z****t
发帖数: 58 | | B****n
发帖数: 11290 | 2 我幫你用nonlinear regression fit一下
B+A^2/(0.5817A+1.8218B)會更好
至於公式怎麼來的 我認為一種可能是觀察到sqrt(A^2+B^2)-B=A^2/(sqrt(A^2+B^2)+
sqrt(B^2))
然後觀察 (sqrt(A^2+B^2)+sqrt(B^2)) 和 可以被A和B的線性組合逼近 (ie. xA+yB)
這個可以從泰勒展開式來看 超過一次項明顯當A,B很大的時候不合
而(sqrt(A^2+B^2)+sqrt(B^2)) 又可以被A,B線性組合夾擠
我就把型式如同B+A^2/(xA+yB)的函數 和Y=sqrt(A^2+B^2) 做一個nonlinear
regression fit
結果發現當x=0.5817 y=1.8218時比原公式還好一些 只是原公式數字更簡單 也逼近的還
不錯就是了 當然這也可以看出為什麼原公式x=0.6 y=1.8的原因 | f*****e
发帖数: 2992 | 3 系数只能用整数，而且不能超过16位能表示的值，而且你这个是根据形式求系数，这个
形式
是怎么来的？|x|<1，才有泰勒展开，才能省略高次项。
的還
【在 B****n 的大作中提到】
: 我幫你用nonlinear regression fit一下
: B+A^2/(0.5817A+1.8218B)會更好
: 至於公式怎麼來的 我認為一種可能是觀察到sqrt(A^2+B^2)-B=A^2/(sqrt(A^2+B^2)+
: sqrt(B^2))
: 然後觀察 (sqrt(A^2+B^2)+sqrt(B^2)) 和 可以被A和B的線性組合逼近 (ie. xA+yB)
: 這個可以從泰勒展開式來看 超過一次項明顯當A,B很大的時候不合
: 而(sqrt(A^2+B^2)+sqrt(B^2)) 又可以被A,B線性組合夾擠
: 我就把型式如同B+A^2/(xA+yB)的函數 和Y=sqrt(A^2+B^2) 做一個nonlinear
: regression fit
: 結果發現當x=0.5817 y=1.8218時比原公式還好一些 只是原公式數字更簡單 也逼近的還
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