为什么我的规则不能在一个简单的代数方程中求解X？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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一个简单的方法：截取子类名称中不包含基类后缀的部分

在代码中，我们可能会为了能够一眼看清类之间的继承（从属）关系而在子类名称后缀中带上基类的名称。但是由于这种情况下的基类不参与实际的业务，所以对外（文件/网络）的名称通常不需要带上这个后缀。...本文提供一个简单的方法，让子类中基类的后缀删掉，只取得前面的那部分。在这段代码中，我们至少需要获得两个传入的参数，一个是基类的名称，一个是子类的名称。...另外，我们还需要有一些约束，必须有一个类型是另外一个类型的子类。于是我们可能必须来使用泛型做这样的约束。...于是使用起来只需要简单调用一下： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 class Program { static void Main(string...X。

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为什么不能在同一个Pod中创建两个使用相同端口的容器

实验前序：通过一个简单的实验，告诉大家，如何去避免错误，如何排查错误，解决思路。...不说了，直接开怼实验创建一个yaml文件： [root@k8s-master ~]# cat pod-1.yaml apiVersion: v1 kind: Pod metadata: name...因为一个Pod的容器共享一个网络栈 [root@k8s-master ~]# kubectl get pods NAME READY STATUS...的描述信息，发现nginx-1这个容器是错误的 [root@k8s-master ~]# kubectl describe pods test-pod Name: test-pod Namespace...restarting failed container 我们再通过查看这个Pod里的nginx-1这个容器的日志，发现确实80端口被占用导致容器错误 [root@k8s-master ~]# kubectl

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Matlab符号运算

若表达式中有两个符号变量与x的距离相等，则ASCII码大者优先。 symvar()函数可以用于查找一个符号表达式中的符号变量，函数的调用格式为：symvar(s,n)。...符号函数的积分 1 不定积分在MATLAB中，求不定积分的函数是int，其常用调用格式为：int(f, x)求函数f对变量x的不定积分。...符号方程求解代数方程在MATLAB中，求解用符号表达式表示的代数方程可由函数solve( )实现，其调用格式为: solve(s):求解符号表达式s的代数方程，求解变量为默认变量。...solve(s,v):求解符号表达式s的代数方程，求解变量为v。...solvel(s1,s2… ,sn,vl,v2,…,vn):求解符号表达式s1，s2，… , sn组成的代数方程组，求解变量分别为v1，v2，…， vn。常微分方程

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Matlab求解微分代数方程 (DAE)

周末有位同学请教了一个问题，他要求解一个微分方程组，但微分方程变量之间还有个线性方程组关系，这个就是典型的微分代数方程，Matlab里面有专门的求解方法，什么是微分代数方程？...微分代数方程是一类微分方程，其中一个或多个因变量导数未出现在方程中。方程中出现的未包含其导数的变量称为代数变量，代数变量的存在意味着不能将这些方程记为显式形式 y′=f(t,y)。...) 在此形式中，由于主对角线存在一个或多个零值，因此代数变量的存在会产生奇异质量矩阵。...默认情况下，求解器会自动检验质量矩阵的奇异性，以检测 DAE 方程组。如果提前知道奇异性，则可将 odeset 的 MassSingular 选项设为 'yes'。...对于 DAE，还可以使用 odeset 的 InitialSlope 属性为求解器提供 y′(0) 的初始条件估计值。

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matlab符号计算(二)

若A与B为同型阵列时，A+B、A-B分别对对应分量进行加减；若A与B中至少有一个为标量，则把标量扩大为与另外一个同型的阵列，再按对应的分量进行加减。 A*B：叉乘。A*B为线性代数中定义的矩阵乘法。...X=A\B为符号线性方程组A*X=B 的解。A\B近似地等于inv(A)*B。若X不存在或者不唯一，则产生一警告信息。矩阵A可以是矩形矩阵（即非正阵），但此时要求方程组必须是相容的。 A....例1 syms a b c d e f A = [a,b; c,d]; B = [e,f]; % 求解符号线性方程组X*A=B的解 X = B/A ?...(c) 符号表达式的最简形式：simple 格式：r = simple(S)，该命令试图找出符号表达式S的代数上的简单形式，显示任意的能使表达式S长度变短的表达式，且返回其中最短的一个。...，请分享到朋友圈，想要获得更多信息，请关注我。

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【机器学习笔记】：大话线性回归（一）

如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑，不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢？...虽然我们得到了损失函数，但是如果从统计理论的角度出发来推导损失函数，我认为更有说服力，也能更好地理解线性回归模型，以及为什么开始要提出那些假设条件。...最小二乘法最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程式数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法估计的正规方程。...但在这个代码实现中需要注意：X矩阵不能为奇异矩阵，否则是无法求解矩阵的逆的。下面是手撸最小二乘法的代码实现部分。...可以看到这是一个简单的二维平面，蓝色代表一个变量X和因变量Y的散点图，红色是我们通过最小二乘法拟合出来的直线。

