求函数专题
模拟退火算法求函数最大、小值——python实现
模拟退火算法（Simulate Anneal，SA）是一种通用概率演算法，用来在一个大的搜寻空间内找寻命题的最优解。模拟退火是由S.Kirkpatrick, C.D.Gelatt和M.P.Vecchi在1983年所发明的。V.Černý在1985年也独立发明此演算法。模拟退火算法是解决TSP问题的有效方法之一。 模拟退火的出发点是基于物理中固体物质的退火过程与一般组合优化问题之间的相似性。模拟退
辛普森公式求函数的近似积分【通用计算】
利用辛普森公式可以近似求出复杂函数的积分值，公式如下： ∫ a b f ( x ) d x ≈ h 3 [ y 0 + y 2 n − 1 + 4 ( ∑ i = 1 n − 1 y 2 i − 1 ) + ∑ i = 1 n − 1 y 2 i ] \int_{a}^{b} f(x) dx \approx \frac{h}{3}\left[ y_0 + y_{2n-1} + 4(\sum\li
matlab使用教程(21)—求函数最值
1. 求函数最优值 1.1求一元函数的最小值 如果给定了一个一元数学函数，可以使用 fminbnd 函数求该函数在给定区间中的局部最小值。例如，请考虑 MATLAB® 提供的 humps.m 函数。下图显示了 humps 的图。 x = -1:.01:2;y = humps(x);plot(x,y)xlabel('x')ylabel('humps(
几句有意思的求函数值的Matlab小程序
1、 clear;clc;syms z;f = 2*z/(z-2)^2;z=1;subs(f,-1) 2、 f=@(z) 2*z/(z-2)^2;a=f(1) 注意subs函数和符号@的使用！
7-20 二分法求函数的零点 (10分)
7-20 二分法求函数的零点 (10分) 有函数：f(x)=x 5 −15x 4 +85x 3 −225x 2 +274x−121 已知f(1.5)>0,f(2.4)<0 且方程f(x)=0 在区间[1.5,2.4] 有且只有一个根，请用二分法求出该根。 提示：判断函数是否为0，使用表达式 fabs(f(x)) < 1e-7 输入格式: 无。 输出格式:x 该方程
11（非线性方程求解）不动点迭代法求函数根
不动点迭代法求函数根（非线性方程求解） 【问题描述】在[a,b]区间内寻找方程x**5-2*x-1=0的根的初始近似值位置，确定不动点迭代的初始点（可能有多个），然后使用不动点迭代法求方程的根（可能有多个根）。前后两次迭代的差的绝对值小于delta后停止迭代。 【输入形式】在屏幕上输入3个数，依次为区间左端点值a、右端点值b和所求根的精度值。各数间都以一个空格分隔。根据输入的所求根的精度值可求
【小白学机器学习3】关于最简单的线性回归，和用最小二次法评估线性回归效果, 最速下降法求函数的最小值
目录 1 什么是回归分析 1.1 什么是线性回归 1.2非线性回归 2 数据和判断方法 2.1 原始数据 2.2 判断方法：最小二乘法 3 关于线性回归的实测 3.1 用直线模拟 3.2 怎么判断哪个线性模拟拟合更好呢？ 3.2.1 判断标准 3.2.2 最小二乘法 3.2.3 高维度数据 3.3 用python来算下?（暂缺，用plot画图?） 4 关于误差和 E(θ
AI-数学-高中-5.求函数解析式(4种方法)
原作者视频：函数】3函数解析式求法（易）_哔哩哔哩_bilibili 1.已知函数类型-待定系数法：先用待定系数法把一次或二次函数一般表达式写出来；再用“要变一起变”左右两边同时替换，计算出一般表达式的常数；最后把常数代入到一般表达式。 2.换元法：求f(x):定义域较复杂时，可用换元法简化定义域，算出定义域变量例如x，在左边代换时，右边也要同时替换；当换元失效或变成更复杂时，就用整体代
【人工智能】实验四：遗传算法求函数最大值实验与基础知识
实验四：遗传算法求函数最大值实验 实验目的 熟悉和掌握遗传算法的原理、流程和编码策略，并利用遗传算法求解函数优化问题，理解求解流程并测试主要参数对结果的影响。 实验内容 采用遗传算法求解函数最大值。 实验要求 1. 用遗传算法求解下列函数的最大值，设定求解精度到15位小数。 （1）给出适应度函数(Fitness Function)代码。 import numpy as npi
使用灰狼算法求函数最小值
close all; clc; clear;rand('seed',1);%保证每次的随机数结果一样%------------------参数初始化------------------wolf_num = 15; % 狼群数量max_iter = 150; % 最大迭代次数dim = 30; % 变量维数lb = -30*ones(1,dim); % 自变量下