1.求解1/(1+cos(x))^2的不定积分. 在和学生讨论一道物理竞赛题的时候,出现了这个函数的积分求解需求.查积分表也可写出答案.但是可以使用octave的符号运算工具箱来做. syms x; y = 1/(1+cos(x))^2; int(y) 既可以得到结果: ans = (sym) 3/x\ /x\ tan |-| tan|-| \2/ \2/ ------- + ------ 6 2 octave中的符号工具箱实际上是调用了sympy的核心库.所以看自来结果有符号艺术的感觉. 2.

sigma 坐标变换 一般 \(\sigma\) 坐标转换方程为 \[\sigma = \frac{z-\eta}{D} = \frac{z-\eta}{H+\eta} \] 转换后水深 z 范围由原始的 \([-H, \eta]\) 变为 \(\sigma \in [-1,0]\),将这组坐标转换定义为 X = G(x),即 \[G(x,y,z) = (x^*, y^*, \sigma^*) \] \(\sigma\) 坐标转换后碰到最主要问题就是,在原始 z 坐标方程中各个微分项如何变化?

一.Pell方程 形如x^2-dy^2=1的不定方程叫做Pell方程,其中d为正整数,则易得当d是完全平方数的时候这方程无正整数解,所以下面讨论d不是完全平方数的情况. 设Pell方程的最小正整数解为x0,y0则它的第n个正整数解满足xn+yn根号d=(x0+y0根号d)^n吧啦吧啦巴吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦吧啦拉巴拉巴拉,然后随便撸撸就撸出递推式子了……OI里一般都要求第n个解,所以先暴力出最小解,然后快速幂搞,,,,,,,,,,, ————————————————————

第五课 控制语句和方程 For,while,if statements and functions (1)For loop v=zeros(10,1) %initial vectors for i=1:10, %Assign for the vectors v(i) = 2^i; end; v (%You can also do that: indices=1:10; for i=indices, v(i)=2^i; end; v ) (2)whileloop I = 1; while I <=

试证明: 利用连续性方程, 可将动量方程 (2. 14) 及未燃流体质量平衡方程 (2. 16) 分别化为 (2. 19) 与 (2. 20) 的形式. 证明: 注意到 $$\beex \bea \cfrac{\p}{\p t}(\rho{\bf u}) +\Div(\rho{\bf u}\otimes{\bf u})&=\sez{\cfrac{\p\rho}{\p t}+\Div(\rho{\bf u})}{\bf u} +\rho \sez{\cfrac{\p{\bf u}}{\p t}+(

Octave/Matlab Tutorial Octave/Matlab Tutorial Basic Operations 你现在已经掌握不少机器学习知识了 在这段视频中 我将教你一种编程语言 Octave语言 你能够用它来非常迅速地 实现这门课中我们已经学过 或者将要学的 机器学习算法 过去我一直尝试用不同的编程语言 来教授机器学习 包括C++.Java. Python.Numpy 和 Octave 我发现当使用像 Octave这样的 高级语言时 学生能够更快 更好地学习 并掌握这些算法 事

Machine Learning – Coursera Octave for Microsoft Windows GNU Octave官网 GNU Octave帮助文档 (有900页的pdf版本) Octave 4.0.0 安装 win7(文库) Octave学习笔记(文库) octave入门(文库) WIN7 64位系统安装JDK并配置环境变量(总是显示没有安装Java) MathWorks This week we're covering linear regression with mul

Lecture 5 Octave教程 5.1 基本操作 Basic Operations 5.2 移动数据 Moving Data Around 5.3 计算数据 Computing on Data 5.4 绘制数据图 Plotting Data 5.5 控制语句: for, while, if 语句 5.6 向量化 Vectorization 5.1 基本操作 参考视频: 5 - 1 - Basic Operations (14 min).mkv 5.1.1  简单运算 不等于符号的写法是这个

(一)线性方程组求解 包含n个未知数,由n个方程构成的线性方程组为: 其矩阵表示形式为: 其中 一.直接求解法 1.左除法 x=A\b; 如果A是奇异的,或者接近奇异的.MATLAB会发出警告信息的. 2.利用矩阵的分解来求解线性方程组(比单单进行左除速度快) (1)LU分解(只有方阵可以使用) LU分解就是分解成一个交换下三角矩阵(也就是说进行一定的操作后才是下三角矩阵)和一个上三角矩阵(不需要变换)的乘积形式.只要A是非奇异的,就可以进行LU分解. MATLAB提供的LU分解函数对于矩阵进行

(写在前面:机器学习入行快2年了,多多少少用过一些算法,但由于敲公式太过浪费时间,所以一直搁置了开一个机器学习系列的博客.但是现在毕竟是电子化的时代,也不可能每时每刻都带着自己的记事本.如果可以掏出手机或iPad登陆网站就可以看到自己的一些笔记,才更有助于知识的巩固.借此机会,重新整理各大算法,希望自己能有更深的认识,如果有可能,也大言不惭的说希望能够帮助到需要帮助的朋友-) (本篇博客内容来自台大林轩田老师Coursera Machine Learning Technology视频及周志华老师

