有方程组如下: 迭代法求解x,python代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]]) b = np.array([[20, 33, 36]]) # 方法一:消元法求解方程组的解 result = np.linalg.solve(A, b.T) # print('Result:\n', result) # 方法二:迭代法求解方

问题描述 给定三次函数f(x)=ax3+bx2+cx+d的4个系数a,b,c,d,以及一个数z,请用牛顿迭代法求出函数f(x)=0在z附近的根,并给出迭代所需要次数. 牛顿迭代法的原理如下(参考下图): 设xk是方程f(x)=0的精确解x*附近的一个猜测解,过点Pk(xk,f(xk))作f(x)的切线.该切线与x轴的交点比xk更接近方程的精确解程x*. 迭代公式为:xk+1= xk - f(xk)/f '(xk),当f(x)的绝对值足够小的时候即可结束迭代. 注意:对于本题给定函数f(x),f

//黄金切割法! /* ================================================================ 题目:用黄金切割法求解3*x*x*x-2*x*x-16=0的根. ================================================================ */ #include<stdio.h> #include <math.h> #define E 1e-8 double hs(doub

//牛顿迭代法! /* ============================================================ 题目:用牛顿迭代法求解3*x*x*x-2*x*x-16=0的近似解. ============================================================ */ #include<stdio.h> #include<math.h> #define E 1e-8 double hs(double x) {

二分法求根 思路:对于一个连续函数,左值f(a)*右值f(b)如果<0,那么在这个区间内[a,b]必存在一个c使得f(c)=0 那么思路便是取中间点,分成两段区间,然后对这两段区间分别再比较,跳出比较的判断便是精确度 # 二分法求根 # 函数为exp(x)*lnx - x**2 import math # 定义需要求根的函数,等会方便调用 def func(x): result = math.exp(x)*math.log(x) - x**2 return result def binary(a

现在用牛顿法来实现一元函数求极值问题 首先给出这样一个问题,如果有这么一个函数$f(x) = x^6+x$,那么如何求这个函数的极值点 先在jupyter上简单画个图形 %matplotlib inline import numpy as np x = np.linspace(-1.3,1.3,1000) plt.scatter(x,x**6+x) plt.show() 用牛顿法求极值的话,那就要用到泰勒展开 $f(x) \approx f(x_0)+f'(x_0)(x-x_0)+\frac{1

MATLAB用二分法.不动点迭代法及Newton迭代(切线)法求非线性方程的根 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 一.实验原理 二.实验步骤 三.实验过程 1.(程序) (1)二分法:求   在区间(1,2)之间的根,取 (a)bipart.m: function [x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol) a=a0;b=b0; m=1+round(round(log((b-a)/tol))/log(2)); for k=1

求方程x1+x2+x3=15的整数解的数目要求0≤x1≤5,0≤x2≤6,0≤x3≤7.解:令N为全体非负整数解(x1,x2,x3),A1为其中x1≥6的解:y1=x1-6≥0的解:A2为其中x2≥7的解:y2=x2-7≥0的解:A3为其中x3≥8的解.y3=x3-8≥0的解 A1的个数,相当于对(y1+6)+x2+x3=15求非负整数解的个数,其为C(3+9-1,9)=C(11,2) A2的个数,相当于对x1+(y2+7)+x3=15求非负整数解的个数.C(3+8-1,8)=C(10,2) A

求二次方程的根 #include <stdio.h > #include<math.h> int main(void) { //把三个系数保存到计算机中 ; //=不表示相等,表示赋值 ; ; double delta; //delta存放的是b*b-4*a*c double x1; //存放一元二次方程的其中一个解 double x2; //存放一元二次方程的其中一个解 delta = b * b - * a * c; ) { x1 = (-b + sqrt(delta)) /

4. 使用牛顿迭代法求方程的解:x^3-2x-5=0区间为[2,3]这里的"^"表示乘方. package chapter4; public class demo4 { public static void main(String[] args) { double x=2; for(int i=0;i<20;i++) { x=-f(x)/f1(x)+x; } System.out.println(x+""); } static double f(double

