多项式的各种算法\cdot极

最新推荐文章于 2024-08-24 11:40:17 发布
最新推荐文章于 2024-08-24 11:40:17 发布
阅读量3.1k 收藏 2
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： FFT 多项式
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_35950004/article/details/103638669
最低0.47元/天 解锁文章

200万优质内容无限畅学
常用多项式算法
Clin的博客
10-23 4557
牛顿迭代公式 多项式的牛顿迭代公式用来解决以下问题： 给出 G(x)G(x)G(x) 求解 f(x)f(x)f(x) 满足方程 G(f(x))≡0(modxm)G(f(x)) \equiv 0 \pmod {x^m}G(f(x))≡0(modxm) 先给出公式： 设 G(A0)≡0(modxm),G(A)≡0(modx2m)G(A_0) \equiv 0 \pmod {x^m},G(A) \equ...
Farneback多项式展算法
最新发布
抟土成人祖，炼石补青天。眼中览银河，手可摘星辰。
01-12 991
通过观察图像 (I_1) 和 (I_2) 的局部多项式展开，利用平移的光流假设，将 (I_2) 转换到 (I_1) 的参考系中，推导出光流矢量。这种方法通过对图像局部区域的灰度变化进行多项式拟合，估计每个像素的运动矢量，广泛应用于计算机视觉中的运动估计。：通过多尺度金字塔的方法，逐级处理低分辨率和高分辨率图像，优化光流估计。通过上面的代码，你可以实现 Farneback 光流的计算和可视化。：假设图像在局部区域内可以用一个二次多项式函数来近似表示。其中 ((u, v)) 是光流矢量。
数据结构与算法实践——多项式求值的不同算法的比较
预见未来to50的专栏
10-05 373
问题： 代码如下： #include<stdio.h> #include<math.h> #include<time.h> #define MAXK 1e7/* 重复运行次数*/ typedef double (*p)(int,double[],double); clock_t start, stop; double duration; do...
快速求多项式值
cross_yan的博客
07-31 1170
第二种时间复杂度仅为O(n)!!!!!
@总结 - 4@ 多项式的多点求值与快速插值
weixin_30610755的博客
12-30 303
目录 @0 - 参考资料@ @1 - 多点求值@ @理论推导@ @参考代码@ @例题与应用@ @2 - 快速插值@ @理论推导@ @（不建议参考的）代码@ @例题与应用@（暂无） ...
gfp 通用成帧程序 帧结构 校验 crc 多项式 加扰
Blaze_Xu的博客
05-27 3542
GFP帧长最大为65535字节，GFP帧结构如下： //-------------核心报头---------------- PLI：净荷长度指示符，表示4个字节的核心帧头后面的净荷区的字节数。 cHEC：核心报头差错控制字段，校验生成多项式：crc-16/xmodem x16+x12+x5+1 在网站http://www.ip33.com/crc.html可以计算校验码。 最后总的核心报头四字节异或上 B6AB31E0 进行核心报头的扰码。 //---------------净荷区------------
多项式算法1：多项式乘法
alpha202的博客
06-02 5403
多项式简介 对于数域F\mathbb FF，若有∀i∈{1,2,3,⋯&ThinSpace;,n}\forall i\in\{1,2,3,\cdots,n \}∀i∈{1,2,3,⋯,n}，则 f(x)=a0+a1x+a2x2+⋯+anx=∑i=1naixif(x)=a_0+a_1x+a_2x^2+\cdots+a_nx=\sum_{i=1}^na_ix^if(x)=a0​+a1​x+a2...
一元多项式链表算法实现与多项式求和教程
（2）计算一元多项式的值：对于给定的自变量x的值，需要遍历多项式的所有项，并对每一项计算 \( a_i \cdot x^{exponent} \) 的值，然后将所有项的计算结果累加起来，得到多项式的最终值。 （3）求两个一元多项式的...
MATLAB实现拉格朗日多项式插值算法
在使用压缩包子文件 LagrangePoly.zip 时，可以推断这是一个包含 MATLAB 代码的压缩包，这些代码可能用于实现拉格朗日多项式插值算法。用户可以下载并解压缩该文件，然后在 MATLAB 环境中运行解压后的文件来实现...