01背包 有N件物品和一个容量为V的背包.第i件物品的费用(即体积,下同)是w[i],价值是c[i].求解将哪些物品装入背包可使这些物品的费用总和不超过背包容量,且价值总和最大. 基本思路: 这是最基础的背包问题,特点是:每种物品仅有一件,可以选择放或不放. 用子问题定义状态:即f[i][v]表示前i件物品(部分或全部)恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值. 则其状态转移方程便是:f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-w[i]]+c[i]}. 这个方程非常重要,基本

题目链接:BZOJ - 3129 题目分析 使用隔板法的思想,如果没有任何限制条件,那么方案数就是 C(m - 1, n - 1). 如果有一个限制条件是 xi >= Ai ,那么我们就可以将 m 减去 Ai - 1 ,相当于将这一部分固定分给 xi,就转化为无限制的情况了. 如果有一些限制条件是 xi <= Ai 呢?直接来求就不行了,但是注意到这样的限制不超过 8 个,我们可以使用容斥原理来求. 考虑容斥:考虑哪些限制条件被违反了,也就是说,有哪些限制为 xi <= Ai 却是 xi

形如:$$\frac{dy}{dx}=P(x)y^{2}+Q(x)y+R(x)$$ 其中P(x).Q(x).R(x)是连续可微函数 或形如 $$\frac{dy}{dx}=ay^{2}+\frac{k}{x}y+\frac{c}{x^{m}}$$ 其中a.k.c.m为常数 一般情况下,Riccati方程不能用初等积分方法求出它的通解,如果知道它的一个特解,就可以用初等积分方法求出通解 设Riccati方程一个特解$y^{*}=y_{1}$ 令$$y=z+y_{1}$$ 则Riccati方程转化为

Solve a given equation and return the value of x in the form of string "x=#value". The equation contains only '+', '-' operation, the variable x and its coefficient. If there is no solution for the equation, return "No solution". If th

Given an array equations of strings that represent relationships between variables, each string equations[i] has length 4and takes one of two different forms: "a==b" or "a!=b".  Here, a and b are lowercase letters (not necessarily diff

目录 目录 前言 (一)求解多元一次方程-solve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (二)解线性方程组-linsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (三)解非线性方程组-nonlinsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: (四)求解微分方程-dsolve() 1.说明: 2.源代码: 3.输出: 目录 前言 sympy不仅在符号运算方面强大,在解方程方面也是很强大. 本章节学习对应官网的:Solvers 官方教程 https://docs.sympy.o

试证明: 利用连续性方程及动量方程, 能量守恒方程 (2. 15) 可化为 (2. 21) 的形式. 证明: 注意到 $$\beex \bea &\quad\cfrac{\p}{\p t}\sex{\cfrac{1}{2}\rho u^2} +\Div\sez{\cfrac{1}{2}\rho u^2{\bf u}-{\bf P}{\bf u}} -\rho {\bf F}\cdot{\bf u}\\ &=\cfrac{u^2}{2}\cfrac{\p \rho}{\p t} +\cfra

设 $\phi$ 及 ${\bf A}$ 分别为电磁场的标势及矢势 (见第一章 $\S$ 6). 试证明: 若 $\phi$ 及 ${\bf A}$ 满足条件 $$\bex \phi+\cfrac{1}{\sigma \mu_0}\Div{\bf A}=0, \eex$$ 则方程 (2. 32) 可写为如下的形式: $$\bex \cfrac{\p {\bf A}}{\p t}={\bf u}\times\rot{\bf A}+\cfrac{1}{\sigma\mu_0}\lap{\bf A}.

试证明: 当流场为无旋, 即 $\rot{\bf u}={\bf 0}$ 时, 理想流体的 Euler 方程可写为如下形式: $$\bex \cfrac{\p {\bf u}}{\p t}+\n \cfrac{u^2}{2}+\cfrac{1}{\rho}\n p={\bf F}. \eex$$ 证明: 仅须注意到 $$\bex ({\bf u}\cdot\n){\bf u}=\Div({\bf u}\otimes{\bf u})= (\Div{\bf u}){\bf u}+\rot{\bf u

源代码见文末 部分源代码: % 符号变量 两种表达方式 a=sym('a'); class(a); syms b; b; % 符号常量 c=sym('); c; % 符号表达式 三种表达方式 f1='3*x+4'; % char类型,但是可以参与运算.所以这种形式是可以直接用的,比较方便 syms x f2=3*x+4; % sym类型 f3=sym('3*y+4'); % sym类型 % 符号四则运算 fadd1 = f1 + f2; fmu1 = f1*f2; % 符号表达式的化解 syms

传送门 因为不会列方程然后只会树上的,被吊打了QAQ 不难想到从叶子节点往上计算答案.可以考虑到可能树上存在一个点,在它的儿子做完之后接着若干颜色为白色的儿子,而当前点为白色,只能帮助一个儿子变成黑色,所以需要寻求父亲的帮助,强制让父亲变为黑色若干次,然后将当前点和父亲同时反转成白色,然后将这个点和儿子一起反转成黑色. 所以设\(f_i\)表示\(i\)强制被染成黑色的次数,若\(f_i < 0\)表示要被强制染成白色\(-f_i\)次,转移:\(f_i = 1 - \sum\limits_{u