线性代数求解
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文章作者: MetaPhysics
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插值问题 物理问题 →\rightarrow→ 离散化 →\rightarrow→ 计算机处理 离散的物理数据,但不知道实际函数→\rightarrow→ 构造近似函数作为实际函数f(x)f(x)f(x)的逼近 插值问题的数学表述: f(x)f(x)f(x)是定义在区间[a,b][a, b][a,b]的函数,(x0,y0), (x1,y1), (x2,y2)..., (xn,yn)(x_0, y_0),\ (x_1, y_1),\ (x_2, y_2)...,\ (x_n, y_n)(x0,y0), (x1,y1), (x2,y2)..., (xn,yn)是该区间上n+1n+1n+1个不同的点。我们需要构造一个便于计算的函数P(x)P(x)P(x),s.t. P(xi)=yi(1.1)P(x_i) = y_i \tag{1.1} P(xi)=yi(1.1) 则称P(x)P(x)P(x)是f(x)f(x)f(x)的插值函数,[a,b][a, b][a,b]是插值区间,(xi,yi)(x_i, y_i)(xi,yi)是插值节点。同时在其他x≠xix...
2025-03-31
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简介 蒙特卡罗方法也称统计模拟方法,是指使用随机数(或者更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。它的工作原理就是两件事:不断抽样、逐渐逼近。 相关数学基础 条件概率 P(A∣B)P(A|B)P(A∣B):在随机事件BBB发生的条件下,随机事件AAA发生的概率。 全概率公式:P(B)=∑i=1nP(B∣Ai)⋅P(Ai)P(B) = \sum_{i=1}^n P(B|A_i) \cdot P(A_i)P(B)=∑i=1nP(B∣Ai)⋅P(Ai) 证明思路:P(B∣Ai)⋅P(Ai)P(B|A_i) \cdot P(A_i)P(B∣Ai)⋅P(Ai)等于P(BAi)P(BA_i)P(BAi),再利用概率的可加性进行加和。 贝叶斯(Bayes)公式:P(Ai∣B)=P(AiB)P(B)=P(Bi∣A)P(A)∑j=1nP(B∣Aj)⋅P(Aj)P(A_i|B) = \frac{P(A_i B)}{P(B)} = \frac{P(B_i|A)P(A)}{\sum^n_{j=1} P(B|A_j) \cdot...
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