算法的数学描述图解 实例 用Euler算法求解初值问题 \[ \frac{dy}{dx}=y+\frac{2x}{y^2}\] 初始条件\(y(0)=1\),自变量的取值范围\(x \in [0, 2]\) 算法Python3代码求解 # 导入包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 定义求解函数 y_dot = y + 2*x/(y*y) def fx(y, x): return y + 2*x/(y*y) # 算法定义 de

举例:分别用欧拉法和龙哥库塔法求解下面的微分方程 我们知道的欧拉法(Euler)"思想是用先前的差商近似代替倒数",直白一些的编程说法即:f(i+1)=f(i)+h*f(x,y)其中h是设定的迭代步长,若精度要求不高,一般可取0.01.在定义区间内迭代求解即可.龙哥库塔法一般用于高精度的求解,即高阶精度的改进欧拉法,常用的是四阶龙哥库塔,编程语言如下:y(i+1)=y(i)+h*(k1+2*K2+2*k3+k4)/6;k1=f(xi,yi)k2=f(xi+h/2,yi+h*k1/2);

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

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

matlab中有专门的solve函数来解决方程组的(a-x)^2+(b-y)^2=e^2(C-x)^2+(D-y)^2=v^2已知a,b,c,d,e,v 值求解 X,Y 请问用 matlab 如何写,就是求2个园的交点问题.仿真程序为:global a b c d e v;>> a=1;b=0;c=-1;d=0;e=1.5;v=1.5;%设定你这几个未知数的值>> syms x y;%%%%%%x,y是变量>> [x,y]=solve('x^2+y^2-2*a*x-2*

例如方程组: 法1:左除法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=A\b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法2:求逆法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=inv(A)*b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法3:用linsolve函数求解 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1

一.问题 问题1 场景:如果你未来的丈母娘要求你,第1天给她1分钱,第2天给2分钱,第3天给4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天)算就行.问:第30天给多少钱,总共给多少钱? 问题2 场景:如果有两份工作. 第1份:第1天给你1分钱,第2天给你2分钱,第3天给你4分钱,以此类推,每天给前一天的2倍,给1个月(按30天). 第2份:一个月给你10万工资.问:哪份工资高?给你选择的话,你要第1份还是第2份? 二.相关热搜关键词 1天1分钱翻倍累计到三十天后多少钱 1天1分钱第二天

###这是一个利用内置函数求最小值#####def func(x): return x ** 2 - 2 *x x = 1 func(x) opt.fmin(func ,x)## 用scipy求解线性方程组 from scipy.optimize import fsolve from math import sin, cos def f(x): x0 = float(x[0]) x1 = float(x[1]) x2 = float(x[2]) return [5 * x1 + 3, 4 * x

import numpy as npimport syssys.setrecursionlimit(1000) #例如这里设置为一百万 def get1(n):    if n<3:        return 0    if n<6:        return 3    return 6 def get2(n):    if n<3:        return 3    if n<6:        return 6    return 9 def get3(arr,i,j)

原始代码错误,移步博客查看O(N^2)及优化的O(N*logN)的实现:每天一道编程题--最长递增子序列

rdd = sc.parallelizeDoubles(testData); Now we’ll calculate the mean of our dataset.   1 LOGGER.info("Mean: " + rdd.mean()); There are similar methods for other statistics operation such as max, standard deviation, …etc. Every time one of this me

rating_data_raw = sc.textFile("%s/ml-100k/u.data" % PATH) print rating_data_raw.first() num_ratings = rating_data_raw.count() print "Ratings: %d" % num_ratings # In[35]: rating_data = rating_data_raw.map(lambda line: line.split("\

例如:p(x) = x3 - 3x+5 可以使用向量P=[1,0,-3,5]表示,向量长度减一表示多项式最高项次数. 从右到左分别是变量x的0次幂.1次幂.2次幂……n次幂. 这里可以使用numpy的方法ployval进行计算. import numpy as np p = np.array([1,0,-3,5]) x=5 print(np.polyval(p,x)) x = [1,2,3,4,5] print(np.polyval(p,x)) 上图所示求出X为不同值时多项式的值,同样np内也有

#include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; int main() { double x, y, h;      //,x为对应的每一步x的值,其中y为对应的每一步y的值 x = 0;      //对x赋初值 y = 1;      //对y赋初值 h = 0.1;      //步长设置为0.1 cout << setiosflags(ios::left); cout << setw(

#include<iostream> #include<iomanip> using namespace std; int main() { double x,y,yn,h,temp; x=0;      //对x赋初值 y=1;      //对y赋初值 h=0.1;      //步长设置为0.1 cout<<setiosflags(ios::left); cout<<setw(20)<<"y的计算值"; cout<

摘自<c++和面向对象数值计算>,代码简洁明快,采用类进行封装实现代码,增强代码的重用性,通过继承可实现代码的重用,采用函数指针,通用性增强,在函数改变时只需要单独改变函数部分的代码,无需对所有代码进行重写,对其中代码稍加改动,源代码有缺陷,没有释放内存,会造成内存泄露,在构造函数当中,将源代码的在函数体中赋值,改为列表赋值,可以稍微提高代码的执行效率. #include<iostream> #include <cmath> #include <algorithm

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型的建模与求解,通过常微分方程.常微分方程组.高阶常微分方程 3个案例手把手教你搞定微分方程. 通过二阶 RLC 电路问题,学习微分方程模型的建模.求解和讨论. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 微分方程 1.1 基本概念 微分方程是描述系统的状态随时间和空间演化的数学工具.物理中许多涉及变力的运动学.动力学问题,如空

小白往往听到微分方程就觉得害怕,其实数学建模中的微分方程模型不仅没那么复杂,而且很容易写出高水平的数模论文. 本文介绍微分方程模型边值问题的建模与求解,不涉及算法推导和编程,只探讨如何使用 Python 的工具包,零基础求解微分方程模型边值问题. 通过 3个 BVP 案例层层深入,手把手教你搞定微分方程边值问题. 欢迎关注『Python小白的数学建模课 @ Youcans』系列,每周持续更新 1. 常微分方程的边值问题(BVP) 1.1 基本概念 微分方程是指含有未知函数及其导数的关系式. 微分

传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. 考虑存在易感者.暴露者.患病者和康复者四类人群,适用于具有潜伏期.治愈后获得终身免疫的传染病. 本文详细给出了 SEIR 模型微分方程的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. SEIR 模型 1.1 SEIR 模型的提出 建立传染病的数学模型来描述传染病的传播过程,要根据传染病的发病机理和传播规律, 结合疫情

Python小白的数学建模课-B4. 新冠疫情 SIR模型 传染病的数学模型是数学建模中的典型问题,常见的传染病模型有 SI.SIR.SIRS.SEIR 模型. SIR 模型将人群分为易感者(S类).患病者(I类)和康复者(R 类),考虑了患病者治愈后的免疫能力. 本文详细给出了 SIR 模型微分方程.相空间分析的建模.例程.结果和分析,让小白都能懂. 『Python小白的数学建模课 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 疫情传播 SIR 模型 传染病的传播特性不可能通过真实的