牛顿迭代法,又名切线法,这里不详细介绍,简单说明每一次牛顿迭代的运算:首先将各个方程式在一个根的估计值处线性化(泰勒展开式忽略高阶余项),然后求解线性化后的方程组,最后再更新根的估计值.下面以求解最简单的非线性二元方程组为例(平面二维定位最基本原理),贴出源代码: 1.新建函数fun.m,定义方程组 function f=fun(x); %定义非线性方程组如下 %变量x1 x2 %函数f1 f2 syms x1 x2 f1 = sqrt((x1-4)^2 + x2^2)-sqrt(17); f2

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

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

% 求Ax=0的解: r=rank(A): x=null(A,r) 求出来x的是归一化后的解.

题目可以转化成求关于t的同余方程的最小非负数解: x+m*t≡y+n*t (mod L) 该方程又可以转化成: k*L+(n-m)*t=x-y 利用扩展欧几里得可以解决这个问题: eg:对于方程ax+by=c 设tm=gcd(a,b) 若c%tm!=0,则该方程无整数解. 否则,列出方程: a*x0+b*y0=tm 易用extend_gcd求出x0和y0 然后最终的解就是x=x0*(c/tm),y=y0*(c/tm) 注意:若是要求最小非负整数解? 例如求y的最小非负整数解, 令r=a/tm,则

青蛙的约会 Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 10000K Total Submissions: 122871   Accepted: 26147 Description 两只青蛙在网上相识了,它们聊得很开心,于是觉得很有必要见一面.它们很高兴地发现它们住在同一条纬度线上,于是它们约定各自朝西跳,直到碰面为止.可是它们出发之前忘记了一件很重要的事情,既没有问清楚对方的特征,也没有约定见面的具体位置.不过青蛙们都是很乐观的,它们觉得只要一直朝着某个方向跳下去,总

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

概述 多项式求逆元是一个非常重要的知识点,许多多项式操作都需要用到该算法,包括多项式取模,除法,开跟,求ln,求exp,快速幂.用快速傅里叶变换和倍增法可以在$O(n log n)$的时间复杂度下求出一个$n$次多项式的逆元. 前置技能 快速数论变换(NTT),求一个数$x$在模$p$意义下的乘法逆元. 多项式的逆元 给定一个多项式$A(x)$,其次数为$deg_A$,若存在一个多项式$B(x)$,使其满足$deg_B≤deg_A$,且$A(x)\times B(x) \equiv 1 (mod

Sudoku Killer Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 3723    Accepted Submission(s): 1170 Problem Description 自从2006年3月10日至11日的首届数独世界锦标赛以后,数独这项游戏越来越受到人们的喜爱和重视.据说,在2008北京奥运会上,会将数独列为一个单独的

首先安利自己倍增求LCA的博客,前置(算不上)知识在此. LCA有3种求法:倍增求lca(上面qwq),树链剖分求lca(什么时候会了树链剖分再说.),还有,标题. 是的你也来和我一起学习这个了qwq. 开始吧. 众所周知,每当你dfs时,你都能产生一棵dfs树,可以根据你的dfs序来构建. such as(丑陋的画风): 一个dfs的顺序. 以这个为例: 那么我们写出他的遍历顺序: 假如我们要求3,8(wtf?)的LCA, 那么我们首先写出他的bfs序: 123432565217871. 然后

LCA(least common ancestors)最近公共祖先 指的就是对于一棵有根树,若结点z既是x的祖先,也是y的祖先(不要告诉我你不知道什么是祖先),那么z就是结点x和y的最近公共祖先. 定义到此. 那么怎么求LCA? 对于朴素思想,就是我要一步一步往上爬..一步一步走.先把结点x和y整到同一深度,然后再一次一个深度的往上查,直到祖先一样才break(明显是个while) 但是,一步一步实在是太慢了,所以不能脚踏实地地走 那么,考虑跳着走, 跳着走的条件就是要满足一步步数尽可能多并且不

#include<stdio.h> #include<math.h> int main() { float a,b,c,x1,x2,delta; scanf("%f %f %f",&a,&b,&c); delta=b*b-*a*c; ){ ) printf("No\n"); else printf("%f\n",(-c)/b); } ){ ){ x1=(-b+sqrt(delta))/(*a); x

