logarithm

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퀵 정렬의 pivot_value 복잡성의 특정 값에서 로그가 발생 할 수 있습니까?

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나는 슬라이더 위젯에서 사용하고있는 로그 스케일을 제공하는 함수를 사용하고 있습니다. 기능은 this blog에서 왔습니다. 나는이 기능을 반전 도움이 필요 : 그 블로그에서 주석이 g (F (x)를) 함수를 올렸습니다 var v = (Math.exp(2.77258872 * x) - 1)/15; v *= MAX_WIDTH; 을하지만, 올바른 결과를 생

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로그 로그 (기본 10) 플롯에서 선형 회귀 수행 Matlab

두 세트의 데이터가 있습니다 : 피크 속도와 진폭. 두 매개 변수 사이의 관계는 선형이 아니며 선형 회귀를 수행하기 전에 대수 (기본 10) 플롯을 사용했습니다 (이 과정은 멱 법칙 적합과 같음). 그러나 로그 - 로그 스케일 그래프 (대수 스케일의 두 축)에 데이터를 플롯하면 선형 피팅이 선형으로 나타나지 않습니다. Matlab을 사용하여 로그 - 로그

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Highcharts : 로그 스케일에 0 값을 표시 내가 y 축에서 로그 스케일 함께 일하고

는 나는 (0)이 존재하지 않는 로그를 알고 있지만 나는 0 값을 그릴 필요, 나는 로그를 필요 규모. 나는 null에 0 값을 변경하면 문제를 해결할 것을 다른 답변에서 읽을 수 있지만 나를 위해 작동하지 않습니다. 예를 참조하십시오 : http://jsfiddle.net/QEK3x/15/ 미리 감사드립니다.

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.NET에서 타원 곡선 지원은 무엇입니까? 내 곡선을 정의하거나 SEC 표준을 복제 할 수 있습니까?

.NET에서 Microsoft 타원 곡선 지원의 제한 사항은 무엇입니까? System.Cryptography 네임 스페이스로 가능한 것만 언급하고 있습니다. 해당 네임 스페이스를 사용하면 사용자 정의 커브를 구현할 수 있습니까? 아니면 프레임 워크에 하드 코딩 된 고유 한 하위 집합으로 제한 할 수 있습니까? 내가 특히 관심을 갖고있는 한 가지 커브는 se

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선형 회귀를 이중 대수 R 플롯에 플로팅하는 방법은 무엇입니까?

나는 다음과 같은 데이터를 가지고 : : plot(x, y, log="xy") 가 지금은 선형 모델을 사용하여 데이터의 기울기를 "알아"나는 이중 로그 그래프에 표시 someFactor = 500 x = c(1:250) y = x^-.25 * someFactor model = lm(log(y) ~ log(x)) model 주는 : Call:

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부동 소수점 숫자 -2.584877722073e-33에 log10()을 사용하는 중 오류가 발생했습니다.

부동 소수점 숫자로 작업하는 동안 이상한 오류가 발생했습니다. 다음 숫자의 log10 ("math.h")을 계산하려고합니다. -0.000000000000000000000000000000002584877722073 == -2.584877722073e-33 계속 충돌합니다. 유효한 플로트입니까? 내가 플로트 자체의 원시 데이터를 다루는 것을 다루고 있음을 인정

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파이썬 스칼라 오류 수정

나는이 오류가 계속하지만,이 데이터의 리 아프 노프 지수를 찾을 지수 맞게 만들려고 노력 해요 : f=np.loadtxt('Single Small Angle 1.txt',unpack=True,skiprows=2) g=np.loadtxt('Single Small Angle 5.txt',unpack=True,skiprows=2) x = f-g[:,:119

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Matlab : 대수 그래프로 그리드 만들기

나는 서로에 대해 벡터로 플로팅했습니다. 그리고 이미 로그가 있으며 모든 것이 잘되어 있습니다. 그러나 이제는 그래프가 대수적이되도록 내 플롯이 생겼습니다. 필자는 코드에 "그리드"를 써 놓았고 플롯에서이를 수행 할 방법이 있어야한다고 생각하지만 어떻게 기억할 수는 없습니다. 어떻게 그리드 로그를 만들 수 있습니까? 당신이 loglog, semilogx 또

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로그 백분율 계산

나는 많은 데이터 포인트를 모니터링하는 응용 프로그램을 가지고 있으며 선형 백분율을 기반으로 채색을 수행하고 있습니다. fading between green, yellow and red. 그러나 지수가 더 나쁜 숫자가 높을수록 문제를 정확하게 시각화하지는 못합니다. 범위는 0 -> 30000입니다. 선형 대수 값이 아닌 대수 백분율 값이라고 생각되는 것을