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

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5105 给定a,b,c,d,l,r,表示有一个函数f(x)=|a∗x3+b∗x2+c∗x+d|(L≤x≤R),求函数最大值. 考虑极点可能有0~2个.在极值点处函数的单调性会发生变化,所以最大值一定就在区间边界和极值点上.所以求下l,r,极值点的函数大小然后取最大的即可. #include <cstdio> #include <cstdlib> #include <cmath> #in

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

(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

第一次发BZOJ的题解,先从水题开始吧,好不容易找到一道水题,那就从这题开始吧. 1.题设部分{ 题目描述: 在一个2维平面上有两条传送带,每一条传送带可以看成是一条线段.两条传送带分别为线段AB和线段CD.lxhgww在AB上的移动速度为P,在CD上的移动速度为Q,在平面上的移动速度R.现在lxhgww想从A点走到D点,他想知道最少需要走多长时间? Sample Input 0 0 0 100 100 0 100 100 2 2 1 Sample Output 136.60 [Submit]

内置函数是 Python 的一大特色,用极简的语法实现很多常用的操作. 它们预先定义在内置命名空间中,开箱即用,所见即所得.Python 被公认是一种新手友好型的语言,这种说法能够成立,内置函数在其中起到了极关键的作用. 举个例子,求字符串 x 的长度,Python 的写法是 len(x) ,而且这种写法对列表.元组和字典等对象也同样适用,只需要传入对应的参数即可.len() 函数是共用的. 这是一种极简哲学的体现:Simple is better than complex. 但是,有些语言并不

U62364 三次函数极值 题面 给定一个三次函数\(f(x)=a_3x^3+a_2x^2+a_1x+a_0\) 求其极值. 格式 输入包括一行四个整数\(a_3,a_2,a_1,a_0\) 输出包括几个坐标或-1.两个坐标时请先输出横坐标较小的. 样例#1 输入 2 -10 5 1 输出 (0.272233,1.66041)(3.0611,-20.0308) 样例#2 输入 1 0 0 0 输出 -1 数据限制 规模 \(a_i\) 40% \([-9,10]\) 60% \([-299,70

//给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main() { ,sum1; ]={,-,,,,,-,,,-};//数组要定义的时候直接全部赋值 //int a[10];!!!!! // a[10]={1,-2,3,4,5,6, //给定N个整数序列{A1,A2,A3...An},求函数f(i,j)=(k=i~j)Ak的求和 # include<stdio.h> void main(

通达信zig函数的python实现 代码 # coding: utf-8 """ Created on Sat Jan 05 18:53:39 2019 http://www.pianshen.com/article/363258879/ @author: duanqs """ import numpy as np import tushare as ts import matplotlib.pyplot as plt ZIG_STATE_STA

4.输入x,编程试求函数 y=sin(x^2)/(1-cosx)的值. 这里的"^"表示乘方. package study; import java.util.Scanner; public class demo1 { public static void main(String[] args){ double x; double y; System.out.println("请输入x的值"); Scanner sc=new Scanner(System.in);

id()函数是python的内置函数,用于获取对象的内存地址. 1.1 可以看出,33被存储在内存地址19877464上,对变量a赋值,实际上是将其指向存储着33的内存地址. 1.2 不仅是数字类型,不同字符串里相同的字符实际上指向的是同一内存地址 1.3 但是字符“3”与数字3的存储地址是不一样的 那么,python中传递给函数的参数是传值还是传址呢?这取决于传递的是可变对象还是不可变对象. 2.1 不可变对象 把变量传递给函数实际上是让函数里的变量也指向存储数字3的内存地址,而在函数内对变量

二分法求函数的零点 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 有函数:f(x) = x5 - 15 * x4+ 85 * x3- 225 * x2+ 274 * x - 121 已知 f(1.5) > 0 , f(2.4) < 0 且方程 f(x) = 0 在区间 [1.5,2.4] 有且只有一个根,请用二分法求出该根. 输入 无. 输出 该方程在区间[1.5,2.4]中的根.要求四舍五入到小数点后6位. 解析 浮点二分练手题,首先打个表判断函数在[1.5,2.4]的单调性

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

解:展开函数式得到2yx2+2xy+y=x2-2x-3 继而得到(2y-1)x2+(2y+2)x+(y+3)=0 将上式看作x的二次方程,y组成了方程的系数. 只有Δ>=0,x才有实值. Δ=(2y+2)2-4(2y-1)(y+3)=-4y2-12y+16>=0 推导出(y+4)(y-1)<=0 满足条件的y在-4和1之间 下图是函数曲线,可见理论是符合实际的. 对于y=(a'x2+b'x+c')/(ax2+bx+c)类似的函数求极值,都可以用此判别法,注意a不可以为零,否则不可以用此方

1.      roots函数 针对多项式求零点(详见MATLAB多项式及多项式拟合) 2.      fzero函数 返回一元函数在某个区间内的的零点. x0 = fzero(@(x)x.^2-3*x-4,[1,5]); 只能求区间里面的一个零点,并且要求在给定区间端点函数值异号,所以使用之前应该先作图,得出单个零点分布的区间,然后使用该函数求零点.若有多个零点,则需多次使用该函数. 如需求上例中的全部零点,先作图 fplot(@(x)x.^2-3*x-4,[-10,10]); 得知两个零点的

###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

目录: 一.创建和调用函数 二.函数的参数 三.函数的返回值 四.课时17课后习题及答案 为了使得程序得代码变得简单,就需要把程序分解成较小得组成部分.有三种方法可以实现:函数.对象.模块. *********************** 一.创建和调用函数 *********************** 此前接触的BIF就是Python帮我们封装好的函数.在Python中创建一个函数用def关键字. def myFristFunction(): print("DC love ZWW"

前言 相信大家小时候都玩过神奇的乐高积木, 只要通过想象力和创造力我们可以拼凑很多神奇的东西,那么随着我们学习的深入,我们编写的Python代码也将日益增加,并且也越来越复杂, 所以呢,我们需要找寻一种方法,对这些复杂的方法进行重新的组织,目的就是为了使代码的逻辑更加简单易懂. 我们说了,优秀的东西永远是经典的,而经典的东西永远是简单的,不是说复杂不好,而是复杂的东西简单化,而之就会成为经典.为了实现我们的程序代码更加的简单,我们要学着把程序成为越来越小组成部分,在这里呢,小甲鱼会教大家三种方法

今日内容概要 es的查询 Elasticsearch之排序查询 Elasticsearch之分页查询 Elasticsearch之布尔查询 Elasticsearch之查询结果过滤 Elasticsearch之高亮查询 Elasticsearch之聚合函数 Python操作es 内容详细 1.es的查询 1.1 准备数据 # 准备数据 PUT lqz/_doc/1 { "name":"顾老二", "age":30, "from"

分别用迭代方法和递归方法实现求幂迭代方法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1)递归方法1的时间复杂度为O(logn),空间复杂度为O(logn)递归方法2的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(n)#!/usr/bin/env python #coding -*- utf:8 -*- def pow_1(x, n, choice): if choice==0: return pow_1_iter(x, n, 1) if choice==1: return pow_1_rec(x, n) #