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牛顿迭代法（Newton'smethod）又称为牛顿-拉夫逊方法（Newton-Raphsonmethod），它是牛顿在17世纪提出的一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。
多数方程不存在求根公式，因此求精确根非常困难，甚至不可能，从而寻找方程的近似根就显得特别重要。
方法使用函数f(x)的泰勒级数的前面几项来寻找方程f(x)=0的根。
牛顿迭代法是求方程根的重要方法之一，其最大优点是在方程f(x)=0的单根附近具有平方收敛，而且该法还可以用来求方程的重根、复根。
设r是f(x)=0的根，选取x0作为r初始近似值，过点（x0,f(x0)）做曲线y=f(x)的切线L，L的方程为y=f(x0)+f'(x0)(x-x0)，求出L与x轴交点的横坐标x1=x0-f(x0)/f'(x0)，称x1为r的一次近似值。
过点（x1,f(x1)）做曲线y=f(x)的切线，并求该切线与x轴的横坐标x2=x1-f(x1)/f'(x1)，称x2为r的二次近似值。
重复以上过程，得r的近似值序列，其中x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))，称为r的n+1次近似值，上式称为牛顿迭代公式。
解非线性方程f(x)=0的牛顿法是把非线性方程线性化的一种近似方法。
把f(x)在x0点附近展开成泰勒级数f(x)=f(x0)+(x－x0)f'(x0)+(x－x0)^2*f''(x0)/2!+…取其线性部分，作为非线性方程f(x)=0的近似方程，即泰勒展开的前两项，则有f(x0)+f'(x0)(x－x0)=f(x)=0设f'(x0)≠0则其解为x1=x0－f(x0)/f'(x0)这样，得到牛顿法的一个迭代序列：x(n+1)=x(n)－f(x(n))/f'(x(n))。

离散弗雷歇（Frechet）距离的计算，参考了前人（http://download.csdn.net/download/deltapan/4364154）的代码，并实现了自底向上的动态规划来减少递归时栈的使用，尤其是当曲线数据点比较多时。

绘制庞加莱截面图的程序。
先通过solveLor.m来求出一系列点，然后代入Poincare_section程序绘制庞加莱截面。
通过观察Poincare截面上截点的情况可以判断是否发生混沌：当Poincare截面上有且只有一个不动点或少数离散点时，运动是周期的；
当Poincare截面上是一封闭曲线时，运动是准周期的当Poincare截面上是一些成片的具有分形结构的密集点时，运动便是混沌。

代码的主体是Caffe提供的tools/extra文件中的python代码，但是代码无法在Windows下直接运行，此版本是我自己修改的。
经过测试8中曲线都能正确画出，如果你的积分有限，可以参考我们博客自行修改，或联系我。
谢谢你的支持

1.用户可以自定义一条曲折度任意的曲线，作为模拟的真实的水底地形输入给程序2.程序可以将上述曲线打印在屏幕上3.可以根据超声波测距原理仿真4.优质显示仿真地形的效果

通过高分辨率电子束光刻方法制备了不同形状的三层复合材料纳米颗粒，研究了这种纳米颗粒的形状变化对消光特性的影响。
测试结果表明，当入射波偏振方向平行于短轴时，随着长宽比的增大，共振峰位置发生“蓝移”；
当光源偏振方向平行于长轴时，随着长宽比的增大，共振峰位置发生“红移”。
还用时域有限差分算法以及表面等离波子的Lorentz模型对纳米颗粒的消光特性进行数值计算，所得的消光频谱曲线、共振峰位置变化趋势与实验基本一致。
此外，还研究了主体材料层厚度对消光特性的影响，发现其厚度在20~90nm变化时，共振峰发生3~115nm的“蓝移”。

自己制作的水温控制系统小作品，里面包含18B20测温度以及在数码管显示温度的程序，还增加了在LCD（12864）上绘制曲线的程序（外部的WORD文件），本系统采用51单片机实现，代码易懂，适合初学者学习开发。

[b]本人研究生期间主要研究蚁群算法及其在机器人路径规划中的应用。
本代码是为了在上课时画出一个图形来比较不同种类的蚁群算法，主要包裹ACS，MMAS，EAS等经典的蚁群算法，最后还包括本人提出的另一种算法。
本代码已经成功申请了软件著作权（因此请注意：[b]本代码具有版权[/b]）软件环境主要是MATLAB（2016B及其以上）下的GUI。
主要功能有：1、比较不同算法在不同栅格环境下的运行情况，（栅格环境可以自行设计）2、观察实验结果，包括迭代曲线和运行多次的平均值。
可以直接观察算法本身的鲁棒性。
3、代码设计非常模块化，可以同时学习多种蚁群算法。

3D渐变下降学习目标了解同时更改y截距和斜率变量时梯度下降的工作原理了解偏导数的含义了解取偏导数的规则介绍在上一节中，我们讨论了如何考虑沿3-d成本曲线移动。
我们知道，沿着上面的3-d成本曲线移动，意味着更改回归线的$m$和$b$变量，如下所示。
我们这样做的目的是使我们的生产线更好地匹配我们的数据。
回顾二维的梯度下降在本课程中，我们将学习三个维度的梯度下降，但让我们首先记住当仅更改回归线的一个变量时它如何在两个维度上起作用。
在二维中，当仅更改一个变量$m$或$b$时，梯度下降意味着沿成本曲线前进或后退，并采用特定的步长。
为了确定是向前还是向后移动以及步长大小，我们假设站在此二维曲线（如下所示）上并感觉成本曲线的斜率来告诉我们如何移动。
朝一个方向迈进意味着我们的回归变量之一发生了变化。
因此，这是二维的下降。
什么是三维三维下降？3维梯度下降

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。