题解: 公式就是$\sum_{i=1}^{n} y[i]*\prod_{j=1}^n {(x-a[j])/(a[i]-a[j])} (i!=j)$ 然后这个如果求单点显然是可以$n^2$的 那如果求多点能不能$nq+n^2$呢 暴力做多项式乘法是$n^3$才能预处理出来的 fft优化可以做到$n^2 ...
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2018-12-03 12:48:26
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拉格朗日乘数法 等式约束 + 作为一种优化算法，拉格朗日乘子法主要用于解决约束优化问题，它的基本思想就是通过引入拉格朗日乘子来将含有n个变量和k个约束条件的约束优化问题转化为含有（n+k）个变量的无约束优化问题。拉格朗日乘子背后的数学意义是其为约束方程梯度线性组合中每个向量的系数 + 以上是从别人的 ...
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2018-11-25 20:16:29
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拉格朗日乘子法 (Lagrange multipliers)是→种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法.通过引入拉格朗日乘子，可将有 d 个变量与 k 个约束条件的最优化问题转化为具有 d + k 个变量的无约束优化问题求解。我们先以包含一个变量的简单优化问题为例， 求在满足$x \le -1$ 或 ...
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2018-11-24 17:55:48
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4559 关于拉格朗日插值，可以看这些博客： https://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6833391.html https://blog.csdn ...
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2018-11-23 18:29:03
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题目：https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=4559 看了看拉格朗日插值：http://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6833391.html https://blog.csdn.net/lvze ...
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2018-11-23 12:42:55
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1. 前言 在约束最优化问题中，常常利用拉格朗日对偶性将原始问题转化为对偶问题，通过求解对偶问题获得原始问题的解。该方法应用在许多统计学方法中，如最大熵模型、支持向量机。 2. 原始问题 假设$f(x),c_i(x),h_j(x)$是定义在$R^n$上的连续可微函数。考虑如下最优化问题 $$ \mi ...
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2018-11-18 20:30:23
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private static void QuictSort(int[] zu, int left, int right) { if (left left && zu[j] > mid) { j--; ... ...
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2018-11-15 15:25:34
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已知sinx的一组x,y对应关系,用拉格朗日插值法估计sin(0.3367)的值.xx0.320.340.36y0.3145670.3334870.352274//classInterpolation:def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=ydeffunc(self,X):s=0foriinrange(len(self.x)):W=1w=(X-self.x[i]
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2018-10-18 12:27:43
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方法误差与舍入误差 方法误差 在用数学模型去预测某个值的时候，由于选取的数学模型产生的误差 例如使用泰勒展开式求取近似f(x)时，其对应的拉格朗日余项即为方法误差 舍入误差 计算机进行数值计算时产生的误差，然后计算时产生的新误差 比如用计算机用3.14去近似pi ...
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2018-10-08 23:17:37
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