（好像學到了什么不得了且沒用的東西） 定積分 表示函數$f(x)$在區間$[a,b]$上積分和的極限，記作$$\int_{a}^{b}f(x)dx$$通俗地講，就是該段函數與$x$軸圍成的面積 計算方法一： 分割區間$$\int_{a}^{b}f(x)dx=\lim_{n ...

一、辛普森公式（二次函數積分公式）： 用途：求一個積分的近似值 拓展用途：由於積分的幾何意義是函數圖像和x軸所圍成的圖形的面積，因此常用於在計算幾何中計算面積 tips1：這里的f(x)可以是任意一個函數。 tips2：但自適應辛普森法只能用於定義域連續不中斷的函數（注意是定義域連續不中斷即可 ...

一圖勝千言。 自適應辛普森模板： 復合辛普森模板： 參考:https://blog.csdn.net/tengweitw/article/details/43311685 例題1：HDU 1724 Ellipse 代碼 ...

這兩天看了看辛普森積分，覺得這是很好的騙分工具，正好也比較簡單，就隨便寫一寫。這個東西對於三次以下的函數是正確的，但是對於三次以上的函數我們可以將其近似為低次函數套用Simpson公式，這個東西學名好像叫自適應Simpson積分。 先附上公式。 算法的大概流程就是不斷的遞歸求對應區間的積分 ...

的方法，於是就有了辛普森積分法。 普通辛普森法 辛普森法的基本思想是將求解區間分成若干段，每一段都使用 ...

為什么學習距離度量？ 在機器學習中，對高維數據進行降維的主要目的是希望找到一個合適的低維空間，在此空間中進行學習能比原始空間性能更好．事實上，每個空間對應了在樣本屬性上定義的一個距離度量，而尋找合適的空間，實質上就是在尋找一個合適的距離度量．那么，為何不直接嘗試“ 學習” 出一個合適的距離度量 ...

論文題目：《Transfer Adaptation Learning: A Decade Survey》 論文作者：Lei Zhang 論文鏈接：http://cn.arxiv.org/pdf/1 ...

近來學了這個知識，似乎沒有想象中的那么難。 問題： 　　 已知$f(x)$, 求定積分$$\int_{L}^{R}f(x)dx$$ simpson公式： 　　 設$f(x)\approx g(x)=Ax^2+Bx+C$ 　　則有$$\int_{l}^{r}f(x)dx ...