算法提高 解二元一次方程组 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 问题描述 给定一个二元一次方程组,形如: a * x + b * y = c; d * x + e * y = f; x,y代表未知数,a, b, c, d, e, f为参数. 求解x,y 输入格式 输入包含六个整数: a, b, c, d, e, f; 输出格式 输出为方程组的解,两个整数x, y. 样例输入 例: 3 7 41 2 1 9 样例输出 例: 2 5 数据规模和约定 0 <= a, b, c, d, e,

fslove - Matlab求解多元多次方程组 简介: 之前看到网上的一些资料良莠不齐,各种转载之类的,根本无法解决实际问题,所以我打算把自己的学到的总结一下,以实例出发讲解fsolve. 示例如下: \[ \begin{cases} 2x_1 - x_2 = e^{ax_1} \\ -x_1 + 2x_2 = e^{ax_2} \\ \end{cases} \] 具体的求解过程在后面 点击跳转 1. fsolve的基本使用 调用格式一: X = fslove(FUN,X0) 功能:给定初值X

/** * author:johnny zen * date:2017-09-20 11:19 * function:Calculate Ternary system of equations * notice:时间仓促,仅仅实现功能,方便使用,代码质量不可参考!!! */ #include<iostream> using namespace std; template<class T> ][]){ cout<<"please input matrix ele

设a和b是正整数 a+b=30 且a*b=221 求a和b的值 思路就是穷举a和b的值,每次得到a和b的一个值,看是否同时满足a+b=30且a*b=221,如果满足,那么就输出. 那么a和b的的取值范围就是关键了 由a+b=30且a和b是正整数得出0<a<=30 ,0<b<=30 由a*b=221得出a<=221 b<=221 两个条件同时满足,那么a的范围就是0<a<=30 b的范围就是0<b<=30 求出取值范围,那么穷举的范围就缩小了 fo

#include <cstdio> #include <iostream> using namespace std; /*扩展gcd证明 由于当d = gcd(a,b)时: d = d1 = gcd(b,a%b); d1 = b1x1 + a%by1; d = ax+by = b1x1+a%by1.又由于a%b = a - a%b*b; 上式变形能够有 b1x1 + (a-b*a/b)*y1 = a*y1 + b*(x1-a/b*y1); 也就是是说ax+by = a*y1 + b

本程序流程如下: (1)输入A.B.C (2)计算△ (3)判断解的个数 (4)计算解 (5)输出解 求:x2-3x+2=0的解 #输入A.B.C A=float(input("输入A:"))   #input()函数将用户输入的内容以字符串的形式返回,可以利用type()查看类型. B=float(input("输入B:")) C=float(input("输入C:")) #计算delta delta=B**2-4*A*C #判断解的个数 if

题意:给两条直线,判断相交,重合或者平行 思路:判断重合可以用叉积,平行用斜率,其他情况即为相交. 求交点: 这里也用到叉积的原理.假设交点为p0(x0,y0).则有: (p1-p0)X(p2-p0)=0 (p3-p0)X(p2-p0)=0 展开后即是 (y1-y2)x0+(x2-x1)y0+x1y2-x2y1=0 (y3-y4)x0+(x4-x3)y0+x3y4-x4y3=0 将x0,y0作为变量求解二元一次方程组. 假设有二元一次方程组 a1x+b1y+c1=0; a2x+b2y+c2=0

构建 Polynomial 类,实现 +, -, , / and +=, -=, =, /= 参考:如何用python编程求解二元一次方程组.如x+y=3;x-y=1 参考:python对重载运算符的限制 参考:python:自定义对象的打印 operator overwrite + __add__ - __sub__ * __mul__ / __truediv__ += __iadd__ -= __isub__ *= __imul__ /= __itruediv__ 字符串打印 __str__

依旧是叉积的应用 判定重合:也就是判断给定的点是否共线的问题——叉积为0 if(!cross(p1,p2,p3) && !cross(p1,p2,p4))printf("LINE\n"); 因为给的是整数所以用非号来判断 平行也好说,就用高中知识就行了 else if((x1 - x2) * (y3 - y4) == (y1 - y2) * (x3 - x4))printf("NONE\n"); 接下来就是求交点了,设焦点为x,那么p1,p2,x共线

题目:POJ1269 题意:给你两条直线的坐标,判断两条直线是否共线.平行.相交,若相交,求出交点. 思路:直线相交判断.如果相交求交点. 首先先判断是否共线,之后判断是否平行,如果都不是就直接求交点了. #include <iostream> #include <string.h> #include <stdio.h> #include <algorithm> #include <math.h> #include <queue> #

