用傅立叶级数逼近已知的连续周期函数

5-函数逼近与拟合法.ppt

函数逼近问题:在实际应用中常需为解析式子比较复杂的函数寻找一个多项式来近似代替它,并要求其误差在某种度量意义下最小。

本书系统地介绍了复变函数逼近论中的重要成果和主要方法．全书共分四章：第一章复平面有界闭集上多项式及有理函数的逼近，第二章复平面上多项式最佳逼近阶的估计，第三章有理函数的最佳逼近，第四章Bergman空

实验目的:1. 用MATLAB进行数据拟合和函数逼近。实验原理：数据拟合-多项式拟合函数族：1,x,x2,...,xm。

BP神经网络是一种多层前馈神经网络,该网络的主要特点是信号前向传递,误差反向传播。在前向传递中,输入信号从输入层经隐含层逐层处理,直至输出层。每一层的神经元状态只影响下一层神经元状态。如果输出层得不到

ELM algorithm for classification and function approximation

神经网络实例（BP函数逼近）易懂的原程序，附结果适于初学者

本文详细介绍了数学中的函数逼近方法，以第5章为例，探讨了其中的理论和实际应用。函数逼近是数学中的重要内容，通过近似方法，可以将复杂的函数表示为简化的形式，便于运算和分析。本章介绍了常见的函数逼近方法，

复变函数的逼近知识的精华,对于研究复变函数的学者有莫大的帮助......

围绕Lusin定理及一些性质说明了可测函数与连续函数之间的一些关系.可测函数与连续函数关系密切,由连续函数我们可以对可测函数的了解更加深入,连续函数也就成了研究可测函数的非常有效的工具.