問題タブ [approximation]

エッジとノードの両方に重みがあるグラフ G=(V,E) があります。このグラフを分割して、同じサイズのパーティションを作成したいと考えています。パーティションのサイズの定義は、sum(vi)-sum(ej) です。ここで、vi はそのパーティション内のノードであり、ej はそのパーティション内の 2 つのノード間のエッジです。私の問題では、グラフは非常に密集しています（ほぼ完全です）。そのための近似アルゴリズムはありますか？

これは、ビンのサイズが同じでオブジェクトが重なっているビン パッキングの問題と似ています。ノードの重みはノードのサイズであり、エッジの重みは 2 つのオブジェクトがどれだけオーバーラップできるかを示します。

私は人々が物事に投票したデータをいくつか持っています。投票したすべての人がどのように投票したかについて、各項目の平均を取得するとよいでしょう。投票は、絶えず入ってくる数字の流れと考えることができます。これで平均を正確に計算できるようになりましたが、そのためには、合計または現在の平均と、これまでに表示されたアイテムの数の 2 つの数値を保存する必要があります。私がこれを行う場合、私は使用することができます

しかし、投票したいアイテムごとに2つのデータを保存する必要があるため、これは面倒です。私が知っている移動平均またはイテレータ平均と呼ばれる別の方法があります。これは、ストリーミングデータで機能しますが、次のようなおおよその平均のみを提供します。

ここで、アルファは小さな固定学習率です。これは単に、新しいアイテムの方向に、その新しいアイテムと現在の見積もりとの差に比例する量だけ、新しい平均を移動しようとします。これにより、1 つの数値 (現在の平均) を保存するだけで済み、新しいアイテムが入ったときにそれを更新することができますが、これは概算でしかありません。

この方法が導入する誤差に既知の境界があるかどうかを知りたいです...この推定値が真実からどれだけ離れているかを推定する式はありますか?また、適切なアルファをどのように選択すればよいですか? 詳細については、この投稿とこの質問を参照してください。

timestamp, latitude, longitude, n_sats, gps_speed, gps_direction, ...それぞれに: ( NMEAデータのサブセット）を含む一連のgps値があります。方向と速度の値がどのような品質かわかりません。さらに、シーケンスがタイムスタンプに対して等間隔になることは期待できません。均等なタイムステップでスムーズな弾道を実現したい。

カルマンフィルターはそのようなタスクに最適なツールであることを読みました。これは確かに本当ですか？

Python用のカルマンフィルターのいくつかの実装を見つけました：

• http://www.scipy.org/Cookbook/KalmanFiltering
• http://ascratchpad.blogspot.de/2010/03/kalman-filter-in-python.html

ただし、これらは等間隔のデータ、つまり反復を想定しているように見えます。不規則な間隔の観測のサポートを統合するには何が必要ですか？

私が想像できることの1つは、予測ステップを時間ベースのモデルに繰り返す/適応させることです。このアプリケーションにそのようなモデルをお勧めできますか？NMEAの速度値を考慮する必要がありますか？

roundMatlab 関数の微分可能な近似を提案できますか?

関数は次のroundようになります。

図の関数に[よく]似た微分可能な関数が欲しい.

RGBでは256^3の組み合わせ=16,777,216色を表すことができ、人間の目では約10,000,000しか区別できないため、色彩的に対応する色と区別できない6,777,216のRGBの組み合わせが明らかに余剰になります。

圧縮アルゴリズムは、私が信じるフレーム全体の色範囲の空間的な違いを概算するときに、これに基づいて機能します。それを念頭に置いて、特定の色が別の色との「類似性」の範囲内にあるかどうかを確実に計算するにはどうすればよいでしょうか。

もちろん、「類似性」は微調整可能な任意の/調整可能なパラメータの一種ですが、これはとにかく近似値です。それで、そのような関数をモデル化するのに役立つポインタ、擬似コード、直感的なコードサンプル、リソースはありますか？

助けてくれて本当にありがとうございます

辞書からほぼ一致する文字列を提供する文字列一致コードまたはアルゴリズムはありますか (定義済みの文字列セットを含む)?

例: 辞書 (文字列のセット) に 10 個の文字列がある場合、ユーザーが何らかの文字列を入力すると、アルゴリズムは辞書から最も近い文字列を通知する必要があります。一致した値（またはパーセンテージ）で一致した文字列を取得できれば、それは素晴らしいことです。

私が作成しようとしているプログラムは、級数pi = 4 *（1-（1/3）+（1/5）-（1/7）+（1/9）-（ 1/11）...）など。

ここで、プログラムはコマンドラインから概算する項の量を入力する必要があります。たとえば、誰かがコマンドラインから5を入力すると、見積もりは（1/9）になります。

問題は、出力が常にゼロになり、発生した論理エラーを判別できないことです。ただし、これはforループの問題だと思います。

もう1つの注意点として、私はC++ではなくCを使用しています。

私のコードは次のとおりです。

注：何らかの理由で、StackOverflowに含めているライブラリが表示されません。私はライブラリを含めました、私はそれほど馬鹿ではありません。

プログラミング時に関数自体を使用するのではなく、関数の近似値を取得するために関数にテイラー級数を使用することがなぜ役立つのか理解するのに苦労しています。コンピューターにe^（。1）を計算するように指示でき、正確な値が得られる場合、代わりに近似値を使用するのはなぜですか？

これが私に求められていたことです。e（自然対数）の近似値を見つけて表示する別のJavaアプリケーションプログラムを作成します。nを2として開始し、eの2つの連続する値の差が0.0000000001未満になるまで、1ずつ増加する次の近似式を使用して、近似だけでなく、最後の近似で使用されたnの項の数を表示します。式は次のとおりです。e=1/0の近似！+ 1/1！+ 1/2！+ 1/3！+ ...、ここでn！n階乗です

これは、このプログラムの現在の出力です

私は何を間違っているのですか？答えは

これを解決する方法は？

以下の問題を解決するためのロジックを探しています。

n 個の取引金額があります: T1、T2、T3.. Tn。

これらの取引のコミッションは、以下の料金表を使用して計算されます。

金額が 0 ～ A1 の場合 -> レートが r1

A1 と A2 の間の金額 -> レートが r2 の場合

A2 と A1 の間の金額 -> レートが r3 の場合

...

...

金額が An より大きい場合 -> レートが r4

したがって、T1 < A1 の場合、レート テーブルは r1 を返します。それ以外の場合、r1 < T1 < r2; r2 を返します。

したがって、T1、T2、および T3 のレート テーブルの結果は、それぞれ r1、r2、および r3 であるとします。

コミッション C = T1 * r1 + T2 * r2 + T3 * r3

例えば; レート テーブルが定義されている場合 (レートは %)

0 - 2500 -> 1

2501 - 5000 -> 2

5001 - 10000 -> 4

10000以上→6

T1 = 6000、T2 = 3000、T3 = 2000 の場合、

C= 6000 * 0.04 + 3000* 0.02 + 2000 * 0.01 = 320

ここで、私の問題は、T1、T2、および T3 の個々の値の代わりに T1+T2+T3 (T) が提供された場合に、コミッション額を概算できるかどうかです。

上記の例では、T (11000) がレート テーブルに適用される場合、6% が得られ、手数料は 600 になります。

T1、T2、T3 の個々の値ではなく、T を指定してコミッション値を概算する方法はありますか?