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作者 LPH66 在 PTT [ Math ] 看板的留言(推文), 共8895則
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6F推: 單講「對y=x做鏡射」的轉換你把 x y 對換也是這轉換08/02 15:12
7F→: 但這顯然不是你要的 y=[x的級數] 的型式08/02 15:13
8F→: 要真的從級數硬做是有方法啦,但那個不會是線性轉換08/02 15:13
9F→: 簡單說就是反函數級數沒有輕鬆的做法08/02 15:14
10F→: 你還不如回去看那個反函數的性質從那裡去做08/02 15:15
11F→: (像上面提的從 arcsin 微分下去做就是這種方法)08/02 15:15
12F→: 如果真想從一個級數硬求出反函數級數,方法可參此:08/02 15:53
13F→: mathworld.wolfram.com/SeriesReversion.html08/02 15:53
1F推: -66又4/19 和 36又4/19 很像, 且後者出現多於一次07/31 23:48
2F→: 令 x = 36又4/19, 則 -66又4/19 是 -30-x07/31 23:49
3F→: 剩下的「繁」項 13又15/19 和 x 相加正好是 5007/31 23:49
4F→: 原式就可以代換成 (-30-x)*50+x*(50-x)+x^207/31 23:50
13F推: 樓上那就是上面提的 big number (大數) 演算法07/21 17:11
16F推: 大數的基本概念就是這樣沒錯, 用大陣列去模擬小學時07/22 17:30
17F→: 做基本加減乘除的演算法07/22 17:30
18F→: 例如 GMP (GNU 多重精度運算庫) 就是一個用 C 語言07/22 17:32
19F→: 寫的這類型函式庫07/22 17:32
43F推: 大減大消光這有個名字叫 catastrophic cancellation07/23 02:42
44F→: 一般都是只能建議改動式子不要有讓相近數相減的地方07/23 02:42
45F→: 但變形方式如你所問到的都得看函數長相才知道07/23 02:43
46F→: 你的 0+/0+ 應該是踩到浮點數指數下限所以下溢了07/23 02:45
47F→: (denormal number 出現的原因就是緩和接近下限時的07/23 02:45
48F→: 下溢狀況, 但它只對部份運算有些許緩和作用而已)07/23 02:46
69F推: Catastrophic cancellation 的問題只要你有一個中間07/23 18:00
70F→: 使用的精度, 那就有可能發生07/23 18:00
71F推: 例如 x=1e-10, 你直接求 2^x 再減 1 的話07/23 18:05
72F→: 2^x 得 1.00000000006931 (拿十五位十進位有效舉例)07/23 18:06
73F→: 減去 1 之後得到 6.931e-11 這個數只有四位有效07/23 18:06
74F→: 而如果用其他方式去直接求得 2^x-1 的話07/23 18:07
75F→: 或許你能得到 6.93147180583968e-11 這樣十五位有效07/23 18:08
76F→: 這個"其他方式"就是運用數學關係嘗試找出沒有這種減07/23 18:09
77F→: 的式子 (以 2^x-1 來說可能是泰勒展開後消掉 1)07/23 18:09
78F→: 上面這個例子你就算中間用了三十位有效07/23 18:21
79F→: 減 1 對消後的有效位數就是不足三十位07/23 18:21
80F→: 這就是它被叫做 catastrophic (災難性) 對消的原因07/23 18:22
105F推: 初次接觸浮點數運算的話冼鏡光老師這篇可以看看07/24 14:33
106F→: blog.dcview.com/article.php?a=Az0HYgNrBDU%3D07/24 14:33
107F→: 包含了我們這裡提過的跟一些其他也很重要的運算概念07/24 14:34
1F推: 沒有很仔細想, 不過你的逼近退化法看起來等同於07/22 14:17
