আনুমানিক ডেরিভেটিভের জন্য আমার পছন্দের উপায়টি হ'ল কেন্দ্রীয় পার্থক্য, এটি সামনের দিকের পার্থক্য বা পশ্চাৎ পার্থক্যের চেয়ে আরও সঠিক এবং আমি উচ্চতর ক্রমে যেতে খুব অলস। তবে কেন্দ্রীয় পার্থক্যটির জন্য আপনি মূল্যায়ন করছেন এমন উভয় পক্ষের একটি ডেটা পয়েন্ট প্রয়োজন। সাধারণত এর অর্থ আপনি উভয় প্রান্তে ডেরিভেটিভ না পেয়ে শেষ করেন। এটির সমাধানের জন্য, আমি চাই আপনি প্রান্তগুলিতে সামনের দিকে এবং পিছনের পার্থক্যটিতে স্যুইচ করুন:
বিশেষত, আমি চাই আপনি প্রথম পয়েন্টের জন্য একটি অগ্রণী পার্থক্য, শেষ পয়েন্টের জন্য একটি পশ্চাদপদ পার্থক্য এবং মাঝখানে সমস্ত পয়েন্টের জন্য একটি কেন্দ্রীয় পার্থক্য ব্যবহার করুন। এছাড়াও, আপনি ধরে নিতে পারেন যে x মানগুলি সমানভাবে ব্যবধানযুক্ত এবং কেবল y এর উপর ফোকাস করবে। এই সূত্রগুলি ব্যবহার করুন:
শুভ কামনা রইলাম, আমি দেখার অপেক্ষায় রয়েছি যে কেউ যদি একটি সাধারণ নিয়ম নিয়ে আসে যা সঠিক জায়গায় সমস্ত 3 ডেরিভেটিভকে পুনরুত্পাদন করে!
প্রাক্তন ইনপুট:
0.034 9.62 8.885 3.477 2.38
কোন স্পটটিতে কোন অ্যালগরিদম ব্যবহার করতে হবে তা বোঝাতে আমি এফডি, সিডি এবং বিডি ব্যবহার করব, সুতরাং উপরে 5 পয়েন্টগুলি ব্যবহার করে আনুমানিক ডেরিভেটিভস ব্যবহার করে
FD CD CD CD BD
এবং তারপরে গণনা করা মানগুলি হ'ল:
9.586 4.4255 -3.0715 -3.2525 -1.097
আপনি ধরে নিতে পারেন যে সর্বদা কমপক্ষে 3 টি ইনপুট পয়েন্ট থাকবে এবং আপনি একক বা দ্বিগুণ নির্ভুলতা ব্যবহার করে গণনা করতে পারেন।
এবং সর্বদা হিসাবে, সংক্ষিপ্ত উত্তর জিতেছে।
[a,b,c,d,e] -> [b-a,(c-a)/2,(d-b)/2,(e-c)/2,e-d]। যে 3 ইনপুট পয়েন্ট কম হতে পারে?
