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

目录 5.3简化操作 目录 前言 (一)有理数与多项式的简化 1.最简化-simplify() 2.展开-expand() 3.提公因式-factor() 4.合并同类项-ceiling() 5.简化分式-cancel() 6.分式展开-apart() (二)三角函数的简化 1.三角形的简化-trigsimp() 2.三角形的展开-expand_trig() (三)指数函数的简化 1.指数的合并一-powsimp() 2.指数的合并二-powdenest() 3.指数的展开:-expand_po

Eqs Time Limit: 5000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 14169   Accepted: 6972 Description Consider equations having the following form:  a1x13+ a2x23+ a3x33+ a4x43+ a5x53=0  The coefficients are given integers from the interval [-50,50].  I

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验程序 四.实验内容 求之f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式. 五.实验程序    sym

Intersection between 2d conic in OpenCASCADE eryar@163.com Abstract. OpenCASCADE provides the algorithm to implement of the intersection between two 2d conic curve. The conic is defined by its implicit quadaratic equation, so the intersection problem

FESTUNG模型介绍-1.对流方程求解 1. 控制方程 对流问题中,控制方程表达式为 \[\partial_t C + \partial_x (u^1 C) + \partial_y (u^2 C) = 0, \quad \mathrm{in} \; \Omega \] 其中边界处包含 Dirichlet 和 Neumann 边界条件,分别为 \[\begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla

简介 SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁.易于理解和扩展.它完全由Python写成,不依赖于外部库.SymPy支持符号计算.高精度计算.模式匹配.绘图.解方程.微积分.组合数学.离散 数学.几何学.概率与统计.物理学等方面的功能.(来自维基百科的描述) 更多内容请查看本人个人博客:https://huiyang865.github.io/2016/08/27/sympy/ Sympy安装方法 安装命令:pip install s

SymPy库常用函数 简介 本文抄于https://www.cnblogs.com/baby123/p/6296629.html SymPy是一个符号计算的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简 洁.易于理解和扩展.它完全由Python写成,不依赖于外部库.SymPy支持符号计算.高精度计算.模式匹配.绘图.解方程.微积分.组合数学.离散 数学.几何学.概率与统计.物理学等方面的功能.(来自维基百科的描述) 更多内容请查看本人个人博客:https://huiya

一,要解决的问题 选用合适的算法,求解三种线性方程组:一般线性方程组,对称正定方程组,三对角线性方程组. 方程略. 二,数值方法 1,使用Guass列主元消去法求解一般线性方程组. Guass列主元是为了防止Guass消去法中大数吃掉小数而引出的一种线性方程组求解方法,消元时选用一列中绝对值最大的元素作为列主元素. 算法伪代码: 消元过程 回代过程 2,使用平方根法求解对称正定方程组 平方根法.它把系数矩阵(对称正定矩阵)表示成一个下三角矩阵L和其转置的乘积的分解.这样的分解又称为Cholesk

1.位姿求解是计算机视觉中经常遇到的,Perspective-n-Points, PnP(P3P)提供了一种解决方案,它是一种由3D-2D的位姿求解方式,即需要已知匹配的3D点和图像2D点.目前遇到的场景主要有两个,其一是求解相机相对于某2维图像/3维物体的位姿,具体的如AR应用,人脸跟踪等:其二就是SLAM算法中估计相机位姿时通常需要PnP给出相机初始位姿. 这里要说明的是在场景1中,我们通常输入的是物体在世界坐标系下的3D点以及这些3D点在图像上投影的2D点,因此求得的是相机(相机坐标系)相

本文是用于记录在了解和学习CORDIC算法期间的收获,以供日后自己及他人参考:并且附上了使用Verilog实现CORDIC算法求解角度的正弦和余弦的代码.简单的testbench测试代码.以及在Modelsim下的仿真结果. 本文主要参考了: [1]https://www.cnblogs.com/aikimi7/p/3929592.html (cordic算法的verilog实现及modelsim仿真) [2]https://www.cnblogs.com/qiweiwang/archive/2