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傅里叶变换公式整理，意义和定义，概念及推导

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。看到论坛有一个朋友提问为什么傅里叶变换可以将时域变为频域？这个问题真是问到了灵魂深处。...我们解决这一问题的思路是归一化，用一个恒定的标准的公式去拼凑不规则的多样化的信号。于是就有了信号的分解的问题。就像化学定义中把物质分解成具有统一性质的原子分子等等。...为什么是正弦波（或余弦波），可不可以是其他的波？另一个问题是对通信的同学的，我们学过多个变换那么这些变换之间有哪些关系？在下面的篇章中，我将回答这三个问题。...那为什么能做这种分解呢？原因在于这是一个线性系统，或者说这个方程是一个线性方程，因此遵循叠加原理，可以简单的证明这个一般性结论。...当然实际求解不用那么绕，以简谐振动方程为例，直接对方程左右两边做傅里叶变换即得上式带尖头的函数代表时域函数的傅里叶变换，这是一个代数方程，容易求得通过上述描述，我们可以看到，将一个函数做傅里叶变换或者展开为傅里叶级数

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【机器学习笔记】：大话线性回归（一）

如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。这很符合我们正常逻辑，不难理解。那统计学中的线性回归是如何解释的呢？...虽然我们得到了损失函数，但是如果从统计理论的角度出发来推导损失函数，我认为更有说服力，也能更好地理解线性回归模型，以及为什么开始要提出那些假设条件。...最小二乘法最小二乘法可以将误差方程转化为有确定解的代数方程组（其方程式数目正好等于未知数的个数），从而可求解出这些未知参数。这个有确定解的代数方程组称为最小二乘法估计的正规方程。...但在这个代码实现中需要注意：X矩阵不能为奇异矩阵，否则是无法求解矩阵的逆的。下面是手撸最小二乘法的代码实现部分。...可以看到这是一个简单的二维平面，蓝色代表一个变量X和因变量Y的散点图，红色是我们通过最小二乘法拟合出来的直线。

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数值传热学

因此求解能量守恒方程是工业界的一个很现实的需求，所以计算就真的就是计算，就是解方程算数的一个过程。那什么是数值传热学？那就是如何解导热方程、如何解对流传热方程、如何解热辐射方程的这么一个学科。...这个方法大致来说就是分两步：第一步就是将我们的数值传热学的偏微方程变成一个代数方程组，这个代数方程组在理论上与我们的微分方程非常接近，接近到什么程度呢？理论上可以无限接近。...第二步就是如何来解这个代数方程组。于是我们就有了——有限差分法，通过有限差分法就可以将我们的二阶非线性偏微分方程变成一个代数方程组。有了代数方程组就可以解出来了，也就是线性代数的直接解法和迭代求解。...这个解代数方程组的技术非常的成熟，我们可以直接使用，当然有限差分法有很多问题，于是我们就针对传热学方程的特点，提出了一个更合适的有限体积法。...但是不论哪种方法，它们的目的都是一样的，就是把传热学的微分方程变成一个代数方程组。所以计算传热学很简单，就是上述的两种步骤。

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matlab—方程式求根

我们要求的是x，x在这里只是一个符号而已，所以我们就要用到符号变量syms 定义一个变量为符号变量的格式为：syms x或x=sym(‘x’) 讲到这里我们发现定义为符号变量其实有很大的作用...这里我们需要用到一个函数subs，其调用格式为subs(z,x,c)，他表达的含义是函数z中的符号变量被c替代，那么下面我们就来试试添加条件以后，求出来的积分是什么样的图15-6 求解积分2 15.2...：solve(eq,var)，其中，eq代表一个符号表达式或者字符串，var代表变量名称示例：图15-7 solve函数刚才我们做的是一个方程式求解，那如果我有两个甚至多个方程组要求解...，应该怎么做呢，其实还是用到solve函数，下面给出示例实例：图15-8 求解方程组看完了方程组的求解，我们再想想，还有什么是我们学过的方程，代数方程也可以用solve函数求解 ...示例：图15-9 代数方程求解我们要用a和b来表示x，就只需要在solve的第二个参数里写上x，反过来，想用其他的变量来表示某个变量，只需要把这个变量写在solve的第二个参数里即可

