a***g
发帖数: 2761 | 1 这个问题的表述是我自己想的：
假设有n个数据：x1,.....,xn；
现在把1,.....,n视作自变量，把x1,.....,xn视作因变量
可以假设xi=f(i)
如果x1,....,xn真的服从这样的曲线f
这个时候尚不知道f的表达式
只能先按数据拟合一条光滑的曲线g
那么用什么方法拟合g同时计算其相关微分可以比较准确的估计f在{1,....,n}这n个点上的导数呢
谢谢 | M********g
发帖数: 183 | 2 http://en.wikipedia.org/wiki/Numerical_differentiation
如果我没理解错的话。。。
【在 a***g 的大作中提到】
: 这个问题的表述是我自己想的：
: 假设有n个数据：x1,.....,xn；
: 现在把1,.....,n视作自变量，把x1,.....,xn视作因变量
: 可以假设xi=f(i)
: 如果x1,....,xn真的服从这样的曲线f
: 这个时候尚不知道f的表达式
: 只能先按数据拟合一条光滑的曲线g
: 那么用什么方法拟合g同时计算其相关微分可以比较准确的估计f在{1,....,n}这n个点上的导数呢
: 谢谢
| a***g
发帖数: 2761 | | S***w
发帖数: 1014 | 4 插值？
点上的导数呢
【在 a***g 的大作中提到】
: 这个问题的表述是我自己想的：
: 假设有n个数据：x1,.....,xn；
: 现在把1,.....,n视作自变量，把x1,.....,xn视作因变量
: 可以假设xi=f(i)
: 如果x1,....,xn真的服从这样的曲线f
: 这个时候尚不知道f的表达式
: 只能先按数据拟合一条光滑的曲线g
: 那么用什么方法拟合g同时计算其相关微分可以比较准确的估计f在{1,....,n}这n个点上的导数呢
: 谢谢
| a***g
发帖数: 2761 | 5 基本是考虑splines
不过我的问题其实不止是想知道fitting的方法
主要是我不知道是不是有关于这种微分值上误差的研究
所以来请教 |
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