使用VBA迭代求解方程变量_求解特定变量的方程_使用optim()求解方程 - 腾讯云开发者社区

使用Maxima求解常微分方程~ 含带导数符号或带微分符号的未知函数的方程称为微分方程。如果在微分方程中未知函数是一个变元的函数，这样的微分方程称为常微分方程。...ode2函数只能求解一阶和二阶常微分方程，第三个例子给出的是一个三阶常微分方程，无法求解，因此输出 false。...4 利用Laplace变换法求解常微分方程(组) 如果待求解的常微分方程(组)是线性常系数的。则可以利用Laplace变换法来求解。...Maxima 中也提供了相应的求解函数 desolve()，desolve()函数既可以求解ODE 方程，也可以求解ODE方程组。函数的基本形式如下。...如果初值是已知的，可以使用atvalue()命令来提供初值。如果提供了足够的初值条件，再用的desolve()函数求解时积分常数自然就可以确定了。

1.5K2 0

Excel实战：使用VBA实现自动规划求解

标签：VBA，规划求解规划求解可能是Excel中最好的功能之一，但它使用起来相当不便，本文探讨一种自动化实现这项功能的方法。规划求解功能确定实现特定结果所需的输入。...图1 灰色单元格是变量，如果任何变量发生变化，最终利润将发生变化。手工规划求解使用上面的数字，假设想知道我们需要卖出多少套才能实现盈亏平衡（即，利润等于零）。...1.单击功能区“数据”选项卡“预测”组中的“模拟分析——单变量求解”，如下图2所示。图2 2.在“单变量求解”对话框，设置参数如下图3所示。...图4 4.一旦找到解决方案，单击“确定”关闭单变量求解对话框。如果按上述操作，示例中需要卖出571台才能实现收支平衡。...使用VBA自动化求解我们可以将相关的单元格进行命名，然后在代码中运用，这样更加灵活且通用。

2.4K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

使用sympy对一元方程求解

今天又发现了一个很棒的数学库：sympy 使用sympy库，我们可以对方程进行求解假如我们要求解方程(x-7)*(x-5) = 8 那么我们只要这样敲代码就可以了 from sympy import...* x = symbols('x') ans = solve((x-7) * (x-5) - 8, x) print(ans) 那么就会输出方程的解：3,9 如果要输出分数的话，怎么办呢？...只需要在方程里需要除的部分用Frational(a,b)就可以了，这个相当于a/b，只是可以保留分数。

3593 0

非线性方程组求解迭代算法&图像寻初始值讲解

前段时间过冷水在学习中遇到了一个解非线性方程组的问题，遇到非线性方程组的的问题过冷水果断一如既往、毫不犹豫的 fsolve()、feval()函数走起，直到有人问我溯本求源的问题——非线性方程组求解算法...于是方程f(x)=0可以近似表示为: ? 这是个线性方程，记其根为xk+1,则xk+1的计算公式为： ? 这就是解一元非线性方程的牛顿迭代法公式，我们的问题是非线性方程组，需要把一元扩展到二元。...记非线性方程组为：F(B12,B21)=0,函数F(B12,B21)的导数F、(B12,B21)称为雅克比矩阵，表示为： ? 非线性方程组的牛顿迭代法就是直接将单方程的牛顿迭代法的套用； ?...0],'Visible','on'); set(axes1,'FontName','Times New Roman','FontSize',14,'FontWeight','bold'); %%牛顿迭代法求方程组的根...2,1))),eval(char(dF(2,2)))] F=subs(a); dF=subs(b); x=x-inv(double(dF))*double(F); end 在牛顿迭代法过程中中要赋予迭代初始值

1.2K1 0

数值分析读书笔记（3）求解线性代数方程组的迭代法

数值分析读书笔记（3）求解线性代数方程组的迭代法 1.基本迭代法及其构造考虑方程组Ax=b，其中A属于n*n维的矩阵空间，b和x属于n维向量空间，一般来说我们需要从这个隐式的方程组转变成显示的等价方程...,这样的方程为不动点方程，我们可以通过不断迭代，计算出等式右端然后赋值给变量x 对于Ax=b而言，如果我们简单取A=I-B，可以得到等价的x=Bx+b,从而构造迭代格式 ?...个x仍然使用初始值，也就是一种异步的思想在实际中，我们使用Jacobi迭代或者是Gauss-Seidel迭代都可能会出现不收敛或者收敛速度比较慢这样的情况，我们是不是可以试着去构造一种带参数的迭代方法...,如果它的对角元素皆非0，则SOR迭代的迭代矩阵 ? 的谱半径 ? 与松弛系数 ? 有着下列关系 ? 由上述定理可以推出，方程组使用SOR方法收敛的一个必要条件 ? 反过来，也有一个定理设 ?..., 则求解 ? 的SOR迭代格式收敛