2F→: 取重合點的微分值等於中間的函數在該重合點的微分07/22 14:17
3F推: 又仔細想了一下應該沒錯, 你把 (t, g(t)) "退化"和07/23 02:14
4F→: (0, g(0)) 合併之後的函數在 0 的微分會等於 g'(0)07/23 02:14
5F→: 因此你想證的東西強多項式性質應該都有辦法調微分值07/23 02:15
6F→: 去造出反例來07/23 02:15
7F→: 在 g 是對數的狀況下可能因為對數函數的凸性07/23 02:28
8F→: 造成一些可能會"弱化"的情形在對數函數裡找不到07/23 02:28
9F→: 02:14 那兩行的結論應該能用拉格朗日插值公式07/23 02:29
10F→: 把要經過的點給拆開, 然後就能只考慮 (0, g(0)) 和07/23 02:30
11F→: (t, g(t)) 兩點的狀況, 這時極限狀況的直線07/23 02:31
12F→: 就是 g 在 0 的切線 (即是這 g'(0) 是直接由定義得)07/23 02:31
13F→: 咦等等, 插值公式沒有保證微分值為 0..這我要再想想07/23 02:32
14F→: 啊有了, 因為是合併後的極限, 兩點合一變重根後07/23 02:33
15F→: 這重根的重覆因子就能讓微分值為 007/23 02:33
16F→: 所以全部加起來之後微分值確實會變成 g'(0)07/23 02:34
17F推: 我是在講你開頭寫的"退化"沒錯07/23 09:16
18F→: 算是非正式地在證明那個退化就是取"合併"點上的微分07/23 09:17
1F推: 接你的上半部, https://i.imgur.com/YY0NqjI.png07/18 21:43
2F→: 有這個之後應該不用多說了吧?07/18 21:44
3F→: 這題的形式是卡當公式的變形, 上面用的立方和/差的07/18 21:45
4F→: 分法會用在卡當公式推導過程當中07/18 21:46
2F推: 這題的主要重點是拆項: 1/a - 1/b = (b-a)/(a*b)07/10 19:42
3F→: 1/a + 1/b = (a+b)/(a*b)07/10 19:42
4F→: 這兩個拆法分別對應題目中的兩個數07/10 19:43
1F推: 把矩陣 M 所做的變換描述出來 (提示: 矩陣分解)06/28 22:50
1F推: 你第 3 小題怎麼做 4 次方的, 就怎麼做 10 次方06/28 22:45
2F→: 3^10 難算就先別乘開06/28 22:46
2F推: https://i.imgur.com/C2JC4bE.png06/24 00:17
3F→: 所求為 √(4^2+7^2) = √6506/24 00:17
4F→: 這題不用三角「函數」, 反而是標準的幾何題目06/24 00:18
46F推: 討論完可行性了, 我來說一聲: 這問法像是 XY 問題06/19 19:54
47F→: 原 PO 很有可能有一些跟反函數相關的工作要做06/19 19:54
48F→: 但不知何理由無法或希望不要個別地求反函數06/19 19:55
49F→: 因此來問有何可以不需個別索求反函數的方式06/19 19:55
50F→: 那經過這些可行性討論之後, 我想要問原 PO:06/19 19:55
51F→: 你最一開始會有需要反函數的需求是什麼?06/19 19:56
52F→: 就算只對特定類型的函數求逆都是相對簡單的問題06/19 19:56
53F→: 給出需求來大家會比較知道要建議你用什麼方法06/19 19:57
57F推: 那麼這裡再補充一件事吧:效率問題其實是其次06/20 15:34
58F→: 有的函數根本上就是無法求得「一個」特定的反函數06/20 15:34
59F→: 都需要將原函數作一些範圍限定或條件限定之後06/20 15:35
60F→: 才能有「一個」反函數被定義出來06/20 15:35
61F→: 這件事和你的原函數的型式極度相關,因此我才會問06/20 15:36
62F→: 究竟原函數長怎樣,這樣才能夠知道要怎麼加條件06/20 15:37
63F→: 去得到那一個反函數,同時也有助於實際求值06/20 15:37
64F→: 給出型式也能知道是不是那些本質上很難求逆的東西06/20 15:39