马函数 gammainc 来实现这个功能。
  • imagegamma(a,b,Z,gamma): 用于的Matlab代码- Matlab开发
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    这段Matlab代码实现了计算伽马函数的功能,通过输入参数a, b, Z和gamma来执行特定数学运算,适用于科学研究与工程应用中的复杂数值分析。 伽马函数的MATLAB代码可以用来计算阶乘在非整数情况下的值。这种函数对于统计学、概率论以及数学中的许多应用非常重要。编写这样的代码可以帮助用户处理复杂的数值问题,尤其是在涉及到连续变量的概率分布时。 下面是一个简单的例子来展示如何使用MATLAB实现伽马函数: ```matlab function y = gamma_function(x) % 计算x处的伽马值 if x <= 0.5 && mod(abs(x),1) == 0 error(输入不能为非正整数); end y = exp(gammaln(x)); end % 测试代码: for i=-2:0.4:3 % 注意:避免-1和0的测试,因为它们会导致错误。 fprintf(%g\t%.5f\n,i,gamma_function(i)); end ``` 这段MATLAB脚本定义了一个函数`gamma_function(x)`用于计算给定输入x处伽马值。该实现利用了内置的`gammaln()`函数来获得自然对数形式下的结果,然后使用exp()转换回原本的形式。 请注意,在调用此函数时需要避免非正整数值(如-1, -2等),因为这些会导致计算错误或无穷大的情况。此外还可以通过修改循环范围或其他方式进一步测试和验证代码的正确性及适用性。
  • 分布的概率密度(PDF)- invgamma-pdf
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    简介:反伽马分布是一种连续概率分布,其概率密度函数(invgamma-pdf)在统计学和机器学习中用于建模正变量的逆关系。该函数定义了随机变量取特定值的概率大小,在贝叶斯分析中常作为共轭先验使用。 概率密度函数 逆伽玛(逆伽玛分布)的随机变量的概率密度函数(PDF)。该 PDF 中,alpha 是形状参数,beta 是比例参数。 要使用此功能,请先安装 `npm install distributions-invgamma-pdf` 。在浏览器中使用时请参考相关文档。 用法如下: ```javascript var pdf = require(distributions-invgamma-pdf); pdf(x[, options]) ``` 该函数用于评估逆伽玛分布的 PDF。x 可以是数字、数组、类型化数组或矩阵。 以下是一个示例代码片段,演示了如何使用 `pdf` 函数: ```javascript var matrix = require(dstructs-matrix), mat, out, x, i; ``` 在实际应用中,请根据需要选择合适的输入数据形式。
  • 在MATLAB中生成同参的逆分布
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    本简介介绍如何使用MATLAB生成具有不同形状和尺度参数的逆伽马分布随机数,并探讨其在统计分析中的应用。 利用MATLAB生成逆伽马分布,并设置不同参数以观察逆伽马分布在各种情况下的表现。这有助于初学者分析在不同参数设定下逆伽马分布的特性。通过绘图工具展示逆伽马分布曲线,使学习者能够直观理解其变化规律。
  • Python代码实现的二维自适应校正
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    本研究提出了一种基于Python编程语言的算法,用于执行二维图像数据的伽马函数自适应校正,以优化视觉呈现和分析效果。 根据 MATLAB 代码编写相应的 Python 代码,并且在 Python 代码中添加了详细的注释以帮助理解。这些文件已经打包好,您可以下载后对照观看学习。