1.6K2 0

使用apache.commons.math求解一元多项式方程

System.out.println(res); } } 运行结果 6 - 5 x + x^2 [2.0000000000000004, 2.9999999999999996] 不过这种也有局限性，需要我们在实际使用中根据你的结果来调整

1K2 0

VBA: 最优化算法（二分法、黄金分割法、循环迭代法）的代码实现

文章背景：在工程计算中，经常会遇到求解一元非线性方程的问题，如给定一个区间，求解非线性方程的根，或者求最值（最大值或最小值）。下面介绍三种比较简单的算法。...（1）二分法（2）黄金分割法（3）循环迭代法（1）二分法对于一元非线性方程f(x)=0，如果已经知道在区间[a,b]内，方程存在零点，可以采用二分法得到x的近似解。...对于可以转化为x=f(x)形式的一元非线性方程，有时可以采用循环迭代法，得到x的近似解。...循环迭代法求解的程序框图如下：循环迭代法的代码实现：（function） Function Iteration(x As Double, fxn As String) As Double.../learn/excel-vba-for-creative-problem-solving-part-1/lecture/vvdl5/implementing-targeting-and-optimization-algorithms-in-vba-subroutines

1.7K2 0

【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 )

文章目录一、使用生成函数求解不定方程解个数 1、带限制条件 2、带系数参考博客 : 【组合数学】生成函数简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关...生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 ) 【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程...) 【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解多重集 r 组合数 ) 一、使用生成函数求解不定方程解个数 ---- 不定方程的解个数 : x_1 + x_2 + \cdots + x_k = r x_i...| 多重集组合数推导 1 分割线推导 | 多重集组合数推导 2 不定方程非负整数解个数推导 ) 二、多重集组合所有元素重复度大于组合数推导 2 ( 不定方程非负整数解个数推导 ) 上述情况下..., x_i 的取值都是没有上限的 , 如果 x_i 取值受限 , 如 x_1 取值必须满足 2 \leq x_1 \leq 5 条件时 , 就不能使用上述公式进行计算 , 这里需要使用到生成函数求解

6380 0

【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数示例 )

3910 0

Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

数据流图使用节点（nodes）和边线（edges）的有向图来描述数学计算，图中的节点表示数学操作，也可以表示数据输入的起点或者数据输出的终点，而边线表示在节点之间的输入/输出关系，用来运输大小可动态调整的多维数据数组...构建训练模型，matmul为矩阵乘法运算 y = tf.matmul(W, x_data) + b #最小均方差 loss = tf.reduce_mean(tf.square(y - y_data)) #使用梯度下降算法进行优化求解...optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(0.5) train = optimizer.minimize(loss) #初始化变量 init = tf.global_variables_initializer...#拟合平面，训练次数越多越精确，但是也没有必要训练太多次 for step in range(0, 201): sess.run(train) #显示训练过程，这里演示了两种查看变量值的方法...print(step, sess.run(W), b.eval()) 运行结果如下，可以发现求解的结果非常接近理论值，为避免浪费大家流量，这里省略了中间的180个训练结果。

1.3K8 0

【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 卷积与 “ 线性常系数差分方程 “ | 使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ )

5651 0

【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程 )

文章目录一、生成函数应用场景二、使用生成函数求解递推方程参考博客 : 【组合数学】生成函数简要介绍 ( 生成函数定义 | 牛顿二项式系数 | 常用的生成函数 | 与常数相关 | 与二项式系数相关...生成函数 ( 性质总结 | 重要的生成函数 ) ★ 【组合数学】生成函数 ( 生成函数示例 | 给定通项公式求生成函数 | 给定生成函数求通项公式 ) 一、生成函数应用场景 ---- 生成函数应用场景 : 求解递推方程...+ r - 1, r) , 如果 r 大于重复度 , 就需要使用生成函数进行求解 ; 不定方程的解个数 , 之前只能求解没有约束的情况 , 如果对变量有约束 , 如 x_1 只能在某个区间取值..., 这种情况下 , 就必须使用生成函数进行求解 ; 整数拆分 , 将一个正数拆分多若干整数之和 , 拆分方案个数 , 也可以通过生成函数进行计算 ; 回顾多重集排列组合 : 可重复的元素 , 有序的选取..., 非全排列 k^r , \ \ r\leq n_i 可重复的元素 , 无序的选取 , 对应多重集的组合 ; N= C(k + r - 1, r) 二、使用生成函数求解递推方程 ---- 递推方程