BW = imregionalmax(I): 该函数获得灰度图像 I 的局部极大值,返回值BW为和原图像大小相同的二值图像,BW中元素1对应极大值,其他元素为0 BW = imregionalmax(I,conn):该函数中参数conn为连通类型.对于二值图像conn可以取值为4和8,默认值为8.对于三维图像,conn可以取值为6. 18. 26,默认值为26. J = imregionalmax(I),从以下的例子可以看到局部最大值都标为了1  [imregionalmin用法和imregio

Description 你突然有了一个大房子,房子里面有一些房间.事实上,你的房子可以看做是一个包含n*m个格子的格状矩形,每个格子是一个房间或者是一个柱子.在一开始的时候,相邻的格子之间都有墙隔着. 你想要打通一些相邻房间的墙,使得所有房间能够互相到达.在此过程中,你不能把房子给打穿,或者打通柱子(以及柱子旁边的墙).同时,你不希望在房子中有小偷的时候会很难抓,所以你希望任意两个房间之间都只有一条通路.现在,你希望统计一共有多少种可行的方案. Input 第一行两个数分别表示n和m. 接下来n

本文转载自:https://juejin.im/post/5a924df16fb9a0634514d6e1 机器学习之线性回归(纯python实现) 线性回归是机器学习中最基本的一个算法,大部分算法都是由基本的算法演变而来.本文着重用很简单的语言说一下线性回归. 线性回归 包括一元线性回归和多元线性回归,一元指的是只有一个x和一个y.通过一元对于线性回归有个基本的理解. 一元线性回归就是在数据中找到一条直线,以最小的误差来(Loss)来拟和数据. 上面提到的误差可以这样表示,假设那条直线如下图:

一.知识目录 字符串处理 ................................................................. 3 1.KMP 算法 ............................................................ 3 2.扩展 KMP ............................................................ 6 3.Manacher 最长回文子串 .......

LightOJ - 1151 思路: 将期望dp[x]看成自变量,那么递推式就可以看成方程组,用高斯消元求方程组的解就能求解出期望值 高斯消元求解的过程也是期望逆推的过程,注意边界情况的常数项,是6/d,不是1 代码: #pragma GCC optimize(2) #pragma GCC optimize(3) #pragma GCC optimize(4) #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define y1 y11 #define

摘自:http://blog.csdn.net/masibuaa/article/details/8119032 有齐次线性方程AX=0,且rank(A)=r<n时,该方程有无穷多个解, 可以用matlab 中的命令 x=null(A, r)求其基础解系.其中:r=rank(A) 例: A=[ 1 1 1 1 -3 -1 1 1 0 0 0 1 1 0 -2 0 0 -1 0 -1 -2] 用matlab 求Ax=0的基础解析的解程序为: A=[1 1 1 1 -3 -1 1;1 0 0 0 1

简介 Sympy是一个Python的科学计算库,用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值.求极限.解方程.求积分.微分方程.级数展开.矩阵运算等等计算问题.虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大,但是Python以其语法简单.易上手.异常丰富的三方库生态,个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题. 目录 1.解方程组solve()2.求极限limit()3.微分(导数)diff()4.积分  4-1.定积分integrate()  4-2.求不定积分integrate(),dsolv

1.      solve函数 ①求解单个一元方程的数值解 syms x; x0 = double(solve(x +2 - exp(x),x)); 求x+2 = exp(x)的解,结果用double显示. 使用过程中,也可以写作x+2 == exp(x),注意是'=='. 另外,若有多个解,该函数只返回一个的解. ②求解含有符号变量方程的解 syms x a b c; x0 = solve(a*x^2+b*x+c,x); 可以求得两个解. ③求解方程组 syms x y z; e1 = 2*x

OpenCASCADE解非线性方程组 eryar@163.com Abstract. 在科学技术领域里常常提出求解非线性方程组的问题,例如,用非线性函数拟合实验数据问题.非线性网络问题.几何上的曲线曲面求交问题等.OpenCASCADE中有关于非线性方程组定义的类及其求解类,本文主要介绍如何在OpenCASCADE中定义非线性方程组,及对其进行求解. Key Words. Function Set, Function Set Root, Newton Raphson Algorithm 1.In