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* 用埃特金插值法依据N个已知数据点计算函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-插值点第一坐标 * eps--求解精度 * 输出: 函数返回值所求插值点的第二坐标 ...

* 用牛顿插值法依据N个已知数据点即使函数值 * 输入: n--已知数据点的个数N-1 * x--已知数据点第一坐标的N维列向量 * y--已知数据点第二坐标的N维列向量 * xx-插值点第一坐标 * 输出: 函数返回值所求插值点的第二坐标

PIECEWISE_EVAL: evaluates a piecewise function of x usage: y = PIECEWISE_EVAL(x,breakpoints,funs) arguments (input) x - vector or array of points to evaluate though the function breakpoints - list of n breakpoints, -inf and +inf are implicitly

汇编程序：计算X＋Y，在屏幕显示输出结果。

performs one of the matrix-vector operations y := alpha*A*x + beta*y, or y := alpha*A *x + beta*y, where alpha and beta are scalars, x and y are vectors and A is an m by n matrix

yx-em-sy485读写器模块 y x-em-sy485读写器模块

对于一个动态系统dy/dt=-y(t)+x(t-m),m为一个时间滞后常量，x(t)、y(t)都是关于时间 t的函数，其中x是一个正态分布的数据集合，可随机产生，这样情况下，如何将系统情况 用样本点表示出来

求Y=X*X的最大值,但是假如设定的染色体长度为8时,只能求出255的平方.

使用最小二乘法的一次性计算公式来估计y(i) = b0 + b1 * x + b2 * x^2 + b3 * x^3 + ...... bn * x^n中b0, b1, ..., bn的值,并显示你和的曲线.

对于多项式y(i) = b0 + b1 * x + b2 * x^2 + b3 * x^3 + ...... bn * x^n 用递推最小二乘法来估计上式中的b0, b1, ..., bn