Похожие симуляторы
Продолжите с близкими темами в этой категории — или все 85 в «Визуализация математики».
Фильтр Калмана: сопровождение в 2D
Четырёхмерный фильтр постоянной скорости: шумные измерения (x,y), шум ускорения процесса Q, дисперсия измерений R и живой ковариационный эллипс ≈2σ.
Фильтр Калмана (1D)
Рекурсивная оптимальная оценка: шумные измерения, скрытая истина, прогноз и обновление с Q и R; случайное блуждание или постоянная скорость, полоса ±2σ и невязки.
Монте-Карло: интегрирование и снижение дисперсии
Обычный метод Монте-Карло, выборка по важности и стратификация для ∫f(x) dx: кривые сходимости, стандартная ошибка и скорость 1/√N.
Метод опорных векторов: зазор
Жёсткий и мягкий зазор: штраф C, функция потерь hinge, опорные векторы, решающая граница и полосы зазора.
Адаптивный фильтр LMS / NLMS
Первичный канал p = s + v, где v — неизвестная КИХ от опорного белого шума x[n]. L-отводный адаптивный КИХ по LMS или NLMS: ошибка e = p − wᵀx стремится к полезному сигналу s.
Геометрия PCA / SVD
Эллипс ковариации и понижение размерности через сингулярное разложение: главные компоненты, объяснённая дисперсия и ошибка восстановления ранга 1.