1.线性规划模型: 2.使用python scipy.optimize linprog求解模型最优解: 在这里我们用到scipy中的linprog进行求解,linprog的用法见https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.linprog.html scipy.optimize.linprog(c, A_ub=None, b_ub=None, A_eq=None, b_eq=None, bounds=Non

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

利用python求解物理学中的双弹簧质能系统详解 本文主要给大家介绍了关于利用python求解物理学中双弹簧质能系统的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 物理的模型如下: 在这个系统里有两个物体,它们的质量分别是m1和m2,被两个弹簧连接在一起,伸缩系统为k1和k2,左端固定.假定没有外力时,两个弹簧的长度为L1和L2. 由于两物体有重力,那么在平面上形成摩擦力,那么摩擦系数分别为b1和b2.所以可以把微分方程写成这样: 这是一个二阶的微分方程,为了使用p

Python线性方程组求解 求解线性方程组比较简单,只需要用到一个函数(scipy.linalg.solve)就可以了.比如我们要求以下方程的解,这是一个非齐次线性方程组: 3x_1 + x_2 - 2x_3 = 5 x_1 - x_2 + 4x_3 = -2 2x_1 + 3x_3 = 2.5 import numpy as np from scipy.linalg import solve a = np.array([[3, 1, -2], [1, -1, 4], [2, 0, 3]]) b

简洁是智慧的灵魂,冗长是肤浅的藻饰.--莎士比亚<哈姆雷特> 1 PuLP 库的安装 如果您使用的是 Anaconda[1] 的话(事实上我也更推荐这样做),需要先激活你想要安装的虚拟环境,之后在 Prompt 输入 pip install pulp 不出意外的话等一会就安装完毕. 2 线性规划简介 想必大家能点开这篇文章一定都知道线性规划是什么意思吧--那么我用两个例子再简单说一下. 2.1 线性规划 2.1.1 题目描述[2] 若变量 \(x, y\) 满足约束条件: \[\left\{

参考: 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题 参考: Quadratic Programming - Official website 步骤如下: 首先安装 cvxopt library 将问题化成标准 QP 问题, 得到 P/q/G/h/A/b 直接利用自带函数求解即可cvxopt.solvers.qp(P, q[, G, h[, A, b[, solver[, initvals]]]]) 1.二次规划问题的标准形式 上式中,x为所要求解的列向量,x

一.二元输入特征线性回归 测试数据为:ex1data2.txt ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, Python代码如下: #-*- coding: UTF- -*- import random import numpy as np import mat

matlab中有专门的solve函数来解决方程组的(a-x)^2+(b-y)^2=e^2(C-x)^2+(D-y)^2=v^2已知a,b,c,d,e,v 值求解 X,Y 请问用 matlab 如何写,就是求2个园的交点问题.仿真程序为:global a b c d e v;>> a=1;b=0;c=-1;d=0;e=1.5;v=1.5;%设定你这几个未知数的值>> syms x y;%%%%%%x,y是变量>> [x,y]=solve('x^2+y^2-2*a*x-2*

例如方程组: 法1:左除法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=A\b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法2:求逆法 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1 4 5];b=[3.6;2.1;-1.4]; >> x=inv(A)*b x = 1.4818 -0.4606 0.3848 法3:用linsolve函数求解 >> A=[3 1 -1;1 2 4;-1

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

问题描述:用十进制计算30的阶乘,然后把结果转换成三进制表示,那么该进制表示的结果末尾会有多少个连续0?解析:作为笔试题的话,要想按照题意先把阶乘结果计算出来再转换成三进制最后再数0的个数,时间肯定来不及.也就是说,应该是有更简单的方法.以我们最熟悉的十进制为例,一个数乘以10相当于左移1位而右边补0:了解二进制计算的朋友们应该知道,对一个二进制数乘以2相当于左移1位而右边补0.恭喜,这对于任意素数进制都是成立的.也就是说,把从1到30的整数简单因数分解一下,看看有多少个3,那么题目中最终计算结

问题:假设一段楼梯共15个台阶,小明一步最多能上3个台阶,那么小明上这段楼梯一共有多少种方法? 解析:从第15个台阶上往回看,有3种方法可以上来(从第14个台阶上一步迈1个台阶上来,从第13个台阶上一步迈2个台阶上来,从第12个台阶上一步迈3个台阶上来),同理,第14个.13个.12个台阶都可以这样推算,从而得到公式f(n) = f(n-1) + f(n-2) + f(n-3),其中n=15.14.13.....5.4.然后就是确定这个递归公式的结束条件了,第一个台阶只有1种上法,第二个台阶有2