多项式多点求值与快速插值
DZYO的博客
11-01 2666
考虑给定多项式fff，如何求f(x1),f(x2),f(x3),...,f(xn)f(x_1),f(x_2),f(x_3),...,f_(x_n)f(x1​),f(x2​),f(x3​),...,f(​xn​)。 构造g=∏i=1n2(x−xi),h=∏i=n2+1n(x−xi)g=\prod\limits_{i=1}^{\frac{n}{2}}(x-x_i),h=\prod\limits_{i=...
多项式计算的Horner 方法
热门推荐
Ivan 的专栏
08-19 2万+
Horner 算法是以英国数学家 William George Horner 命名的一种多项式求值的快速算法，实际上，这种快速算法在他之前就已经被Paolo Ruffini使用过了。而中国数学家秦九韶提出这种算法要比William George Horner 早600多年。 P(x) 是一个多项式： 我们希望计算x取某个特殊值x0时多项式的值p(x0). 构造一个序列：
加解扰原理
qq_37708525的博客
07-23 2869
在serdes高速链路中，为了提高链路的鲁棒性，应该尽量避免长0和长1以及减少周期性数据的出现。对高速数据流进行加扰，可以有效解决以上的问题。加解扰就是利用线性反馈移位寄存器（linear feedback shift register, LFSR）原理来实现。
图论$\cdot$强连通分量
weixin_33753845的博客
08-11 344
和无向图的连通分量类似，有向图有“强连通分量”的说法。“相互可达”的关系在有向图中也是等价关系。每一个集合称为有向图的一个强连通分量（scc）。如果把一个集合看成一个点，那么所有的scc构成了一个scc图。这个scc图不会存在任何有向环，因此是一个DAG。求解有向图强连通分量的算法一般都是基于dfs的，常用的算法有Kosaraju算法和Tarjan算法，下面给出Tarjan算法的代码： 1...
LaTeX公式常用字符
Yan_nnnnnn的博客
10-21 4180
文章目录前言一、运算符号（⋅×÷{\cdot}{\times}{\div}⋅×÷ ）二、逻辑符号（∀∃∈∉{\forall}{\exists}{\in}{\notin}∀∃∈∈/​）三、集合符号（RZN{\mathbb R}{\mathbb Z}{\mathbb N}RZN）四、各种希腊字母 前言 提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供.
【Latex】latex中\cdot, \cdots, \ldot,\vdot和\ddots的用法与区别
再来一下！
08-24 8469
在 LaTeX 中，
Latex个人常用指令总结
驽马十驾，功在不舍；锲而不舍，金石可镂。
09-13 2749
序号 指令 功能 例子 1 \cfrac；\frac 分数形式 \cfrac{3}{5}，35\cfrac{3}{5}53​；\frac{3}{5}，35\frac{3}{5}53​ 2 ^ _ 上下标 A_3^5，A35A_3^5A35​ 3 空格1 \空格 A\ B, A BA\ BA B 4 空格2 \quad A\quad B, ABA\quad BAB 5 空格2 \qquad A\qquad B, ABA\qquad BAB 6 换行 \q...
latex 1图加标题_LaTeX 公式篇
weixin_39836751的博客
10-24 885
LaTeX，始于公式，忠于优雅...很长一段时间，数学公式的编辑都是采用MathType解决的，但是直到我遇到了LaTeX的公式便一见倾心、久久不能释怀…简介相信很多做学术的科研狗应该都是听过LaTeX排版写出来的Paper是多么的好看，颜值高。其实LaTeX简单来说就是一种文字处理软件/计算机标记语言。本文作为入门教程，不去过多解释其家族TeX、LaTeX、CTeX等等之间的伦理关系。一方面，用...
简单数据结构\cdot再放送
Freopen的博客
10-03 1288
1.CF103D 对输入数据分块 AC Code:AC \ Code:AC Code: #include<bits/stdc++.h> #define maxn 300005 #define S 500 #define LL long long #define pb push_back using namespace std; int n,q; int w[ma...
机器学习中的一些简单数学原理
pnd237的博客
05-28 1739
线性回归 对于线性模型，其预测模型可以写为：y^=θ0+θ1x1+θ2x2+⋯+θnxn\hat{y}=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+\cdots+\theta_nx_ny^​=θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​+⋯+θn​xn​ 其中： y^\hat{y}y^​是预测值 n是特征的数量 xix_ixi​是第i个特征值 θj\theta_jθj​是第j个模型参数（包括偏置项θ0\theta_0θ0​以及特征权重θ0,θ1,⋯ ,θn\theta_0,\theta_1,\
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值