目录 什么是线性回归 最小二乘法 一元线性回归 多元线性回归 什么是规范化 Python代码(sklearn库) 什么是线性回归(Linear regression) 引例 假设某地区租房价格只与房屋面积有关,我们现有数据集,请用一条直线尽量去拟合所给的数据,从而达到预测房屋价格的效果. 在引例中,面积是自变量,租金是因变量.使用直线去拟合训练集的数据,可得到面积-租金的函数:,即线性回归模型.利用此模型,输入面积后,便可预测出对应的租金. 百度百科定义 线性回归是利用数理统计中回归分析,来确定

<Machine Learning in Action>-- 浅谈线性回归的那些事 手撕机器学习算法系列文章已经肝了不少,自我感觉质量都挺不错的.目前已经更新了支持向量机SVM.决策树.K-近邻(KNN).贝叶斯分类,读者可根据以下内容自行"充电"(持续更新中): <Machine Learning in Action>-- 剖析支持向量机,单手狂撕线性SVM: https://www.zybuluo.com/tianxingjian/note/1755051

用 GSL 求解超定方程组及矩阵的奇异值分解(SVD) 最近在学习高动态图像(HDR)合成的算法,其中需要求解一个超定方程组,因此花了点时间研究了一下如何用 GSL 来解决这个问题. GSL 里是有最小二乘法拟合(Least-Squares Fitting)的相关算法,这些算法的声明在 gsl_fit.h 中,所以直接用 GSL 提供的 gsl_fit_linear 函数就能解决这个问题.不过我想顺便多学习一些有关 SVD 的知识.所以就没直接使用 gsl_fit_linear 函数. SVD

1.解方程 最近有多人问如何用matlab解方程组的问题,其实在matlab中解方程组还是很方便的,例如,对于代数方程组Ax=b(A为系数矩阵,非奇异)的求解,MATLAB中有两种方法:(1)x=inv(A)*b — 采用求逆运算解方程组: (2)x=A\B — 采用左除运算解方程组 PS:使用左除的运算效率要比求逆矩阵的效率高很多~ 例:x1+2x2=82x1+3x2=13>>A=[1,2;2,3];b=[8;13];>>x=inv(A)*bx =2.003.00  >&g

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

求解非线性超定方程组,网上搜到的大多是线性方程组的最小二乘解法,对于非线性方程组无济于事. 这里分享一种方法:SciPy库的scipy.optimize.leastsq函数. import numpy as np from scipy.optimize import leastsq from math import sqrt def func(i): x,y,z = i return np.asarray(( x**2-x*y+4, x**2+y**2-x*z-25, z**2-y*x+4, x

1.线性回归 假设线性函数如下: 假设我们有10个样本x1,y1),(x2,y2).....(x10,y10),求解目标就是根据多个样本求解theta0和theta1的最优值. 什么样的θ最好的呢?最能反映这些样本数据之间的规律呢? 为了解决这个问题,我们需要引入误差分析预测值与真实值之间的误差为最小. 2.梯度下降算法 梯度下降的场景: 梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程.假设这样一个场景:一个人被困在山上,需要从山上下来(i.e. 找到山的最低点,也就是山谷). 但此时山上的浓雾很

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-1222 题意:给定一个5×6的01矩阵,改变一个点的状态时它上下左右包括它自己的状态都会翻转,因为翻转2次等价与没有翻转,那么每个点要么不翻转,要么翻转一次,求最终要怎样翻转可以使得矩阵全0. 思路: 做法1(枚举): 因为数据小,可以枚举第一行的所有可能,共1<<6种,之后的每一行都根据上一行决定,然后通过判断最后一行是否满足条件来判断这种方案是否可行. 做法2(高斯消元法): 为了说的清楚,现在假定矩阵为2×3,比如

转自:http://silencethinking.blog.163.com/blog/static/911490562008928105813169/ AX=B或XA=B在MATLAB中,求解线性方程组时,主要采用前面章节介绍的除法运算符"/"和"\".如: X=A\B表示求矩阵方程AX＝B的解: X＝B/A表示矩阵方程XA=B的解. 对方程组X＝A\B,要求A和B用相同的行数,X和B有相同的列数,它的行数等于矩阵A的列数,方程X＝B/A同理. 如果矩阵A不是方阵