688IT编程网

688IT编程网是一个知识领域值得信赖的科普知识平台

东北师范大学数值计算16秋在线作业1满分标准答案

2024-09-30

东北师范大学数值计算16秋在线作业1满分标准答案 数值计算16秋在线作业11:正割法和抛物线法用的公式是()A:xk+1=g(k)B:xk+1=g(k)/2C:xk+1=xk-f(xk)/(f(xk)-f(xk-1))D:xk+1=xk-f(xk)/f'(xk)正确答案:C2:牛顿下上法中t因子应该满足()条件,其中ε(ε>0)A:t<εB:t<-εC:ε<=t&...

长沙理工大学数据结构模拟试卷2及答案

2024-09-30

长沙理工大学数据结构模拟试卷2一、填空题(每空1分,共10分)1.顺序存储结构中数据元素之间的逻辑关系是由存储位置表示的,链接存储结构中的数据元素之间的逻辑关系是由(    )表示的。2.非空的单循环链表由头指针head指示,则其尾结点(由指针p所指)满足(    )。3.n个顶点的连通图用邻接矩阵表示时,该矩阵至少有(    )个...

编译原理复习题目集答案解析

2024-09-30

第4章 词法分析重点内容:正规式转化为DFAa、 正规式->NFAb、 NFA -> DFA(子集法)c、 DFA化简(分割法)题目1:课件例题:a、 为 R=(a|b)*(aa|bb)(a|b)*构造 NFA b、 从NFA构造DFA的算法c、 化简题目2: 4.7 例1:构造正规式相应的DFA:1(0|1)*101按照以下三步:(1)由正规表达式构造转换系统(NFA)(2)由转换系...

非盲图像复原综述

2024-09-30

非盲图像复原综述作者:肖宿来源:《电脑知识与技术》2013年第07期        摘要:作为目前图像处理领域的研究重点,图像复原可移除图像中的模糊与噪声,具有重要的理论价值和广阔的应用前景。为使图像复原的研究被人们所了解,该文首先对图像复原做了简单的描述,接着介绍了近年来出现的一些非盲图像复原算法,包括基于总变分模型的算法、基于Bregman迭代的算法和基...

云南财经大学泛函分析填空题题库

2024-09-30

云南财经大学泛函分析填空题题库1、设X是赋范线性空间,xvex,T是X到X中的压缩映射,则下列哪个式子成立(). A.Tx-Ty≤α|x-y,0<α<1B.Tx-Ty≤a|x-y,α≥1C.Tx-Ty≥αx-y,0<a<1D.Tx-Ty≥α|x-y,α≥12、设x是线性空间,xyeX,实数|x称为x的范数,下列哪个条件不是应满足的条件:() A.≥0,且x=0等价于x=0B...

结合稀疏逼近的正则化方法求解非齐次双调和方程的Cauchy问题

2024-09-30

结合稀疏逼近的正则化方法求解非齐次双调和方程的Cauchy问题作者:刘晓宇来源:《中国校外教育·高教(下旬)》2013年第09期        在利用边界结点法(BKM)通过径向基函数和Laplace算子、重调和算子的基本解的线性组合来表示问题的解时,需利用已知的一部分边界上的边界条件来推导该线性组合中的待定系数,该过程涉及求解超定线性方程组,由于边界条件给...

南开大学19秋学期《数据结构》在线作业答案3

2024-09-30

【南开】19秋学期(1709、1803、1809、1903、1909)《数据结构》在线作业-0003试卷总分:100  得分:100一、单选题 (共 30 道试题,共 60 分)1.设a1、a2、a3为3个结点,整数P0,3,4代表地址,则如下的链式存储结构称为(){图}A.循环链表B.双向链表C.双向循环链表D.单链表[仔细分析上述试题,并完成选择]第一范式正则化不能产生稀疏解正确答案...

第一范式

2024-09-30

第一范式:  所有的属性都是不可分割的原子单位。第二范式:  如果关系模式R(U,F)中的所有非主属性都完全依赖于任意一个候选关键字,则称关系R 是属于第二范式。第三范式:第一范式正则化不能产生稀疏解  如果关系模式R(U,F)中的所有非主属性对任何候选关键字都不存在传递信赖,则称关系R是属于第三范式的BC范式:(BCNF)  如果关系模式R(U,F)的所有...

经济统计学中的变量选择方法

2024-09-30

经济统计学中的变量选择方法在经济统计学中,变量选择是一个重要的环节,它关乎到研究的准确性和可靠性。变量选择的目的是从大量的可能变量中,选择出对研究问题具有显著影响的变量,以便进行进一步的分析和建模。本文将介绍几种常见的经济统计学中的变量选择方法。一、前向选择法前向选择法是一种逐步添加变量的方法。它的基本思想是从一个空模型开始,然后逐步添加一个个变量,每次添加一个变量后,检验其对模型的贡献是否显著,...

lasso回归 加协变量

2024-09-30

lasso回归 加协变量    lasso回归是一种常用的变量选择和正则化方法,它可以用于处理具有大量预测变量的情况。在回归分析中,当存在大量的预测变量时,lasso回归可以帮助我们识别对目标变量具有显著影响的变量,并将其他不相关的变量的系数缩减为零,从而实现变量选择的功能。这有助于减少模型的复杂性,提高模型的泛化能力。    加入协变量(covariate...