高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组. 所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解. 1.线性方程组 1)构造增广矩阵,即系数矩阵A增加上常数向量b(A|b) 2)通过以交换行.某行乘以非负常数和两行相加这三种初等变化将原系统转化为更简单的三角形式(triangular form) 注:这里的初等变化可以通过

高斯消元法,是线性代数中的一个算法,可用来求解线性方程组,并可以求出矩阵的秩,以及求出可逆方阵的逆矩阵.高斯消元法的原理是:若用初等行变换将增广矩阵 化为 ,则AX = B与CX = D是同解方程组.所以我们可以用初等行变换把增广矩阵转换为行阶梯阵,然后回代求出方程的解. 以上是线性代数课的回顾,下面来说说高斯消元法在编程中的应用. 首先,先介绍程序中高斯消元法的步骤:(我们设方程组中方程的个数为equ,变元的个数为var,注意:一般情况下是n个方程,n个变元,但是有些题目就故意让方程数与变元数

P3389 [模板]高斯消元法 题目背景 Gauss消元 题目描述 给定一个线性方程组,对其求解 输入输出格式 输入格式: 第一行,一个正整数 n 第二至 n+1行,每行 n+1 个整数,为a1​,a2​⋯an​ 和 b,代表一组方程. 输出格式: 共n行,每行一个数,第 i行为 xi​ (保留2位小数) 如果不存在唯一解,在第一行输出"No Solution". 输入输出样例 输入样例#1: 3 1 3 4 5 1 4 7 3 9 3 2 2 输出样例#1: -0.97 5.18 -

昨天学长教了我高斯消元法. 这里用一个栗子来模拟一下Gauss的流程. 真的通俗易懂!这里是洛谷题目链接. 这就是例子 x-2y+3z= 4x-5y+6z= 7x-8y+10z= 先将它转化为矩阵 - - - 解决这个方程组 我们会希望它变成如下形式 a b c 这样就可以表示为$x=a$,$y=b$,$z=cx=a$,$y=b$,$z=c$,$x=a$,$y=b$,$z=c$ 我们使用高斯消元,就要一步一步将每个未知数约去. 这种方法是以列为单位消去的 首先我们将第一列转化为1 0 0的形式

Flip Game Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 37427   Accepted: 16288 Description Flip game is played on a rectangular 4x4 field with two-sided pieces placed on each of its 16 squares. One side of each piece is white and the

本篇文章主要是对javascript避免数字计算精度误差的方法进行了介绍,需要的朋友可以过来参考下,希望对大家有所帮助. 如果我问你 0.1 + 0.2 等于几?你可能会送我一个白眼,0.1 + 0.2 = 0.3 啊,那还用问吗?连幼儿园的小朋友都会回答这么小儿科的问题了.但是你知道吗,同样的问题放在编程语言中,或许就不是想象中那么简单的事儿了. 不信?我们可以做个试验. 先来看一段 JS. var num1 = 0.1; var num2 = 0.2; alert(num1+num2 ===

Excel图表能够将数据可视化,在图表中另行添加趋势线和误差线,可对数据进行进一步的数据分析和统计的可视化处理.Excel中的趋势线可用于趋势预测/回归分析,共6中类型:指数(X),线性(L),对数(0),多项式(P),幂(W),移动平均(M).误差线可用于显示潜在的误差或相对于系列中每个数据标志的不确定程度.Excel中可设置误差线的显示方向:正负偏差,负偏差,正偏差:以及设置误差类型及误差量:固定值,百分比,标准偏差,标准误差,自定义类型. 本篇文章主要介绍,使用免费版的Free Spire

目录 Support Vector Machine (1) : 简单SVM原理 Support Vector Machine (2) : Sequential Minimal Optimization Support Vector Machine (3) : 再谈泛化误差(Generalization Error) Support Vector Machine Python 代码实现 Support Vector Machine(3) : 再谈量化误差(Generalization Error)

(转)Java浮点数float,bigdecimal和double精确计算的精度误差问题总结 1.float整数计算误差 案例:会员积分字段采用float类型,导致计算会员积分时,7位整数的数据计算结果出现误差. 原因:超出float精度范围,无法精确计算. float和double的精度是由尾数的位数来决定的.浮点数在内存中是按科学计数法来存储的,其整数部分始终是一个隐含着的“1”,由于它是不变的,故不能对精度造成影响. float:2^23 = 8388608,一共七位,这意味着最多能有7位

误差和残量 数值求解方程\(f(x)=0\)的根,有多种方法测算结果的近似程度.最直接的方法是计算误差.第\(n\)步迭代结果与真值\(x^\*\)的差即为第\(n\)步迭代的误差: \begin{equation*}e_n=x_n-x^*\end{equation*} 但是,我们一般是不知道真实值\(x^\*\)的,否则,我们也不会费劲去算了.所以,直接计算误差是不可能的,需要我们另辟蹊径. 一个可能的方法是,程序一直运行,直到结果不再变化.这个方法通常还是很管用的.有时候,程序结果不再变化并

前几天搜狗的一道笔试题,大意是在随机森林上增加一棵树,variance和bias如何变化呢? 参考知乎上的讨论:https://www.zhihu.com/question/27068705 另外可参考林轩田老师在机器学习技法的<Blending and Bagging>中的讲解: 综上,bias反应的是模型在样本上的值与真实值之间的误差,反应的是模型的准确度.对于blending,它反应的是模型越复杂,它的bias就越小: 对于cross-validation,当训练越充分,bias就越小.

