公式不便于在这里编辑,所以在word中编辑好了,截图过来. 用python+牛顿迭代法   求 y =(x-2)**3的解 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt ''' 牛顿迭代法实现 y =(x-2)**3的解 ''' def f(x): return (x-2)**3 def fd(x): return 3*((x-2)**2) def newtonMethod(n,assum): time = n x = assum next

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

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

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

求方程x1+x2+x3=15的整数解的数目要求0≤x1≤5,0≤x2≤6,0≤x3≤7.解:令N为全体非负整数解(x1,x2,x3),A1为其中x1≥6的解:y1=x1-6≥0的解:A2为其中x2≥7的解:y2=x2-7≥0的解:A3为其中x3≥8的解.y3=x3-8≥0的解 A1的个数,相当于对(y1+6)+x2+x3=15求非负整数解的个数,其为C(3+9-1,9)=C(11,2) A2的个数,相当于对x1+(y2+7)+x3=15求非负整数解的个数.C(3+8-1,8)=C(10,2) A

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

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

要点: 首先对于任何方程 :f(x)=0 ,可以转换成 f(x)+x-x => f(x)+x=x; 取g(x)=f(x)+x;  那么 新方程g(x)=x 的解即是 f(x)=0的解,即g(x)-x=0 成立时有 f(x)+x-x=0 现在研究g(x)=x 的解,该方程的解对应 函数 y=g(x) 与 函数y=x的交点(x1,y1)的x坐标即x1. 函数y=x 是对称直线,上面的的任意点(xa,ya)有xa=ya. picard 方法的具体过程是,选任意x=x0(当然实际上是有条件的,见教程例9

问题描述 给定三次函数f(x)=ax3+bx2+cx+d的4个系数a,b,c,d,以及一个数z,请用牛顿迭代法求出函数f(x)=0在z附近的根,并给出迭代所需要次数. 牛顿迭代法的原理如下(参考下图): 设xk是方程f(x)=0的精确解x*附近的一个猜测解,过点Pk(xk,f(xk))作f(x)的切线.该切线与x轴的交点比xk更接近方程的精确解程x*. 迭代公式为:xk+1= xk - f(xk)/f '(xk),当f(x)的绝对值足够小的时候即可结束迭代. 注意:对于本题给定函数f(x),f

给定一个字符串,求它最长的回文子串长度,例如输入字符串'35534321',它的最长回文子串是'3553',所以返回4. 最容易想到的办法是枚举出所有的子串,然后一一判断是否为回文串,返回最长的回文子串长度.不用我说,枚举实现的耗时是我们无法忍受的.那么有没有高效查找回文子串的方法呢?答案当然是肯定的,那就是中心扩展法,选择一个元素作为中心,然后向外发散的寻找以该元素为圆心的最大回文子串.但是又出现了新的问题,回文子串的长度即可能是基数,也可能好是偶数,对于长度为偶数的回文子串来说是不存在中心元

记录python实现最大公约数&最小公位数两种算法 概念 最大公约数:指两个或多个整数共有约数中最大的一个 最小公倍数:两个或多个整数公有的倍数叫做它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数就叫做这几个整数的最小公倍数 二者关系:两个数之积=最小公倍数*最大公约数 实例 辗转相除法 a=int(input('please enter 1st num:')) b=int(input('please enter 2nd num:')) s=a*b while a%b!=0: a,b=b,(a%b)

概要 今天偶然看到有个关于数学中集合的问题,就突发奇想的想用python实现下求一个集合的子集. 准备 我当然先要复习下,什么是集合,什么是子集? 比较粗犷的讲法,集合就是一堆确定的东西,细致一点的讲法呢,就是由一个或多个确定的元素所构成的整体,集合中的东西称为元素. 集合有一些特性: 1.确定性 给定一个集合,任给一个元素,该元素或者属于或者不属于该集合,二者必居其一,不允许有模棱两可的情况出现. 2.互异性 一个集合中,任何两个元素都认为是不相同的,即每个元素只能出现一次.有时需要对同一元素

