問題タブ [approximation]

数値的に計算された理論曲線と実験曲線（大量の実験点と言ったほうがよい）があります。最小二乗法によるモデリングの精度を確認するには、これら 2 つの曲線間の残差を計算する必要があります。これらのマトリックス (曲線) は、サイズが異なります。サイズの異なる 2 つの行列の残差の計算を提供する MATLAB の関数はありますか?

私は倍精度数を返す Java のメソッドを持っており、メソッドを呼び出すたびに返されるすべての倍精度数を比較したい (たとえば 5 回)。

これどうやってするの？

私は 32 の絶対四角形サイズの列挙を持っており、寸法を指定し、列挙の中から最適な近似値を見つける必要があります。

if多くのネストされた と から作成しているスパゲッティ コードよりも優れた (つまり、より読みやすく保守しやすい) 方法はありますelseか?

現時点では、私はちょうど持っています:

コーディングに取り掛かる前に、助けを求めようと思いました。リソースに制約のあるシステムで実行することになっているコンテナよりもアルゴリズムに興味がありますが、精巧すぎるライブラリから離れることを強調する必要があります。

密度テクスチャといくつかのポイントを持つ (おそらく開いた) メッシュが与えられた場合、メッシュの密度に従ってこれらのポイントを分散する必要があります。

これまでのところ、いくつかのソリューションを作成してきましたが、そのうちのいくつかは機能し、他のソリューションは機能しませんでした。私が試したアルゴリズムの 1 つは、ポイントをスプリングで接続し、平衡になるまで (またはソリューションがユーザーのニーズに適合するまで) 分布をシミュレートすることでした。ソースのリタイリング ポリゴン サーフェス 残念ながら、これはポイント数が多い場合 (>2k) には多少時間がかかるため、ポイント数が多い場合には実現可能なソリューションが必要です。

すでにいくつかのアイデアがありますが、これに対する標準的な解決策があるかどうかを知りたいです。私はグーグルを試しましたが、私が使用したキーワード（分布密度離散）は、私以外の問題を処理するページしか表示しませんでした. ですから、検索するのに適切な単語を教えていただければ幸いです。

int / int（10/3など）の数値（ "double"）があります。

過剰による近似とそれをC＃でintに変換するための最良の方法は何ですか？

以下のコードを使用して、系列表現を使用して e を近似し、できるだけ多くの精度の桁数を取得しようとしましたが、計算する項の数に関係なく、精度の桁数は同じままのようです。すなわち:

2.718281984329223632812500000000000000000000000000

間違っているのは私のアプローチですか？コードは次のとおりです。

たとえば、前述を使用して実行する P 個のスレッドと N > P 個のタスクがあります。各タスクには、その特定のタスクが意味する作業量を示す正の整数値が関連付けられています。

各スレッドの「作業整数」の合計を考慮すると、それらがほぼ同じになるように、N 個のタスクを P 個のスレッドに分割したいと考えています。

このような「スケジューリング」を行うための単純だが正確な方法は、S(N,P) タスク分割を考慮する必要があります。ここで、S(N,P) は第 2 種スターリング数です (実際のコンピューティングでは実用的でないほど大きくなるはずです)。 ）。

Q: そのような「負荷分散された」タスク パーティションを計算するための適切で効率的な近似アルゴリズムはありますか?

制御ループが高周波で実行されており、サイクルごとに平方根を計算する必要があります。一般的な平方根関数は正常に機能しますが、時間がかかりすぎます。私が取っている平方根の値は各サイクルであまり変化しないので、収束して正しい結果を追跡する反復平方根を見つけたいと思います。このようにして、多くではなく、各タイムステップで単一の反復を実行できます。

問題は、入力が変更されているときに、私が見たすべての反復平方根法がおそらく失敗することです。特に、入力がゼロになり、その後再び増加すると問題が発生するようです。メソッドは、ゼロの推測から開始することを好みません。

私の入力範囲は0〜4.5で、0.01前後の精度が必要なので、0.01のインクリメント/デクリメントを使用すると時間がかかりすぎる可能性があります。ほとんどの場合、10サイクル以下で収束する必要があります。

参考までに、16/32ビットの固定小数点を使用しています。入力は16ビットq12です。マイクロコントローラー上にあるので、ルックアップテーブルに1Kを使用することに興味はありません。コードもSimulinkモデルから生成され、それらのテーブルルックアップ関数はかなりオーバーヘッドでいっぱいです。

これに対する良い解決策はありますか？

javascriptでのシミュレーションとアニメーションに関する多くの質問を見てきました。これには、斜辺の計算が含まれることがよくあります。

これらのエンジンのほとんどでデカルト座標が選択される武器であるため、これらの計算は、ポイントのペア間の距離などを見つけるために必要です。したがって、斜辺の計算を高速化すると、多くのプロジェクトに大いに役立ちます。

そのために、上記の単純な実装よりも高速な方法を見ることができますか？私は、Chromeでわずかに速い近似を見つけましたが、SuperColliderのこの近似関数に基づいて、Firefoxでははるかに遅いことがわかりました。

編集2015-08-15：受け入れられた答えをMath.hypotのものに切り替えました。現在の実用的なアプローチは、Math.hypotまたは合成されたhypot関数が利用できない場合はそれを使用し、それで十分でMath.hypotが利用できない場合は、正方形と比較することだと思います。