要点: 首先对于任何方程 :f(x)=0 ,可以转换成 f(x)+x-x => f(x)+x=x; 取g(x)=f(x)+x;  那么 新方程g(x)=x 的解即是 f(x)=0的解,即g(x)-x=0 成立时有 f(x)+x-x=0 现在研究g(x)=x 的解,该方程的解对应 函数 y=g(x) 与 函数y=x的交点(x1,y1)的x坐标即x1. 函数y=x 是对称直线,上面的的任意点(xa,ya)有xa=ya. picard 方法的具体过程是,选任意x=x0(当然实际上是有条件的,见教程例9

最初对于牛顿法,我本人是一脸懵的.其基本原理来源于高中知识.在如下图所示的曲线,我们需要求的是f(x)的极值: 对于懵的原因,是忘记了高中所学的点斜式,直接贴一张高中数学讲义: 因为我们一路沿着x轴去寻找解,所以迭代求f(x)=0的解得通用式为: 与梯度下降相比,牛顿法也同样是沿着曲线的斜率去寻找极值,但是不存在需要自定义learning rate的问题,因为alpha是由斜率来决定的. 牛顿法的python实现: def newtons(f,df,x0,e): xn = float(x0) e

Secant 方法介绍 Secant Method 函数 Secant_Methods 简介 1.函数定义 [c, errColumn] = Secant_Method(f, a, b, N, convergence_type, tolerance) 2.输入 % f - function handle % a - start position of interval bracket % b - end position of interval bracket % N [optional] -

本题是浙江理工大学ACM入队200题第四套中的F题 我们先来看一下这题的题面. 由于是比较靠前的题目,这里插一句.各位新ACMer朋友们,请一定要养成仔细耐心看题的习惯,尤其是要利用好输入和输出样例. 样例相当于给你举了个具体的例子,可以帮助你更好的理解题目 样例会告诉你输入和输出的格式,你必须要在程序里以这样的格式输入和输出,否则会出问题 样例可以在你本地写完代码之后用作测试,来检查你的代码能否正常地运行(不过样例运行正确并不代表完全对了,可能输入其他的数据会出现别的问题) 题面 题目描述 求

前言 这里的全家桶目前只包括了\(ln,exp,sqrt\).还有一些类似于带余数模,快速幂之类用的比较少的有时间再更,\(NTT\)这种前置知识这里不多说. 还有一些基本的导数和微积分内容要了解,建议不懂的可以先去翻翻高二数学书. 之后多项式算法基本是一环扣一环的,所以前面的看不懂对于后面的理解会造成很大影响. 本博客涉及内容偏浅 Tips 这里是一些我个人的模板书写习惯 习惯相关的问题:默认将读入的\(n\)变为\(2\)的整数次幂形式,目前为止这样的做法都不会影响正确性 正确性相关的问题:

函数格式 scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=None, method='simplex', callback=None, options=None) 今天阅读数据建模第一章线性规划问题,问题描述如下: 通过介绍我们知道了线性规划,就是目标函数及约束条件均为线性函数. 通过画图我们可知,X1,X2的最优解为2,6,目标值为26. 我们如何时候这个scipy的公式来计算这个值呢:

题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2545 思路:dist[u]表示节点u到根节点的距离,然后在查找的时候更新即可,最后判断dist[u],dist[v]的大小即可. #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> #include<vector> using namespace std;

解:方程左右的表达式分别记为u和v. 由题设有5t>=u. 0本来是不算入自然数的,现在的趋势是把0也算作自然数. 若p=0,则v=0,为使得u=0成立,q.r.s.t都必需为0. 这样就得到方程的一个解: p=q=r=s=t=0. 接下来考察p>0的情形: 若p>=2,则v>=16t. 而5t>=u,p<=t,故u=v无解. 于是只需考察p=1的情形,此时进一步考察q. 若q>=2,则v>=8t,同样易知u=v无解. 于是只需考察q=1的情形,此时原方程在

你任说1个整数x,我任猜它的平方根为y,如果不对或精度不够准确,那我令y = (y+x/y)/2.如此循环反复下去,y就会无限逼近x的平方根.scala代码牛顿智商太高了println( sqr(10))  def sqr(n: Double )= { var k = 1.0; //可任取 while(Math.abs(k*k-n)>1e-9) //double不能用==比较 { k=(k+n/k)/2; } k }

Now,given the equation 8x^4 + 7x^3 + 2x^2 + 3x + 6 == Y,can you find its solution between 0 and 100; Now please try your lucky. Input The first line of the input contains an integer T(1<=T<=100) which means the number of test cases. Then T lines fol