近似が欲しい

データそのままを扱うのではなく近似をすることでコンパクトに情報を処理します。 あるデータを入力されたときに最もよく近似する方法についてまとめたページです。
2017.9.2
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近似が欲しいの新規投稿

K
Edition: 1
逆三角関数のArcTanの値が欲しい
逆三角関数のArcTanの値を計算する方法について紹介します.テーラー展開された場合の式と連分数展開したときの式を紹介します.
  • 2018.06.18
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K
Edition: 1
収束する数列の極限の近似を加速したい
|a_(n+1) - a| < λ | a_n - a|となるような数列等を対象に数列の極限を計算するにあたって近似値計算を加速する方法についてまとめます.基本的なRichardson加速とそれを改善したAitkin加速について紹介します.
  • 2018.06.06
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K
Edition: 1
単体正規分布平均分散を値で近似したい
与えられたデータに単一の正規分布をフィットするようにパラメータである平均と分散を推定して、分布を近似する方法についてまとめます.正規分布をパラメトリック推定手法の一つである最尤法によって求めます.
  • 2018.05.24
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K
Edition: 1
無限の多項式で関数近似する
無限の多項式の和によって特定の関数の近似を行います.ここでは特にテイラー展開について紹介します.
  • 2018.05.17
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Edition: 1
無限の三角関数の和で関数近似する
無限の三角関数の和で関数近似を行う方法について紹介します.ここでは有名なフーリエ級数展開を用いた方法について紹介します.
  • 2018.05.17
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K
Edition: 1
関数未知で多数データの関数近似したい
関数未知な状態で多数のデータがある場合の関数近似を行うときの手法について書いてみます.関数が未知なので表現力のある手法が必要になります.
  • 2018.05.16
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K
Edition: 1
関数既知で多数データの関数近似したい
データの当てはまりがよさそうな関数が既知で多数のデータが与えられるときに、それらのデータを用いて関数近似をする方法についてまとめます.比較的単純で代表的な技術のみにとどめます.
  • 2018.05.16
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K
Edition: 1
全点通る滑らかな関数近似をしたい
全点のデータを通りつつ滑らかな曲線による関数近似をする方法について記載します。多項式による近似を主に紹介します.
  • 2018.05.15
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K
Edition: 1
制御点で滑らかな関数近似をしたい
複数の制御点またはデータ点を使って滑らかな関数近似を行う方法について紹介します。ここで紹介するものは点を必ずしも通ることのないものを主に紹介しています。また点列はすでに想定する順番にソートしてありその関数を推定するものとします.
  • 2018.05.15
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K
Edition: 1
点を参考に滑らかでない関数近似したい
複数のデータ点に沿った関数近似をするときの技術についてです。 精度よく綺麗な関数近似をしたいわけでなく、折れ線近似でいいがすべての点を通るようなものは必要ないときに使える関数近似の手法の紹介になります。
  • 2018.05.15
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K
Edition: 1
全点通る滑らかでない関数近似をしたい
データの全点を通るが滑らかでない関数でもかまわない関数近似をする方法についてです。ここでは折れ線近似のみの紹介になります。
  • 2018.05.15
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近似が欲しい人気知識・質問

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  • 2018.05.17
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