SymPy基础应用 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab

0. 写在前面 本文问题参考自文献 \(^{[1]}\) 第一章例 6,并假设了一些条件,基于 OpenFOAM-v2206 编写程序数值上求解该问题.笔者之前也写过基于 OpenFOAM 求解偏分方程的帖子,OpenFOAM 编程 | One-Dimensional Transient Heat Conduction. 1. 问题描述 假设一群山猫(捕食者)和一群山兔(被捕食者)生活在同一片区域,那么我们可以知道,山猫吃了山兔,繁殖力会增强,山猫的数量会增加.这样一来,山兔的数量会随之减少.接

一.非线性规划和线性规划不同之处 1.含有非线性的目标函数或者约束条件 2.如果最优解存在,线性规划只能存在可行域的边界上找到(一般还是在顶点处),而非线性规划的最优解可能存在于可行域的任意一点达到. 二.非线性规划的Matlab解法 1.Matlab中非线性规划的数学模型为: 其中f(x)是标量函数,A,B,Aeq,Beq是相应维数的矩阵和向量,C(x),Ceq(X)是非线性向量函数. 然后我们通过一个例子来加深印象 MATLAB实现: function f=fun1(x) %定义目标函数 f

最近接触了pLSA模型,该模型需要使用期望最大化(Expectation Maximization)算法求解. 本文简述了以下内容: 为什么需要EM算法 EM算法的推导与流程 EM算法的收敛性定理 使用EM算法求解三硬币模型 为什么需要EM算法 数理统计的基本问题就是根据样本所提供的信息,对总体的分布或者分布的数字特征作出统计推断.所谓总体,就是一个具有确定分布的随机变量,来自总体的每一个iid样本都是一个与总体有相同分布的随机变量. 参数估计是指这样一类问题——总体所服从的分布类型已知,但某些

题目描述 已知多项式方程 \[a_0 + a_1x + a_2x^2 + \dots +a_nx^n=0\] 求这个方程在\([1,m]\)内的整数解(\(n\)和\(m\)均为正整数). 输入输出格式 输入格式 共 n + 2n+2 行. 第一行包含 22 个整数 \(n\), \(m\) ,每两个整数之间用一个空格隔开. 接下来的 n+1n+1 行每行包含一个整数,依次为$ a_0,a_1,a_2\ldots a_n $ 输出格式 第一行输出方程在 \([1,m]\) 内的整数解的个数. 接

FESTUNG 模型介绍 - 2. 对流问题隐式求解 1. 控制方程 对流问题的控制方程为 \[\partial_t C + \partial_x u^1 C + \partial_y u^2 C = 0, \\ \begin{array}{cl} C = C_D & \mathrm{on} \; \partial \Omega_D, \\ - \nabla C \cdot \mathbf{v} = g_N & \mathrm{on} \; \partial \Omega_N. \end{

https://www.maplesoft.com/products/maple/ Maple高级应用和经典实例: https://wenku.baidu.com/view/f24696210722192e4536f65d.html Maple高级应用和经典实例: http://vdisk.weibo.com/s/dbLrQxb6KthZA Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一,在数学和科学领域享有盛誉,有“数学家的软件”之称.Maple 在全球拥有数百万用户,被广泛地应用于科

目录 一. 前言 1.1 本文动机 1.2 PBR知识体系 1.3 本文内容及特点 二. 初阶:PBR基本认知和应用 2.1 PBR的基本介绍 2.1.1 PBR概念 2.1.2 与物理渲染的差别 2.1.3 PBR的特征 2.2 PBR的衍变历史 2.2.1 Lambert(1760年) 2.2.2 Smith(1967年) 2.2.3 Phong(1973年) 2.2.4 Cook-Torrance(1982年) 2.2.5 Oren Nayarh(1994年) 2.2.6 Schlick(

[ReSnAd] -- iqmp ipmq e,c,\(\phi(n)\) 题目: class Key: PRIVATE_INFO = ['P', 'Q', 'D', 'DmP1', 'DmQ1'] def __init__(self, **kwargs): for k, v in kwargs.items(): setattr(self, k, v) assert self.bits % 8 == 0 def ispub(self): return all(not hasattr(self,