题目描述:题目:含有n个元素的整型数组,将这个n个元素重新组合,求出最小的数,如(321,3,32,) 最小数为321323 题目分析: 将数组中所有元素填充到个数相等,填充的数字为最后一位的数字,如这个case所示,填充之后为{321,333,322},然后按大小排序, 排序之后将填充的数字去掉,然后拼接之后的数字就为最小数,即排序之后为{321,322,333},去掉填充数字为{321,32,3},即为321323 Python实现 def mergeMinValue(lst): #生成字符

问题描述:一位酒商共有5桶葡萄酒和1桶啤酒,6个桶的容量分别为30升.32升.36升.38升.40升和62升,并且只卖整桶酒,不零卖.第一位顾客买走了2整桶葡萄酒,第二位顾客买走的葡萄酒是第一位顾客的2倍.那么,本来有多少升啤酒呢?解析:由于该酒商只卖整桶酒,简单分析几个桶的容量可知,第二位顾客必须买走剩下的3桶葡萄酒才有可能是第一位顾客的2倍.假设第一位顾客买走的葡萄酒共L升,那么第二位顾客买走的是2L升.也就是说,葡萄酒的总数应该能被3整除.所以,解法就呼之欲出了. Python 解法1 b

闲来无事,突然看到博客园首页上有人写了篇了华为2018软件岗笔试题解题思路和源代码分享.看了下题目,感觉第一题能做出来,就想着用刚刚学的python试着写一下,花费的时间有点长~~,看来又好长时间没练习算法了. 题目描述 输入两个字母串,将两个字母串都包含的字母用'_'替换后,输出两个字母串的剩余部分. 输入描述: 输入两个字符串,字符串最大长度为100.字符串只包含字母,不可能为空串,区分大小写. 输出描述: 按字符串顺序输出处理后的字符串 示例1 输入 abcd bdef 输出 a_c_ _

•计算一个数字的立方根,不使用库函数 详细描述: •接口说明 原型: public static double getCubeRoot(double input) 输入:double 待求解参数 返回值:double  输入参数的立方根,保留一位小数 牛顿迭代法:之前看到很多人说这种方法,光看代码还是不能理解什么意思,后来看了这篇博客理解了https://blog.csdn.net/sunbobosun56801/article/details/78088085 number=float(raw

c = [-10,-5,0,5,3,10,15,-20,25]   print c.index(min(c))  # 返回最小值 print c.index(max(c)) # 返回最大值  

记录一下代码,方便下次套用模板 options=optimset('MaxFunEvals',1e4,'MaxIter',1e4); [x,fval,exitflag] = fsolve(@(x) myfun1(x),[75;1.5],options) function f = myfun1(x) f=tan(x(1)*pi/180) - ( ( 1025*9.8*pi*x(2)/4-980 )/(0.625*4*(2-x(2))*24*24) );%有两个未知数x(1)和x(2),从参数里传进

考虑一个向量值函数$R^m \rightarrow R^n$,即$\textbf{y} = f(\textbf{x})$,它的雅各比(Jacobian)矩阵定义如下. 下面记录下一段使用python求向量值函数Jacobian矩阵的代码,只有向量值函数可用,如果为标量函数则会报错. import torch # 定义函数 x = torch.tensor([1, 3, 5.], requires_grad=True) A = torch.tensor([[1., 0, 1], [0, 1, 0]

系数需满足条件: a,b不能同时为0 b2-4ac≠0 代码如下def quadratic(a, b, c): """ 返回ax² + bx + c = 0的 """ if not all(map(lambda x: isinstance(x, (int, float)), (a, b, c))): raise TypeError('参数类型只能为int, float') and b == : return None # a, b不能同时为0 e

如果有相应的OJ题目,欢迎同学们提供相应的链接 相关链接 所有模板的快速链接 简单的测试 None 代码模板 /* * TIME COMPLEXITY:O(n^3) * PARAMS: * a The responding matrix of equation set. * n number of unknown factor. * l l[] mean if it is the free unit. * ans answer of unknown factor. */ int solve(do