python计算牛顿迭代多项式实例分析
本文实例讲述了python计算牛顿迭代多项式的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：
''' p = evalPoly(a,xData,x).
Evaluates Newton's polynomial p at x. The coefficient
vector 'a' can be computed by the function 'coeffts'.
a = coeffts(xData,yData).
Computes the coefficients of Newton's polynomial.
'''
def evalPoly(a,xData,x):
n = len(xData) - 1 # Degree of polynomial
p = a[n]
for k in range(1,n+1):
p = a[n-k] + (x -xData[n-k])*p
return p
def coeffts(xData,yData):
m = len(xData) # Number of data points
a = yData.copy()
for k in range(1,m):
a[k:m] = (a[k:m] - a[k-1])/(xData[k:m] - xData[k-1])
return a
希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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牛顿迭代法（简写）就是一种近似求解实数域与复数域求解方程的数学方法。那么这个方法是具体是什么原理呢？本篇文章将会介绍如何用牛顿迭代法（Newton's method for finding roots）求方程的近似解，该方法于17世纪由牛顿提出。 具体的任务是，对于在[a,b]上连续且单调的函数f(x)，求方程f(x)=0的近似解。 牛顿迭代如何迭代？ 直接看数学公式描述如何迭代不直观，先来看动图
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$$f(x_0+\delta x) = f(x_0) + f{'}(x_0)\delta_x + \frac {f{''}(x_0)} {2}\delta_x2 + o(\delta2_x)= g(\delta_x) +o(\delta_x^2)$$ 关于$$\delta_x$$的二次函数$$g(\delta_x)$$的极值点为$$-\frac {f{'}(x_0)} {f{''}(x_0)}$$
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本文向大家介绍python中迭代器（iterator）用法实例分析，包括了python中迭代器（iterator）用法实例分析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了python中迭代器（iterator）用法。分享给大家供大家参考。具体如下： 希望本文所述对大家的Python程序设计有所帮助。
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本文向大家介绍python迭代器实例简析，包括了python迭代器实例简析的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 本文实例讲述了python迭代器的简单用法，分享给大家供大家参考。具体分析如下： 生成器表达式是用来生成函数调用时序列参数的一种迭代器写法 生成器对象可以遍历或转化为列表（或元组等数据结构），但不能切片(slicing)。当函数的唯一的实参是可迭代序列时，便可以去掉生成器表达式两端>
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设f(x)是二次可微实函数，又设$x^{(k)}$是f(x)一个极小点的估计，我们把f(x)在$x^{(k)}$处展开成Taylor级数， 并取二阶近似。 上式中最后一项的中间部分表示f(x)在$x^{(k)}$处的Hesse矩阵。对上式求导并令其等于0，可以的到下式： 设Hesse矩阵可逆，由上式可以得到牛顿法的迭代公式如下 (1.1) 值得注意 ， 当初始点远离极小点时，牛顿法
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本文向大家介绍Python 多核并行计算的示例代码，包括了Python 多核并行计算的示例代码的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 以前写点小程序其实根本不在乎并行，单核跑跑也没什么问题，而且我的电脑也只有双核四个超线程（下面就统称核好了），觉得去折腾并行没啥意义（除非在做IO密集型任务）。然后自从用上了32核128GB内存，看到 htop 里面一堆空载的核，很自然地就会想这个并行必须去折腾一