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实区域填充算法 一、解决的主要问题是什么? 二、确定待填充的象素,即检查光栅的每一像素是否位于多边形区域内 三、图案填充还有一个什么象素填什么颜色的问题 四、曲线围成的区域,可用多边形逼近
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呵呵现在任给一函数f(x),我们怎么知道小波级数可以无限逼近这个函数呢 我们想象任给beta>0,可以将f(x)曲线按每beta长度分成很多小段,对应很多点 若我们可以用一函数g(x)来拟合这些点,那么g(x)和(x)在任意x上的误差将小于beta 若点数量为2^n个那么我们就可以分别用^(n-1)个L波和2^(n-1)个H波拟合 然后可将L波再分解,最后得到一棵树(分解的级数由你决定)
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确定多项式P(x)=an+a1x++anxn,对于一组数 m 据(x,y(i1,m使得=P(x)-y2达到极小, i=1 这里n<
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位移模式是表征单元内部位移的形状的 函数,位移模式一般用多项式表示,因 为多项式可以无限逼近任意连续函数。 其形式为:
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掌握 Newton-Cotes-公式、 Romberg方法、 Euler-Maclaurin-公式、 Gauss型求积公式等数值积分公式及方法。 §1.数值积分的一般概念 本章讨论定积分的近似计算问题。从微积分学中我们知道能够利用
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主要内容: 一、线性相位FIR数字滤波器的条件和特点 二、利用窗函数法设计FIR滤波器 三、利用频率采样法设计FIR滤波器 四、利用切比雪夫逼近法设计FIR滤波器 五、IIR和FIR数字滤波器的比较
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第5章Hash函数与消息认证习题 1.什么是篡改检测码(MDC)?MDC是如何产生和怎样使用的?消息认证码(MAC)是MDC吗?(消息的)数字签名是MDC吗? 2.什么是随机预言机?随机预言机存在吗?随机预言机的行为是如何逼近现实世界的?
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自适应线性元件( Adaptive Linear Element,简称 Adaline)也是早期神经网络 模型之一,它是由威德罗( Widrow)和霍夫(Hof)首先提出的。它与感知器 的主要不同之处在于其神经元有一个线性激活函数,这允许输出可以是任意 值,而不仅仅只是像感知器中那样只能取0或1。另外,它采用的是W一H学 习法则,也称最小均方差(LMS)规则对权值进行训练,从而能够得到比感知器 更快的收敛速度和更高的精度 自适应线性元件的主要用途是线性逼近一个函数式而进行模式联想
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第一章 引论 第二章 解线性方程组的直接法 第三章 插值法与最小二乘法 第四章 数值积分与微分 第五章 常微分方程数值解法 第六章 逐次逼近法
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第十三讲泰勒公式 一、函数逼近、泰勒多项式 二、带皮亚诺余项的泰勒公式 三、带拉格朗日余项的泰勒公式 四、五个常用函数的泰勒公式 五、泰勒公式的应用
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