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调试过的相关分析过程分析开源程序

于 2022-04-24 发布 文件大小:7.79 kB
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代码说明:

多机电力系统仿真及其潮流计算,未来线路预测,分析误差,添加噪声处理,均值便宜跟踪的示例,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,研究生时的现代信号处理的作业。

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  • Optimization_Newton
    设r是f(x) = 0的根,选取x0作为r初始近似值,过点(x0,f(x0))做曲线y = f(x)的切线L,L的方程为y = f(x0)+f (x0)(x-x0),求出L与x轴交点的横坐标 x1 = x0-f(x0)/f (x0),称x1为r的一次近似值。过点(x1,f(x1))做曲线y = f(x)的切线,并求该切线与x轴交点的横坐标 x2 = x1-f(x1)/f (x1),称x2为r的二次近似值。重复以上过程,得r的近似值序列,其中x(n+1)=x(n)-f(x(n))/f (x(n)),称为r的n+1次近似值(Let r is f (x) = 0 root, select the initial approximation x0 as the r, over point (x0, f (x0)) to do the curve y = f (x) the tangent L, L the equation y = f ( x0)+ f ' (x0) (x-x0), find the intersection of L and the x-axis of abscissa x1 = x0-f (x0)/f' (x0), x1 is called an approximation r. Through points (x1, f (x1)) to do the curve y = f (x) the tangent, and find the intersection of the tangent with the x-axis of abscissa x2 = x1-f (x1)/f ' (x1), x2 is called r the second approximation. Repeat the process, get an approximation of the sequence r, where x (n+1) = x (n)-f (x (n))/f ' (x (n)), as an approximation of r n+1 times)
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