기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다. 오른쪽 가장자리를 지나 어느 왼쪽 가장자리로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
파란색 선 - 근사, 빨간색 - 외삽.
푸리에 급수로의 확장의 의미는 표에 주어진 함수를 고조파 급수(특정 기저 함수 집합)로 나타내는 것입니다. 그것은 수동으로 통합되기 전까지 특히 인기가 있었습니다. 시리즈의 존재에 대한 정의와 조건을 다시 읽으십시오. 명시된 조건에서만 함수로 수렴됩니다. 그리고 이것은 주기적 기능에 대해 가능합니다. 방법의 물리적 본질이 당신을 피하는 것 같습니다. 고조파의 일부를 선택하면 외삽하는 동안 주기적인 값이 아닌 값을 받게 되지만 이것은 모든 고조파가 선택될 때 한계 내에서 정확할 함수 근사 방법의 오류가 됩니다. . 그러나 모든 고조파를 선택하면 주기적 기능을 얻게 됩니다. 고유값 문제에 대해 읽어보십시오. 물리적으로 동일합니다. 연구 중인 함수를 기저 함수의 조합으로 나타내기 위해 기저를 찾으려고 합니다. 푸리에 급수만이 그러한 확장의 특별한 경우입니다. 좋든 싫든 푸리에 급수로 확장할 때 함수가 확장을 수행하는 간격과 동일한 주기로 함수가 주기적이라고 가정합니다. 그렇지 않으면 확장은 단순히 근사화되는 함수로 수렴하지 않습니다. 당연히 고조파의 일부만 선택하면 몇 가지 숫자를 얻을 수 있습니다. 그러나 신뢰성은 의심스럽습니다. 선험적으로 근사 오차를 추정하는 것은 불가능합니다. 그리고 (외삽 중) 오른쪽 에지를 넘어 기능의 동작에 대한 다양한 시나리오에 대해 다른 경우에 다른 고조파 세트를 취하는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 그것은 사실 이후에 알려지게 됩니다.
Consider we have a data-matrix of data points and we are interested to map those data points into a higher dimensional feature space. We can do this by using d-degree polynomials. Thus for a sequence of data points the new data-matrix is I have studied a relevant script (Andrew Ng. online course) that make such a transform for 2-dimensional...
푸리에 급수로의 확장의 의미는 표에 주어진 함수를 고조파 급수(특정 기저 함수 집합)로 나타내는 것입니다. 그것은 수동으로 통합되기 전까지 특히 인기가 있었습니다. 시리즈의 존재에 대한 정의와 조건을 다시 읽으십시오. 명시된 조건에서만 함수로 수렴됩니다. 그리고 이것은 주기적 기능에 대해 가능합니다. 방법의 물리적 본질이 당신을 피하는 것 같습니다. 고조파의 일부를 선택하면 주기적인 것과는 다른 외삽값을 자연스럽게 얻게 되지만, 이것은 모든 고조파를 선택했을 때 극한에서 정확할 함수 근사법의 오차일 것입니다. 그러나 모든 고조파를 선택하면 주기적 기능을 얻게 됩니다. 고유값 문제에 대해 읽어보십시오. 물리적으로 동일합니다. 연구 중인 함수를 기저 함수의 조합으로 나타내기 위해 기저를 찾으려고 합니다. 푸리에 급수만이 그러한 확장의 특별한 경우입니다. 좋든 싫든 푸리에 급수로 확장할 때 함수가 확장을 수행하는 간격과 동일한 주기로 함수가 주기적이라고 가정합니다. 그렇지 않으면 확장은 단순히 근사화되는 함수로 수렴하지 않습니다. 당연히 고조파의 일부만 선택하면 몇 가지 숫자를 얻을 수 있습니다. 그러나 신뢰성은 의심스럽습니다. 선험적으로 근사 오차를 추정하는 것은 불가능합니다. 그리고 (외삽 중) 오른쪽 에지를 넘어 기능의 동작에 대한 다양한 시나리오에 대해 다른 경우에 다른 고조파 세트를 취하는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 그것은 사실 이후에 알려지게 됩니다.
"모든 고조파"는 무엇을 의미합니까? 모든 고조파 - 이것은 고조파의 무한을 의미합니다.
이 공식의 의미를 이해하고 계십니까?