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经典的全连接前馈神经网络与BP

神经网络分类：机器学习的四要素讨论：线性模型与广义线性模型对于部分数据来说，其本身就是稀疏，可以通过线性模型直接优化求解，但是实际生活中大多数数据都是不稀疏，并且不可以通过简单的线性模型直接求解可得...与神经元模型不同的是，感知器中的权值是通过训练得到，因此，根据以前的知识我们知道，感知器类似一个逻辑回归模型，可以做线性分类任务，但只能简单的线性分类任务。...中间所有节点组成的一层叫做隐藏层，因为我们不能在训练样本集中观测到它们的值。同时可以看到，以上神经网络的例子中有3个输入单元（偏置单元不计在内），3个隐藏单元及一个输出单元。...给定一个包含个样例的数据集，我们可以定义整体代价函数为：以上公式中的第一项是一个均方差项。第二项是一个规则化项（也叫权重衰减项），其目的是减小权重的幅度，防止过度拟合。...一般你会发现这个权重衰减实际上是贝叶斯规则化方法的变种。在贝叶斯规则化方法中，我们将高斯先验概率引入到参数中计算MAP（极大后验）估计（而不是极大似然估计）。]

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你有的我都不要！剔除另一个文本中存在的字符，原来这么简单！

小勤：怎么对第一个文本，剔除第二个文本里出现过的内容？大海：直接删除（Text.Remove）啊！小勤：一个文本删除另一个文本？好像不行吧？...大海：Text.Remove函数是针对一个文本删除一个列表里面的信息，你把第二个文本转成一个列表（Text.ToList）不就行了？小勤：对哦！原来这么简单！

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Matlab系列之符号运算（下）

符号矩阵的运算运算和数值矩阵的类似，具体的介绍就参考之前的发的篇章了，直接进行部分运算举例，遇不懂的也继续参考之前发的篇章； Matlab系列之矩阵秀数组的运算+矩阵的运算举例1： %简单的运算...符号积分变换介绍几种比较常见的积分变换的函数使用，Fourier变换、Laplace和z变换，关于他们的定义我就不说了，有需要的可自行再深入了解，只对这三种变换的函数进行使用介绍。...符号方程求解代数方程求解上一篇中的举例其实已经接触到了该函数，即solve函数，直接上格式： g=solve(eq)%求解代数方程eq=0，默认自变量 g=solve(eq,var)%求解代数方程eq...,varn)%求解由多个符号表达式组成的代数方程组，自变量分别为var1,var2,......微分方程求解微分方程的求解之前首先要了解微分方程在MATLAB中该怎么表示，微分方程中用D表示一次微分，D2和D3分别表示二次以及三次微分，D之后的字符为因变量。

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猫头虎分享：Python库 SymPy 的简介、安装、用法详解入门教程 ‍

摘要在Python的世界中，SymPy 是一个不可忽视的符号数学库。本文将深入探讨SymPy的安装步骤、主要功能、以及在实际应用中的操作技巧。...方程求解：SymPy 可以解代数方程、微分方程、差分方程等。矩阵运算：支持矩阵的基本运算、行列式、特征值与特征向量等高级操作。绘图：能够生成函数图形，帮助可视化分析。...方程求解 SymPy 可以解代数方程： solution = sp.solve(expr, x) print(solution) 6....如果要定义多个符号，可以用逗号分隔：x, y = symbols('x y')。 Q2: 如何避免 SymPy 中的精度问题？...sp.N(sp.pi, 50) # 将 π 计算到50位小数 Q3: 为什么 SymPy 的表达式看起来那么复杂？答: SymPy 处理复杂表达式时，有时会出现未简化的表达式。

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matlab-微分方程求解方法汇总

之前零零散散写了一些matlab中微分方程求解方法，本文做个汇总和一些补充。...每个向量的斜率是dy/dx。 axis标记了坐标轴，并提供了一个窗口，其中xmin=0, xmax=2, ymin=0, ymax=1.5。...quiver函数说明：quiver(X,Y,U,V) 在由 X 和 Y 指定的笛卡尔坐标上绘制具有定向分量 U 和 V 的箭头。...('t'),ylabel('x'), grid 方法3：ode45和其他的ode相关solver 参考： Matlab通过ode系列函数求解微分方程 matlab微分方程ODE求解器的事件(Event...)属性 Matlab求解微分代数方程 (DAE) 方法4：simulink求解 ‍参考： Matlab/Simulink求解微分方程样例分享几个微分方程求解框图样例微分方程表达式

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怎么用python求反函数？

前言在数学中，反函数是指给定一个函数，可以通过求解方程来找到另一个函数，使得两个函数的复合等于恒等函数。Python作为一种强大的编程语言，可以使用不同的方法来求解反函数。...换句话说，反函数是原函数的镜像，可以将输入和输出进行互换。求反函数的方法求解反函数的方法有多种，下面介绍两种常见的方法。代数方法通过代数方程求解来找到反函数。...对于一些简单的函数，可以通过变量替换和方程求解的方法来求得反函数。这种方法适用于具有解析表达式的函数。编程方法使用编程语言如Python来求解反函数。...示例代码下面是一个使用Python编程方法求解反函数的示例代码，以求解函数 f(x) = x^2 的反函数为例： import scipy.optimize as opt def f(x):...对于简单的函数，我们可以使用代数方法来求解反函数。

