GSL的多项式求解

最新推荐文章于 2022-03-04 11:55:28 发布
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#线性代数 #算法

本文介绍了多项式求值的方法，包括使用霍纳方法保证稳定性的实系数多项式求值和复变量求值。同时，文章还探讨了多项式的分差表示，包括牛顿分差表达式和埃尔米特插值多项式。

多项式

        本章描述了求多项式值和解多项式的函数。这些例程使用分析方法，来求解二次和三次方程的实数和复数根。迭代多项式求解器也可用于求具有实系数(任意阶)的一般多项式的根。函数都声明在头文件gsl_poly.h中。

6.1 多项式求值

这里描述的函数求如下多项式的值

P(x) = c[0] + c[1]x + c[2]x2 +···+ c[len−1]xlen−1

使用霍纳方法保证稳定性。当定义了HAVE_INLINE时，将使用这些函数的内联版本。

double gsl_poly_eval(const double

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GSL 系列 3 — 多项式
weixin_43852511的博客
04-26 1199
文章目录头文件多项式计算差商计算差商基本介绍差商计算函数二次方程三次方程一般多项式方程工作空间多项式复工作空间类多项式复工作空间 分配和清理求解程序实例引用和参考 头文件 gsl_poly.h 多项式计算 P(x)=c[0]+c[1]x+c[2]x2+⋯+c[len−1]xlen−1P(x)=c[0]+c[1] x+c[2] x^{2}+\cdots+c[l e n-1] x^{l e n-1}P...
GSL中的线性最小二乘拟合
yxmlhc的专栏
10-03 2199
线性最小二乘拟合 本章描述使用线性组合函数对实验数据进行最小二乘拟合的例程。数据可以是加权的，也可以是未加权的，即带有已知的或未知的错误。对于加权数据，函数计算最佳拟合参数及其相关的协方差矩阵。对于未加权数据，由点的离散度估计协方差矩阵，给出一个方差-协方差矩阵。 这些函数分为简单单参数或双参数回归和多参数拟合的版本。 40.1 概述 最小二乘拟合是，通过χ2 (卡方分布)的最小化得出的，卡方分布是模型Y (c, x)的n个实验数据(xi, yi)的残差平方的加权和。 模型的p参数为c = .
用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 2
Ivan 的专栏
12-10 1790
接上一篇。。。下面我们将 SVD 相关的功能封装成一个类，以方便我们提取 SS 和 VV 的值。 另外，当我们一个 AA 有多组 xx 需要求解时，也只需要计算一次 SVD 分解，用下面的类能减少很多计算量。头文件如下： #ifndef GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H #define GSLSINGULARVALUEDECOMPOSITION_H
多项式拟合
07-20
利用多项式对数据集或者数据点进行拟合为曲线或着直线
GSL求根
Augusdi的专栏
08-19 2612
demo_fn.h#ifndef ___DEMO_FN_HHH_HH_H_ #define ___DEMO_FN_HHH_HH_H_ struct quadratic_params { double a, b, c; }; double quadratic (double x, void *params); double quadratic_deriv (do
GSL多项式求根
Augusdi的专栏
08-15 2925
#include #include #pragma comment(lib, "libgsl_d.lib") #pragma comment(lib, "libgslcblas_d.lib") int main (void) { int i; /* coefficients of P(x) = -1 + x^5 */ double a[6] = { -1, 0, 0, 0,
gsl_lib.zip
01-29
6. **插值和样条**：GSL提供了线性、多项式和样条插值，用于近似数据或函数。 7. **傅里叶变换**：包含快速傅里叶变换（FFT）和离散傅里叶变换（DFT），适用于信号处理和图像分析。 8. **优化**：提供无约束和有...
最小二乘法拟合多项式函数
07-21
这通常通过求解正规方程或使用梯度下降等优化算法来完成。对于n次多项式，正规方程可以表示为： \[\mathbf{A}^T\mathbf{A}\mathbf{a} = \mathbf{A}^T\mathbf{y}\] 其中，\(\mathbf{A}\) 是设计矩阵，包含每个数据点...
C++实现多项式拟合
qq_23093643的博客
01-29 4248
