我想用ModelingToolkit.jl来求解大型非线性方程组。不幸的是,在NonlinearSystem中使用符号数组会产生一个方法错误:
ERROR: MethodError: no method matching hasmetadata(::Vector{Num}, ::Type{Symbolics.VariableDefaultValue})
有没有一种用ModelingToolkit求解带索引变量的非线性方程组的方法?
代码示例:
using ModelingToolkit, NonlinearSolve
vars = @variables x
@named works = Non
注:我在一段时间前就做了这件事,从那以后我学到了更多,足以理解为什么我所要求的是不现实的。在问这个问题之前,我也应该对同情做更多的研究。
我想要创建一个程序,输入一个线性方程或线性方程组作为字符串,作为回报,您输入的变量的值如下:
equation = input('Expression: ')
# Code to solve your linear equation here
print(answer)
为了明确起见,我希望能够解决像x+5=10这样的问题,或者像2x+3y=29这样的问题,并得到一个类似"5"或"4,7"的输出。
我试过搜索多
我有一个switch(),根据项目的不同,额外的内容是通过Android注解在相同的生成活动中设置的:
// this is a switch
case GlobalSearchItemDTO.TYPE_CATEGORIA:
ProductosActivity_.intent(context)
.idCategoria(globalSearchEvent.globalSearchItem.getId())
.flags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK
| Intent.FLAG_ACTIVITY_SINGLE_TOP
Dymola生成了线性和非线性方程组的总结。下面是Dymola输出的一个例子:
Sizes of nonlinear systems of equations: {6, 11, 44}
Sizes after manipulation of the nonlinear systems: {1, 9, 11}
使用OpenModelica时是否可以使用相同的信息?如果是这样的话,生成非线性方程组摘要的过程是什么?
谢谢你,迈克尔
我有一段代码,其中我试图创建一个变量teacher_doesnt_work,表示如果求和(classes_by_teachert为0与否)。
classes_by_teacher = {}
for t in all_teachers:
cur_classes = []
for d in all_days:
for p in all_day_parts:
for g in all_groups:
for s in all_subjects:
cur_classes.ap
假设我们有一个带有一些函数的遗留C文件来求解线性方程组和几个相应的全局变量。
(C)线:
/* macro definitions */
...
/* global vars */
...
/* some functions that make use of above variables */
void solveLinEq(...);
现在,我们希望在一个现代多线程C++应用程序中使用这个遗留库。因此,我们想要编写一种包装类LinEqSolver,它提供了一个用于求解线性方程组的面向对象接口,并在内部调用我们遗留的C库的函数。
但是,应该有可能存在由不同线程使用的多个LinEqSolver
我正在尝试评估和重写一个前同事的旧代码,这些代码是用MATLAB编写的,并转换为Python。我从来没有见过下面的引用符号用于下面的c计算,我很好奇它到底在做什么。 a = [25,30,35];
b = [5,10,15];
c = a'\b' % result is single value of 0.3455 这个过程的实际应用是与多度变量一起使用的,但我认为我可以将其分解为一个更简单的函数。
下面的A*(A\D)的结果怎么可能不等于D呢?
它应该产生D -以下是八度文档的摘录:
线性方程组在数值分析中普遍存在。要解线性方程组Ax = b,请使用左除法算子‘\’:x=A\b
下面是那些想尝试它的人的代码:
A = [1,1,1;0,0,0;2,1,2;2,1,2;3,5,6]
D = [1;2;3;4;5]
% A is of rank 3:
rank(A)
% therefore the system Ax=D has a unique solution
x = A\D
% but Octave has not given the good solution:
A