题目链接: http://poj.org/problem?id=1222 题目大意:一堆开关,或开或关.每个开关按下后,周围4个方向开关反转.问使最后所有开关都关闭的,开关按法.0表示不按,1表示按. 解题思路: 一共只有5*6个开关. 对于每个开关,设其最终状态为x5,上下左右四个开关最终状态分别为x1,x2,x3,x4, 那么有方程x1^x2^x3^x4^x5^初始状态=0. 这样就有30个方程.解这30个线性方程组即可. 用高斯消元法来解方程组,变化如下: ①对于原本找列中绝对值最大这一步

描述求A+B是否与C相等.   输入 T组测试数据. 每组数据中有三个实数A,B,C(-10000.0<=A,B<=10000.0,-20000.0<=C<=20000.0) 数据保证小数点后不超过4位. 输出 如果相等则输出Yes 不相等则输出No 样例输入 3 -11.1 +11.1 0 11 -11.25 -0.25 1 2 +4 样例输出 Yes Yes No 对于两个浮点数相等的判断,要注意误差 #include <stdio.h> #include <

传送门:hdu 5833 Zhu and 772002 题意:给n个数,每个数的素数因子不大于2000,让你从其中选则大于等于1个数相乘之后的结果为完全平方数 思路: 小于等于2000的素数一共也只有305个 一个数,如果他某个素数因子的幂为偶,那这个素数的可以不用考虑:如果幂为奇数,那这个素数就应当被考虑如何与其他数凑成幂为偶数.例如12,可以表示为2^2*3,2的幂次为2,3的幂次为1,所以,如果要和其他数相乘为完全平方数,那么一定要与素数因子3为奇次的合并 那么根据上面两条,我们可以列出方

题目要读很久才能理解它的意思和笑点(如果你也看过那个笑话的话),读懂之后就会发现是一个高斯消元法的题目,对于我来说难点不在高斯消元,而在于字符串处理.先来说说题意吧: 总共有n个人,n个人都会有一段话,先是princess说话,里面如果提到了a1,a2,a3...这几个不同的人的话,对应提到的次数是x1,x2,x3..的话,那么下一个对话是ai这个人说的概率是xi/(x1+x2+x3)....,然后下一个人的对话里也会提到别的人,然后也有一定的概率会有下一轮对话,现在要问的就是,给定了这些对话,

//用于替换原有的toFixed,解决精度误差问题 Number.prototype.myToFixed=function(s){ if(s == null){s = 0;} var value = Math.pow(10,s);//Math.pow(x,y)返回 x 的 y 次幂的值,即10的len次方的值 //javascript的加减乘除结果会有误差,使用自定义方法 var returnStr = Math.round(this.mul(value)).div(value).toStrin

(一)一个基本概念 分贝(dB):按照对数定义的一个幅度单位.对于电压值,dB以20log(VA/VB)给出:对于功率值,以10log(PA/PB)给出.dBc是相对于一个载波信号的dB值:dBm是相对于1mW的dB值.对于dBm而言,规格中的负载电阻必须是已知的(如:1mW提供给50Ω),以确定等效的电压或电流值. (二)静态指标定义 1.量化误差(Quantization Error) 量化误差是基本误差,用简单3bit ADC来说明.输入电压被数字化,以8个离散电平来划分,分别由代码000

稀疏矩阵生成: function [a, b] = aparsesetup(n) e = ones(n, 1); n2 = n / 2; a = spdiags([-e 3*e -e], -1:1, n, n); a(n2+1, n2) = -1; a(n2, n2+1) = -1; b = zeros(n, 1); b(1) = 2; b(n) = 2; b(2 : n-1) = 1; end 雅可比方法: function x = jacobi(a, b, k) n = length(b);

第一次学怎么用高斯消元法解抑或方程组,思想其实很简单,方法可以看下面的链接:http://blog.csdn.net/zhuichao001/article/details/5440843 有了这种思想之后,一些简单的翻牌问题也算是有了头绪,还记得之前做一到翻一次牌影响曼哈顿距离为k的点的题,现在看来是有思路,但那个貌似是900个点,不好搞呀,自己回头再想想吧..先贴一记水题的代码 #include<iostream> #include<cstring> #include<c

注意:C++中double的表示是有误差的,直接通过下面的例子看一下 #include<iostream> using namespace std; int main() { double i; ;i!=;i+=0.2) { cout<<i<<endl; } ; } 本来是希望i=10的时候退出的,却成了死循环,看一下结果 看上去运行结果中好像有10,但是并没有退出循环,究其原因,C/C++语言中机器码表示的双精度实型变量是有误差的,在i从0加到10的过程中,并不是一直