C++实现多项式拟合 配置GSL库 跟着这篇文章来操作进行， win10下给VS2017配置GSL库. 如果你的电脑没有 vs 的命令行的话，生成不了lib文件，我上传了已经生成好了的，只需要 2 积分 链接: gsl_lib.zip. 多项式拟合的代码 下面是代码，修改 x、y、len 和 poly_n 直接运行即可 #include<iostream> #include<vector> #include <gsl/gsl_fit.h> #include <gsl
使用GSL库实现非线性最小二乘拟合—原理与C代码实现（VS2019）
weixin_41922484的博客
03-04 6282
目录一、参考二、非线性最小二乘拟合三、GSL库中非线性最小二乘拟合部分1. gsl_multifit_nlinear_parameters 一、参考 《数值最优化算法与理论》 Nonlinear Least-Squares Fitting 数值最优化—概述 数值最优化—无约束问题的下降算法与线性搜索 数值最优化—无约束问题最速下降法和Newton法 数值最优化—无约束问题共轭梯度法 数值最优化—非线性方程组与最小二乘问题 GSL中的非线性最小二乘拟合 二、非线性最小二乘拟合 本章描述多维.
多项式拟合函数polyfit之C语言的源码
03-09
matlab 多项式拟合函数 ployfit 的C语言代码
C++实现最小二乘法一元回归和多项式拟合
03-23
此类的具体使用方法见：http://blog.youkuaiyun.com/czyt1988/article/details/21743595 在进行曲线拟合时用的最多的是最小二乘法，其中以一元函数（线性）和多元函数（多项式）居多，下面这个类专门用于进行多项式拟合，可以根据用户输入的阶次进行多项式拟合，算法来自于网上，和GSL的拟合算法对比过，没有问题。此类在拟合完后还能计算拟合之后的误差：SSE(剩余平方和)，SSR(回归平方和)，RMSE(均方根误差)，R-square(确定系数)。
最小二乘法多项式拟合代码-最小二乘法多项式拟合python代码-最小二乘法多项式拟合C/C++代码
04-09
根据提供的多组(x,y)数据，采用最小二乘法，对数据进行拟合，拟合的结果为指定阶次的多项式，形如f(x)=a0+a1*x+a2*x^+.....an*x^n。多项式的阶次由用户指定。代码分别用python脚本语言和C/C++语言编写，封装成函数，可以直接调用。代码逻辑清晰，有详细的注释，有助于初学者理解。附有测试数据案例，可供参考。
基于BOOST库做的最小二乘多项式拟合
10-14
本资源基于boost的矩阵支持，不过并没有过多的运用矩阵有关的函数 自己写了基于LU分解的矩阵求逆函数 和 最小二乘法拟合高阶曲线的方法
Qt中添加gsl库
07-11
强大界面编程的Qt中加入强大的数学计算gsl库
求多项式的根(matlab和GSL)
Be busy living or busy dying
11-26 3610
文章目录MATLAB的roots函数GSL库的gsl_poly_complex_solve求解器参考来源 给定多项式的系数，求多项式的复数根。 MATLAB的roots函数 r = roots§ 以列向量的形式返回 p 表示的多项式的根。输入 p 是一个包含 n+1 多项式系数的向量，以 x^n 系数开头。0 系数表示方程中不存在的中间幂。例如：p = [3 2 -2] 代表多项式 包含带有非负指数的单一变量的多项式方程。 对方程 x 4 −1=0 求解。 创建一个向量，用它来代表多项式，然后计算多项式的
c++ 三次多项式拟合_数学建模常用算法——插值与拟合（二）
weixin_39718286的博客
11-22 1623
复习一下：拟合：已知有限个数据点，求近似函数，不要求过已知数据点，只要求在某种意义下它在这些点上的总偏差最小。拟合算法曲线拟合问题的提法是，已知一组（二维）数据，即平面上的 n 个点(xi , yi ) ，i = 1,2,L,n ， xi 互不相同，寻求一个函数（曲线） y = f (x) ，使 f (x) 在某种准则下与所有数据点最为接近，即曲线拟合得最好。线性最小二乘法拟合平方和最小， 称为最...
最小二乘法多项式曲线拟合原理与实现
花花公子
03-24 3063
概念 最小二乘法多项式曲线拟合，根据给定的m个点,并不要求这条曲线精确地经过这些点，而是曲线y=f(x)的近似曲线y= φ(x)。 原理 [原理部分由个人根据互联网上的资料进行总结，希望对大家能有用]      给定数据点pi(xi,yi)，其中i=1,2,…,m。求近似曲线y= φ(x)。并且使得近似曲线与y=f(x)的偏差最小。近似曲线在点pi处的偏
GSL介绍
ss19890125的专栏
09-09 2960
 GSL（GNU Scientific Library）是一个 C 写成的用于科学计算的库，下面是一些相关的包 Desired=Unknown/Install/Remove/Purge/Hold | Status=Not/Inst/Cfg-files/Unpacked/Failed-cfg/Half-inst/trig-aWait/Trig-pend |/ Err?=(none)/
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