File:Multivariate Gaussian.png
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Fichier d’origine (1 280 × 800 pixels, taille du fichier : 37 kio, type MIME : image/png)
Informations sur le fichier
Données structurées
Légendes
Description[modifier]
Probability density function for the multivariate normal distribution
Octave source under GPL:
% mu = [40; 60]; % sigma = [100, 30; 30, 140];
isigma = inv(sigma); detsigma = det(sigma); coeff = 1/(2*pi*sqrt(detsigma)); for i=1:100 for j=1:100 x = [i;j]; xm = x - mu; p(i,j) = exp(-0.5*xm'*isigma*xm); end end p = p*coeff;
gnuplot source under GPL:
set xlabel "X" set ylabel "Y" set title "Multivariate Normal Distribution" 0, -5 set ticslevel 0 unset key set style line 100 lt 5 lw 0.5 set pm3d solid hidden3d 100 set palette defined (0 0 0 1, 1 0.5 0.5 1, 3 1 1 1) unset surface set terminal png font "Arial" 16 size 1280, 800 set output "mvnd.png" splot 'p'
Conditions d’utilisation[modifier]
Moi, en tant que détenteur des droits d’auteur sur cette œuvre, je la publie sous les licences suivantes :
Vous avez la permission de copier, distribuer et modifier ce document selon les termes de la GNU Free Documentation License version 1.2 ou toute version ultérieure publiée par la Free Software Foundation, sans sections inaltérables, sans texte de première page de couverture et sans texte de dernière page de couverture. Un exemplaire de la licence est inclus dans la section intitulée GNU Free Documentation License.http://www.gnu.org/copyleft/fdl.htmlGFDLGNU Free Documentation Licensetruetrue |
Ce fichier est disponible selon les termes de la licence Creative Commons Attribution – Partage dans les Mêmes Conditions 3.0 (non transposée). | ||
| ||
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Date et heure | Vignette | Dimensions | Utilisateur | Commentaire | |
---|---|---|---|---|---|
actuel | 9 octobre 2006 à 12:57 | 1 280 × 800 (37 kio) | Piotrg~commonswiki (d | contributions) | Probability density function for the multivariate normal distribution Created using Octave <nowiki> % mu = [40; 60]; % sigma = [100, 30; 30, 140]; isigma = inv(sigma); detsigma = det(sigma); coeff = 1/(2*pi*sqrt(detsigma)); for i=1:100 for j=1:100 |
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