文件名称：remez算法matlab代码-polyrat:多项式和有理函数库
文件大小：6.93MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-28 11:02:58
系统开源
remez算法matlab代码PolyRat：多项式和有理函数库 PolyRat 是一个用于多项式和有理近似的库。 形式上，我们可以将其视为 的幂之和： A 是两个多项式函数的比值 该库的目标是在给定由输入和输出对组成的点数据集合的情况下构建多项式和有理近似值（例如） 该库的最终目标是提供算法以在各种范数中构造这些近似值，并对近似值有各种约束。 多项式逼近问题相对简单，因为它是任何 p≥1 的凸问题。 然而，在构建高次多项式的多项式基时仍然需要小心，以避免病态。 在这里，我们提供对许多多项式基的访问： 基于 Numpy 的张量积多项式（例如 Monomial、Legendre 等）； 多项式基础； 多项式基。 有理逼近问题仍然是一个开放的研究问题。 该库提供了多种用于构建有理近似的算法，包括： 安装 > pip install --upgrade polyrat 文档 托管在阅读文档上。 用法 使用 PolyRat 遵循 . 例如，构造切线函数的有理逼近 import numpy as np import polyrat x = np . linspace ( - 1 , 1 , 10
【文件预览】：
polyrat-master
----setup.py(1KB)
----.gitignore(89B)
----.readthedocs.yml(124B)
----LICENSE(34KB)
----doc()
--------Makefile(580B)
--------index.rst(851B)
--------conf.py(6KB)
--------polyfit.rst(112B)
--------polynomial.rst(182B)
--------ratfit.rst(513B)
--------polyrat(10B)
--------references.rst(1005B)
--------rational.rst(210B)
--------basis.rst(4KB)
----.github()
--------workflows()
----polyrat()
--------pole_residue.py(3KB)
--------paaa.py(5KB)
--------rational.py(3KB)
--------__init__.py(414B)
--------arnoldi.py(7KB)
--------rational_ratio.py(6KB)
--------slp.py(6KB)
--------demos.py(1KB)
--------linratfit.py(5KB)
--------polynomial.py(3KB)
--------skiter.py(7KB)
--------util.py(8KB)
--------basis.py(15KB)
--------index.py(1KB)
--------lagrange.py(6KB)
--------skiter_stabilized.py(4KB)
--------aaa.py(5KB)
--------version.py(23B)
--------vecfit.py(6KB)
--------sorted_norm.py(683B)
----README.md(5KB)
----tests()
--------test_aaa.py(2KB)
--------benchmark_slp.py(1KB)
--------test_index.py(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------test_arnoldi.py(2KB)
--------test_array_valued.py(893B)
--------test_lagrange.py(2KB)
--------test_linratfit.py(77B)
--------test_rational_ratio.py(4KB)
--------checkjac.py(600B)
--------test_basis.py(6KB)
--------test_polynomial.py(3KB)
--------test_skiter_stabilized.py(255B)
--------test_util.py(3KB)
--------test_paaa.py(2KB)
--------test_linearized.py(803B)
--------test_rational.py(1KB)
--------test_skiter.py(3KB)
--------test_data.py(974B)
--------test_pole_residue.py(3KB)
--------test_vecfit.py(1KB)
----.coveragerc(44B)
----TODO.md(479B)
----demo.py(633B)
----tan.png(167KB)
----Reproducibility()
--------Stabilized_SK()