당신은 "함수가 분해를 하고 있는 간격과 같은 주기로 주기적이라는 것"에 대해 큰 착각을 하고 있습니다. 열정을 가지고 코드 를 실험하고 직접 확인하십시오.
기능을 고조파로 확장하는 의미를 잘못 이해하신듯 합니다.
오른쪽 가장자리를 지나 어느 왼쪽 가장자리로 이동합니까? 무슨 얘기를 하는 건가요?
푸리에 확장의 의미는 다른 주파수, 진폭 및 위상 편이의 고조파(사인파) 세트를 얻어 추가될 때 데이터 세트에서 원래 기능과 유사한 것을 얻는 것임을 이해합니다.
각 정현파는 무한 함수와 같으며 왼쪽 모서리도 오른쪽 모서리도 없습니다. 외삽의 경우 "왼쪽" 모서리를 "오른쪽" 모서리에 연결하지 않고 계속하면 됩니다.
그리고이 고조파 합계의 주파수는 초기 근사 데이터의 샘플링 범위와 동일하지 않지만 다른 주파수의 고조파의 모든 위상 편이가 동시에 시작 값으로 돌아가는 순간 사이의 거리와 같습니다. 이것은 모든 고조파의 주파수가 동일한 값의 배수인 경우에만 발생할 수 있기 때문에 이것이 발생할 수 있다는 사실은 아닙니다.
파란색 선 - 근사, 빨간색 - 외삽.
푸리에 급수로의 확장의 의미는 표에 주어진 함수를 고조파 급수(특정 기저 함수 집합)로 나타내는 것입니다. 그것은 수동으로 통합되기 전까지 특히 인기가 있었습니다.
시리즈의 존재에 대한 정의와 조건을 다시 읽으십시오. 명시된 조건에서만 함수로 수렴됩니다. 그리고 이것은 주기적 기능에 대해 가능합니다.
방법의 물리적 본질이 당신을 피하는 것 같습니다. 고조파의 일부를 선택하면 외삽하는 동안 주기적인 값이 아닌 값을 받게 되지만 이것은 모든 고조파가 선택될 때 한계 내에서 정확할 함수 근사 방법의 오류가 됩니다. . 그러나 모든 고조파를 선택하면 주기적 기능을 얻게 됩니다.
고유값 문제에 대해 읽어보십시오. 물리적으로 동일합니다. 연구 중인 함수를 기저 함수의 조합으로 나타내기 위해 기저를 찾으려고 합니다. 푸리에 급수만이 그러한 확장의 특별한 경우입니다.
좋든 싫든 푸리에 급수로 확장할 때 함수가 확장을 수행하는 간격과 동일한 주기로 함수가 주기적이라고 가정합니다. 그렇지 않으면 확장은 단순히 근사화되는 함수로 수렴하지 않습니다. 당연히 고조파의 일부만 선택하면 몇 가지 숫자를 얻을 수 있습니다. 그러나 신뢰성은 의심스럽습니다. 선험적으로 근사 오차를 추정하는 것은 불가능합니다.
그리고 (외삽 중) 오른쪽 에지를 넘어 기능의 동작에 대한 다양한 시나리오에 대해 다른 경우에 다른 고조파 세트를 취하는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 그것은 사실 이후에 알려지게 됩니다.
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당신이 할 일은 기사에서 커널을 2가 아닌 n 벡터로 리메이크하는 방법을 알아내는 것입니다. 모두.
이를 위해 Gram 행렬이 사용됩니다 :O)
이를 위해 Gram 행렬이 사용됩니다 :O)
아니, 그라마
아니, 그라마
이 문제에 대해 사회는 아직 만장일치로 확립되지 않았습니다.
이 문제에 대해 사회는 아직 단일 의견으로 어떻게 든 자리를 잡지 못했습니다.
네, 일반적으로, 씨발, 사실, 쓰세요, 피곤해요 :) 사실 이 이름은 어제에서야 알았어요
matlab에 예제가 있습니다
https://stackoverflow.com/questions/33660799/feature-mapping-using-multi-variable-polynomial
mql용으로 가장 인기 있는 커널로 그러한 라이브러리를 만들기 위해
푸리에 급수로의 확장의 의미는 표에 주어진 함수를 고조파 급수(특정 기저 함수 집합)로 나타내는 것입니다. 그것은 수동으로 통합되기 전까지 특히 인기가 있었습니다.
