必威体育Betway必威体育官网
当前位置:首页 > IT技术

切比雪夫多项式(Chebyshev Polynomials)

时间:2019-08-03 12:39:59来源:IT技术作者:seo实验室小编阅读:92次「手机版」
 

切比雪夫多项式

切比雪夫多项式在逼近理论中有重要的应用。这是因为第一类切比雪夫多项式的根(被称为切比雪夫节点)可以用于多项式插值。相应的插值多项式能最大限度地降低龙格现象,并且提供多项式在连续函数的最佳一致逼近。

参考资料:https://wenku.baidu.com/view/ba41a20f767f5acfa1c7cd9c.html

https://wenku.baidu.com/view/544dab7502768e9951e73842.html

相关阅读

拟合R语言中的多项式回归

原文链接:http://tecdat.cn/?p=2686   让我们看一个经济学的例子:假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p,那么你会支付

【MachineLearning】之 多项式回归(理论)

Topic: 多项式回归简介 多项式拟合 多项式特征矩阵 之前学习了 线性回归,那么多项式回归又是什么呢? 一、多项

浅谈切比雪夫多项式推导及其实现模版归类

切比雪夫多项式 概述: 切比雪夫多项式是与棣美弗定理有关,以递归方式定义的一系列正交多项式序列。 通常,第一

多项式回归

多项式回归 多项式回归,回归函数是回归变量多项式的回归。多项式回归模型是线性回归模型的一种,此时回归函数关于回归系数是线性的

多项式回归(polynomial regression)转换为线性回归(linea

一、介绍一元m次多项式回归方程:二元二次多项式回归方程:多元多次的多项式回归方程较复杂,加之实际生产生活中一元m次多项式归回就已

分享到:

栏目导航

推荐阅读

热门阅读