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自动求梯度

在实际应用中，为减小截断误差，常采用以下公式来计算梯度： f′(x)=lim⁡Δx→0f(x+Δx)−f(x−Δx)2Δx\begin{array}{c} f^{'}(x) = \lim_{\Delta...f(x−Δx) 1.2 优缺点优：实现简单缺：计算出的导数的准确度依赖于的选取，容易产生舍入误差和截断误差；同时，对于每个参数都需要单独施加扰动，计算梯度的复杂度较高，为，其中...符号计算的输入和输出都是数学表达式，一般包括对数学表达式的化简、因式分解、微分、积分、解代数方程、求解常微分方程等运算。...符号计算一般来讲是对输入的表达式，通过迭代或递归使用一些事先定义的规则进行转换。当转换结果不能再继续使用变换规则时，便停止计算。...对于一般地函数形式前向模式需要对每一个输入变量都进行一遍遍历，共需要遍；反向模式需要对每一个输出变量都进行一遍遍历，共需要遍；在前馈神经网络的参数学习中，风险函数为，故采用反向模式最为有效

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在图像的傅里叶变换中,什么是基本图像_傅立叶变换

正弦基函数是微分运算的本征函数,从而使得线性微分方程的求解可以转化为常系数的代数方程的求解.在线性时不变的物理系统内,频率是个不变的性质,从而系统对于复杂激励的响应可以通过组合其对不同频率正弦信号的响应来获取...傅立叶变换以前，图像（未压缩的位图）是由对在连续空间（现实空间）上的采样得到一系列点的集合，我们习惯用一个二维矩阵表示空间上各点，则图像可由z=f(x,y)来表示。...由于空间是三维的，图像是二维的，因此空间中物体在另一个维度上的关系就由梯度来表示，这样我们可以通过观察图像得知物体在三维空间中的对应关系。为什么要提梯度？...你这个问题很有起发，我也一直想这类问题。拉普拉斯变换的推导途径：　　1、从数学角度：通过积分变换进行函数到函数的变换，将微分方程变为代数方程。　　...拉普拉斯变换被用于求解微分方程，主要是应用拉普拉斯变换的几个性质，使求解微分方程转变为求解代数方程（因为求解代数方程总比求解微分方程容易得多！

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番外特别篇之为什么我不建议你直接使用UIImage传值?--从一个诡异的相册九图连读崩溃bug谈起

关于"番外特别篇" 所谓"番外特别篇",就是系列文章更新期间内,随机插入的一篇文章.目前我正在更新的系列文章是实现iOS图片等资源文件的热更新化.但是,这两天,被一个自己App中诡异的相册读取的Bug...3.确定是PHImageManager 的问题requestImageForAsset:方法引起的高内存占用当你通过注释法,配合断点,很容易就可以引起内存高占用的代码.此处,我的App中,是读取相册原图...首先,我要说明下,我解决的思路和方式,很大程度上依赖也受限于我已有的经验,此处的解法,可能不是最优解,最多只能算是个通用解.说不定,将来等我再研究下渲染机制一类的技术,会有一个新的更简单的方法.欢迎大神补充...无法直接以UIImage格式,连续在轮播图上显示九张图此处对应的是一个本地大图预览功能,实现是在前一个页面把九张本地图的UIImage传递给轮播预览组件.此处的坑是: 把一个存放在数组中的UIImage...或许,我应该研究下一个UIImage对象,竟然会二次引起高内存占用的原因.欢迎大神完善!

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自定义求解器之Cholesky分解法

对称正定矩阵可以分解为，这种分解被称为Cholesky分解，是LU分解的一个重要特例，可以显著降低计算量。在计算机程序中常常用到这种方法解线性代数方程组。...它的优点是节省存储量，得到的L矩阵可以覆盖原来的A矩阵。对于方程组，可以写成，令，则。...考察一个3X3矩阵: 则，分解的算法： import numpy as np import math class LinerSolver: def __init__(...], [1, 2.75, 3.5] ]) b = np.array([4, 6, 7.25]) cls = LinerSolver(A, b) #创建一个求解器的实例...cls x = cls.CholeskiSolver() #调用Choleski法求解 print(x) 与高斯消去法相比，LL分解的优点在于，一旦A被分解，我们就可以对任意多个常量向量b求解Ax

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