SymPy是符号数学的Python库.它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统,同时保持代码简洁.易于理解和扩展 服务器Ubuntu 1.安装Python 2.安装SymPy库 sudo pip install sympy 3.解一元一次方程 x*2-6=0 print solve(x * 3 - 6, x) 结果 4.解二元一次方程 from sympy import * x=Symbol('x') y=Symbol('y') print solve([y+x-1,3*x+2*y-5],[x,

//牛顿迭代法! /* ============================================================ 题目:用牛顿迭代法求解3*x*x*x-2*x*x-16=0的近似解. ============================================================ */ #include<stdio.h> #include<math.h> #define E 1e-8 double hs(double x) {

求解方法: 1.整数求余 2.重复进行,整数除2再求余,直到除数为0 3.拼接余数 4.反转字符串 def int2two(intNo): twoStr='' if intNo == 0: twoStr = ' while intNo != 0: intMod = intNo % 2 intNo = intNo//2 twoStr = twoStr + str(intMod) return '0b%08d' %int(twoStr[::-1]) if __name__ == '__main__'

目的:求多个集合之前的并集,例如:现有四个集合C1 = {11, 22, 13, 14}.C2  = {11, 32, 23, 14, 35}.C3 = {11, 22, 38}.C4 = {11, 22, 33, 14, 55, 66},则它们之间的并集应该为: C1 & C2 & C3 = {11}.C1 & C2 & C4 = {14}.C1 & C3 & C4 = {22}.如下图所示: 实现方法:Python自带了set数据类型,并且可以实现求集合

#求一元二次方程的解 import math def equation(a,b,c): h=b*b-4*a*c #一元二次方程的解,百度来的 if h>=0: x1=(-b+math.sqrt(h))/2*a #sqrt函数求平方根 x2=(-b-math.sqrt(h))/2*a print('x1=%.2f'%x1,'x2=%.2f'%x2) else: print('方程无解') equation(1,2,1)

考虑一个函数$y=f(\textbf{x}) (R^n\rightarrow R)$,y的Hessian矩阵定义如下: 考虑一个函数:$$f(x)=b^Tx+\frac{1}{2}x^{T}Ax\\其中b^T=[1,3,5], A在代码中可读,可以自定义$$ 求该函数在x = [0,0,0]处海森矩阵值的python代码如下: 本代码需要用到torch.autograd包中的核心函数torch.autograd.grad.相邻随笔中有详细参考解析.大致原理是人工求导并保留了计算图,所以求二阶导很

一.二分法 假设有这样一个函数f(x) 函数与x轴有一个交点(也就是f(a)*f(b)<0,a<b),现在我们要求这个点的x值,也就是方程f(x)=0的一个实根 直接解显然不合适,那么接下来就轮到二分法出场了. 从图中可以看出4<x<5,我们把[4,5]称为这个根的一个隔离区间(记作[a,b]),你可以把它想象成一个夹板,把我们要求的数(记作ξ)夹在中间, 那么我们只需要不断缩小夹板间的距离就能求出较为精确的ξ值了. 首先,我们取隔离区间的中点(a+b)/2, 如图,令e=(a+b

方法一: a=[1,2,3] b=[1,3,4] c=list(set(a).intersection(set(b))) print c #[1,3] 这种方法是先把list转换为set,再用set求交集的方法完成list求交集. set是一个无序不重复元素集,基本功能包括关系测试.消除重复元素.集合对象还支持并.交.差.对称差等. set支持x in set, len(set) 和 for x in set.作为一个无序的集合,set不记录元素位置或插入点,因此,set不支持indexing,

s1 = 'abcdefg's2 = 'defabcdoabcdeftw's3 = '1234a's4 = 'wqweshjkb's5 = 'defabcd's6 = 'j' 求 s1.s3.s4.s5.s6 分别与 s2 的最长共同子串,分别测试有共同子串和没有共同子串的情况下此函数效率问题. s1 = 'abcdefg' s2 = 'defabcdoabcdeftw' s3 = '1234a' s4 = 'wqweshjkb' s5 = 'defabcd' s6 = 'j' def find