問題タブ [newtons-method]

ニュートン法を解くためにこのコードを手に入れました。しかし、ゼロ除算エラーが発生します。何が悪いのかわかりません。ありがとうございました。

私はこのことについて何日も苦労してきました....しかし役に立ちませんでした。私はこの種の難易度はおろか、難しい数学もあまり得意ではありません。

プロジェクトの焦点は、いくつかのデータマイニング技術（デシジョンツリー、アプリオリ、kmeans）を実装することでしたが、卒業課題のためにPythonで宝くじの最大エントロピーアプリケーションを実装しようとしていました。もっと高度なことをする機会を逃してください....しかし、これは私には高度すぎると思います。

それで、私の質問は、次の論文の非線形方程式（8）をどのように解くことができるかです

参照 1: http://eprints.ecs.soton.ac.uk/901/01/paper05.pdf

この方法は、次の論文に基づいています

参照 2: http://www.stanford.edu/~cover/papers/paper91.pdf

どんな助けでも（理論的またはそうでない）、深く感謝します。ありがとう

関数の根を推定するための簡単なスクリプトを実行しています。すべてがうまく機能し、アルゴリズムの各反復は現在のxとf（x）を出力しますが、スクリプトが終了し、関数の出力としてxの最終推定値を設定すると、値が返され、小数点以下3桁に丸められます。 。

出力のテールビットは次のとおりです。

なぜ出力が丸められるのかわかりません...どうすればそれを防ぐことができますか？

この質問は「C++ の数値レシピ」本に関連しているため、多次元最適化と同様にそれについて少し知っている人に予約されます。

多次元ルートを検索する必要があるプログラムを書いています。それを解決するために、多次元ニュートン ルート検索法、つまり「newt」手順を使用しています。

詳細に興味のある方のために、いくつかの特徴点 (2 つのカメラで見られる特徴点) に基づいて、オブジェクトの立体視ビューに変形可能な 3D モデルを適合させようとしています。

このために、次のように newt プロシージャを使用しています。

• 11 個の入力パラメーター:私の変形可能モデルは、11 個のパラメーター (5 つの幾何学的パラメーターと 3D オブジェクトの位置に対する 6 つの自由度で構成) でモデル化できます。
• ルートを見つける必要がある14 の出力パラメーター: カメラによって識別された特徴点に基づいて、「入力パラメーター」のセットが与えられると、カメラで見た特徴点とその特徴点の間の距離のセットを計算できます。理論上の位置。これらのポイントが 7 つあるため、14 個のパラメーターが得られます (両方のカメラで距離を計算するため、距離 7 かける 2)。

私の問題は、入力パラメーター (11) よりも多くの出力パラメーター (14) があることです。「newt」を呼び出すたびに、アルゴリズムは常に収束しますが、最初の 11 個の出力パラメーターをほぼ完全に最小化するソリューションが見つかりますが、残りの 3 つのパラメーターに多くのエラーがあります。

ただし、エラーを出力パラメーター間で均一に分割したいと考えています。

私はすでに以下に説明するアプローチを試しました：

1. 14 個の出力パラメーターを 11 個のパラメーターに結合してみてください (たとえば、両方の距離を使用する代わりに、いくつかの距離の平均をとります)。しかし、私はこのアプローチに 100% 満足しているわけではありません
2. 次の原則に従って、いくつかのソリューションを組み合わせます。
   • mnewt を呼び出し、見つかったルートを記憶する
   • 14 個の出力パラメータの順序を変更します
   • mnewt を再度呼び出して、見つかったルートを記憶する
   • 解を計算すると、見つかった 2 つの根の平均になります

ルート検索アルゴリズムが、最初のパラメーターを優先するのではなく、出力パラメーター間で均一に分割されるエラーを優先する、より一般的なアプローチを知っている人はいますか?

floatPythonで約10桁以上のaを印刷するにはどうすればよいですか? 今、いつするか

print sqr_newton(10, 3, 0.001)(ここで、sqr_newton は平方根のニュートンのアルゴリズムです。浮動小数点数を返します)

小数点以下の桁数が非常に多いだけです...どうすればそれ以上取得できますか?

ニュートン法を使用してゼロを解くプログラムをPythonで書いています。私はそれの大まかなバージョンを書き終え、それからいくつかの異なることに気づき、これを強制/変更する必要があるかどうか疑問に思いました。（主題の知識が役立つかもしれません）

1）最初に、ラウンド関数を使用してラウンドする必要があるとの値が常に完全に同じであるnとは限らないため、疑問に思いました。x

2）これを見た後、私のwhileループは、それが解決すべきものを解決していないと感じます。xそれは、関数にプラグインできるものを解決しているはずでxあり、出力はになりますx。配列に値を追加し、それらが1つの数値の複数のインスタンスである場所を確認することでこれを行うことができますか？

私はコミュニティにたくさん助けを求めてきました、そして私はそれをすべて感謝します

だから私はPythonでニュートン法を解決するプログラムに取り組んでいますが、何らかの理由でそれが機能しないので、誰かがそれを調べてくれませんか？ありがとう=）

私は独自の方法でコーディングしようとしましたが、間違った答えが得られたことがわかりました。

このページを読みました。そして、プロセスを開始してみてください：

f(x)=x^2-e

数学：

だから私のコードがあります：

しかし、私は間違った答えを得ました。

この関数の出力は次のとおりです。

D:\poc>python sq.py

0.0595177826557 100

ここで説明されているように、ニュートンの方法を使用してこの作業を取得しようとしました:次のコードを使用したwikiですが、問題は、小数点以下 16 桁までしか正確な結果が得られないことです。繰り返し回数を増やしてみましたが、結果は同じです。私は1の最初の推測から始めました。では、どうすれば回答の精度を向上させることができますか(小数点以下100桁以上)? ありがとう。コード：

http://introcs.cs.princeton.edu/java/13flow/Sqrt.java.html :

事は..私はプログラム自体がどのように機能するかを完全によく理解しています。私が抱えている問題は、式 f(x) = x^2 - c と、それが上記のコードにどのように関係しているかです。同様に、なぜそれを x で割って x(x - c/x) になるのでしょうか? これらの例のいくつかに関しては、数学的な説明が欠けているようです。言い換えれば、コーディングではなく、単純な数学的な観点からの説明を探しています。