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最佳平方逼近:即连续型L-S逼近,在fl=√(f,f)意义 下,使得P-yl最小
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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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Lagrange插值虽然易算,但若要增加一个节点时,全部基函数l(x)都需重新算过
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一、原点平移法/ deflation techniquev)=Av=x∑a
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一、向量范数/ vector norms 定义R空间的向量范数‖·‖对任意元,满足下列条件: (1)‖x|≥0;‖x‖=0令x=0(正定性/ positive definite*) (2)‖ax=|alx对任意a∈C(齐次性/ homogeneous+) (3)‖x+yS‖x+‖列(三角不等式/ triangle
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一、1高斯消元法lGaussian Elimination*1 高斯消元法:
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§1 误差的背景介绍 /* Introduction */ §2 误差与有效数字 /* Error and Significant Digits */ §3 函数的误差估计 /*Error Estimation for Functions*/ §4 几点注意事项 /* Remarks */
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To detine multivariate analysis. To describe multiple regression analysis and multiple discriminant analysis. To learn about factor analysis and cluster analysis. gain an appreciation of perceptua mapping. To develop an understanding of conjoint analysis
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The Payoff Table and Decision Trees Opportunity Loss Criteria for Decision Making Expected Monetary Value Expected Profit Under Certainty Return to Risk Ratio Decision Making with Sample Information Utility
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