시리즈의 존재에 대한 정의와 조건을 다시 읽으십시오. 명시된 조건에서만 함수로 수렴됩니다. 그리고 이것은 주기적 기능에 대해 가능합니다.
방법의 물리적 본질이 당신을 피하는 것 같습니다. 고조파의 일부를 선택하면 주기적인 것과는 다른 외삽값을 자연스럽게 얻게 되지만, 이것은 모든 고조파를 선택했을 때 극한에서 정확할 함수 근사법의 오차일 것입니다. 그러나 모든 고조파를 선택하면 주기적 기능을 얻게 됩니다.
고유값 문제에 대해 읽어보십시오. 물리적으로 동일합니다. 연구 중인 함수를 기저 함수의 조합으로 나타내기 위해 기저를 찾으려고 합니다. 푸리에 급수만이 그러한 확장의 특별한 경우입니다.
좋든 싫든 푸리에 급수로 확장할 때 함수가 확장을 수행하는 간격과 동일한 주기로 함수가 주기적이라고 가정합니다. 그렇지 않으면 확장은 단순히 근사화되는 함수로 수렴하지 않습니다. 당연히 고조파의 일부만 선택하면 몇 가지 숫자를 얻을 수 있습니다. 그러나 신뢰성은 의심스럽습니다. 선험적으로 근사 오차를 추정하는 것은 불가능합니다.
그리고 (외삽 중) 오른쪽 에지를 넘어 기능의 동작에 대한 다양한 시나리오에 대해 다른 경우에 다른 고조파 세트를 취하는 것이 필요하다는 것이 밝혀졌습니다. 그러나 그것은 사실 이후에 알려지게 됩니다.
"모든 고조파"는 무엇을 의미합니까? 모든 고조파 - 이것은 고조파의 무한을 의미합니다.
이 공식의 의미를 이해하고 계십니까?
당신은 "함수가 분해를 하고 있는 간격과 같은 주기로 주기적이라는 것"에 대해 큰 착각을 하고 있습니다.
열정을 가지고 코드 를 실험하고 직접 확인하십시오.
"모든 고조파"는 무엇을 의미합니까? 모든 고조파 - 이것은 고조파의 무한대를 의미합니다.
이 공식의 의미를 이해합니까?
당신은 "함수가 분해를 하고 있는 간격과 같은 주기로 주기적이라는 것"에 대해 큰 착각을 하고 있습니다.
열정적 으로 코드 를 실험하고 직접 확인하십시오.
물론 무한한 숫자입니다. 그래서 한도 내에서 썼습니다. 고조파의 일부를 선택하면 선험적으로 추정할 수 없는 근사 오류가 발생합니다. 정의와 수렴 조건을 주의 깊게 다시 읽으십시오 - 나는 틀리지 않았습니다.
네, 일반적으로, 씨발, 사실, 쓰세요, 피곤해요 :) 사실 이 이름은 어제에서야 알았어요
matlab에 예제가 있습니다
https://stackoverflow.com/questions/33660799/feature-mapping-using-multi-variable-polynomial
mql용으로 가장 인기 있는 커널로 그러한 라이브러리를 만들기 위해
그리고 ... 하지만 이 기사 를 처음 본 것은 언제 입니까 ? 거기에 쓰여진 모든 것을 올바르게 이해하고 있습니까?
그리고 ... 하지만 이 기사 를 처음 본 것은 언제 입니까 ? 거기에 쓰여진 모든 것을 올바르게 이해하고 있습니까?
이번 주 어딘가. 예, 모든 것을 올바르게 이해합니다.
물론 무한한 숫자입니다. 그래서 한도 내에서 썼습니다. 고조파의 일부를 선택하면 선험적으로 추정할 수 없는 근사 오류가 발생합니다. 정의와 수렴 조건을 주의 깊게 다시 읽으십시오 - 나는 틀리지 않았습니다.
솔직히 말해서 - 당신은 어떤 종류의 눈보라를 가지고 있습니다.
함수가 확장이 수행되는 간격과 동일한 주기로 주기적이라면 근사 및 외삽이 전혀 필요한 이유는 무엇입니까?
마지막 1000개 막대를 복사하여 오른쪽 마지막 막대에 두드리면 짜잔-예측이 준비됩니다.
