标签: approximation

你能否建议对roundMatlab函数进行微分近似？

该round函数如下所示:

我想要一个可微分的函数,它与[图中的]类似.

我已经研究过函数逼近方法scipy.optimize,在读取函数的描述之后(可能是错误的)它们只是近似非线性函数.

例如,如果我在zip()for x和函数之后对输出进行采样y

[(1,1),(4,2),(6,4),(8,6),(10,11)]

如您所见,非线性函数近似得更好,但我需要线性用于我的目的.

我承认错过了函数文档中遗漏的可能性,所以如果问题可以用"阅读文档"方式回答,我表示歉意.

今天发生在我身上的一件奇怪的事情,当我尝试编译并执行此代码的输出时并不是我所期望的.下面的代码只是将浮动值添加到float数组中,然后将其打印出来.简单的代码:

int main(){
    float r[10];
    int z;
    int i=34;
    for(z=0;z<10;z++){
        i=z*z*z;
        r[z]=i;
        r[z]=r[z]+0.634;
        printf("%f\n",r[z]);
    }
}

输出:

0.634000
1.634000
8.634000
27.634001
64.634003
125.634003
216.634003
343.634003
512.633972
729.633972

请注意,从.634之后出现的数字应该不在那里.谁知道为什么会这样？这是由浮点近似引起的事件？

PS我有一个linux debian系统,64位

谢谢大家

看下面的代码

Blue = channel[0];
Green = channel[1];
Red = channel[2];

Mat G = (Green + Blue) / 2;

其中红绿蓝是图像的通道.绿色和蓝色的总和是奇数,有时会形成一个圆形,有时是"修复".例如,对于值为120和蓝色45的绿色像素,G值为82(因此它只需要82.5的整数部分).而在另一种情况下,绿色是106而蓝色是33,我得到G的那个元素的值70(因此,它是圆的,因为(33 + 106)/ 2 = 69,5).

这是什么操作？

我有过去几年数据库增长（就规模而言）的历史记录。我试图找出可以根据历史记录向我展示数据库未来增长的最佳方式/图表，当然，如果我们添加一个新表并且它也会增长，这将无济于事，但我只是在寻找一种估计它的方法。我对 Python 或 R 的想法持开放态度

以下是多年来以 TB 为单位的数据库大小：

3.895 - 2012 6.863 - 2013
8.997 - 2014
10.626 - 2015

在spark中，是否有一种快速的方法来获取数据集中元素数量的近似计数？也就是说，比做起来快Dataset.count()。

也许我们可以根据数据集的分区数来计算此信息，可以吗？

我有一个程序解决方程式,有时解决方案,x1并且x2是具有大量十进制数的数字.例如,当? = 201(Δ=判别)时,平方根给出一个浮点数.

我需要一个很好的近似值,因为我还有一个将其转换为分数的函数.所以我想这样做:

 Result := FormatFloat('0.#####', StrToFloat(solx1)); 

这solx1是双倍的.这样,数字'456,9067896'变为'456,90679'.

我的问题是这样的:如果我以这种方式近似,那么如果我有的话,它的分数456,9067896是正确的(和相同的)456,90679？

我需要以下快速 exp2 函数的双精度版本，你能帮助我吗？请不要回答说这是一个近似值，因此双精度版本毫无意义，将结果转换为 (double) 就足够了..谢谢。我在某处找到的对我有用的函数如下，它比 exp2f() 快得多，但不幸的是我找不到任何双精度版本：

inline float fastexp2(float p)
{
 if(p<-126.f) p= -126.f;
 int w=(int)p;
 float z=p-(float)w;
 if(p<0.f) z+= 1.f;
 union {uint32_t i; float f;} v={(uint32_t)((1<<23)*(p+121.2740575f+27.7280233f/(4.84252568f -z)-1.49012907f * z)) };
 return v.f;
}