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  1. On the Legendre-Gauss-Lobatto Points and Weights

  2. On the Legendre-Gauss-Lobatto Points and Weights 确定Legendre-Gauss-Lobatto点的方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-05-05
    • 文件大小：210944
    • 提供者：yufei623

  1. matlab开发-GegenbauerGaussLobattoQuadrature

  2. matlab开发-GegenbauerGaussLobattoQuadrature。计算Gegenbauer-Gauss-Lobatto正交的权重和节点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：2048
    • 提供者：weixin_38744375

  1. matlab开发-WeightedGridPoints

  2. matlab开发-WeightedGridPoints。计算任意权重的Lobatto点。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-08-25
    • 文件大小：1024
    • 提供者：weixin_38743968

  1. 高阶层：使用分段拉格朗日多项式和傅里叶级数的Tensorflow层-源码

  2. 张量流的分段多项式和傅里叶级数层 使用具有高斯Lobatto节点的分段Lagrange多项式的Tensorflow层（我还添加了截断的Fourier级数和其他正交函数）。 这是有限元分析中常用的一种技术，意味着分配给每个节点的权重正好是该节点处的函数值。 很久以前，我写了一个标准的神经网络的突触探讨高阶多项式一个C ++代码。 在这里，我正在Tensorflow中实现某些功能。 主意 这个想法非常简单-使用n权重代替突触上的单个权重。 n个权重描述分段多项式，并且每个n个权重都可以独立更新。 拉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：325632
    • 提供者：weixin_42165490

  1. QuadGG.jl：Gander＆Gautschi（2000）正交例程的Julia端口-源码

  2. QuadGG.jl QuadGG.jl从Gander＆Gautschi（2000） 提供了MATLAB正交例程的纯Julia实现。 第一种是自适应高斯-洛巴托方法，第二种是自适应辛普森规则。 Gauss-Lobatto例程似乎是两者中的首选方法。 用法 有两种导出函数： adaptlob的自适应高斯- Lobatto常规和adaptsim为适应辛普森法则。 using QuadGG adaptlob (x -> x ^ 2 , 0 , 1 ) # == 1/3 adaptlob (

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42165980

  1. 最优控制问题弱间断解的一个自适应算法

  2. 针对最优解有弱间断的最优控制问题提出一个自适应算法. 时间区间被划分为若干子区间, 使用分段多项式逼近最优控制问题的解, 在每个子区间内, 最优控制问题被拟谱方法离散, 使用的配置点是Chebyshev-Gauss-Lobatto 点. 根据计算出的数值解提供的后验信息, 该自适应算法既能剖分产生新的子区间, 又能在子区间内增加逼近多项式的次数. 最后通过若干例子表明了所提出算法的高精度和有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：215040
    • 提供者：weixin_38650951