1.3K0 0

大规模稀疏线性规划求解思路梳理

； step2: 检查约束方程中是否存在单变量约束，若存在，则根据单变量约束条件重新确定待求解变量x的取值范围，并将该约束方程剔除； step3: 根据剩下约束方程和变量取值范围化为标准型。...经过调研，使用Eigen::ConjugateGradient类对象来完成求解线性方程组的工作。....+ 加速线性方程组的求解：DPCG+ICCG 通过分析计算时间发现，尽管使用了Eigen的共轭梯度法来求解线性方程组，这个过程依旧非常耗时，所以优化重点在于进一步加速线性方程组的求解。...通过统计Mosek方法每轮迭代中求解线性方程组的难易程度发现，随着Mosek方法迭代轮数的增加，求解线性方程组越来越困难（获得解向量的迭代次数增加），后期甚至到了无法接受的上千次迭代次数。...多线程优化无论是Mosek过程还是求解线性方程组的过程均采用了迭代法，即每轮迭代均依赖于上一轮迭代得到的结果，因此能并行计算的地方非常有限，只能在求解线性方程组的过程涉及到的稀疏矩阵与向量相乘操作进行多线程加速

1.4K1 0

【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用递推解法求解 “ 线性常系数差分方程 “ | “ 线性常系数差分方程 “ 初始条件的重要性 )

6814 0

ML算法——最优化|凸优化随笔【机器学习】【端午节创作】

对于每个变量xi，分别求解f(xi) = 0，得到一组单变量方程。对于每个单变量方程，求解其根xi，如果xi同时满足C和D的定义域，则将xi代入超平面方程中得到超平面方程中的常数项a。...将超平面方程中的常数项a表示为多个变量的函数g(x1, x2, …, xn)，其中每个变量对应一个单变量方程。...牛顿法是一种迭代算法，用于求解方程式的根。其基本思想是利用函数的导数信息，不断迭代以逼近方程的根。 1）比梯度下降快的原因？...最终得到的解即为方程 f(x)=0 的根。需要注意的是，牛顿法对于非线性方程的求解效果较好，但对于线性方程的求解则可能不收敛。必须保证 f(x) 二阶导连续，否则牛顿法可能无法收敛。...使用牛顿-拉夫森方法（Newton-Raphson method）来求解 α，即： α = \frac{f'(x_k)}{f''(x_k)} 将 α 代入牛顿迭代公式中，得到： x_{k+1} = x_k

2191 0

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程

主要内容：多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践正规方程多维特征Multiple Features 还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征，比如：房间楼层、房间数量、地理位置等，构成了一个含有多个变量的模型...，引入，公式转化为：特征矩阵X 的维度是m∗(n+1)，公式简化为：多变量梯度下降算法目标与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，...解决办法：将所有的特征的尺度尽量缩放到-1到1之间，令：其中un为平均值，sn为标准差均值归一化学习率问题梯度下降算法的每次迭代受到学习率的影响如果学习率过小，则达到收敛所需的迭代次数会非常高...正规方程 Normal Equation 梯度下降缺点需要多次迭代才能达到局部最优解正规方程demo 正规方程具有不可逆性正规方程就是通过求解下面例子中的方程找出使得代价函数最小参数θ：不可逆矩阵不能使用正规方程求解...Normal Equation VS Gradient Descent 梯度下降和正规方程的比较：参数θ求解过程正规方程的Python实现 import numpy as np def

2432 0

机器学习1--线性回归模型

注意： R_square小不代表自变量与因变量没有关系；R_square大也不代表自变量与因变量一定是线性关系；R_square大同样不代表结果显著（与确定性有关）。...并不是所有的方程都有求根公式，或者求根公式很复杂，导致求解困难。利用牛顿法，可以迭代求解。算法原理：寻找f(x)=0时，x 的值。...利用泰勒公式，在x0处展开，且展开到一阶，即f(x) = f(x0)+(x－x0)f'(x0) 求解方程f(x)=0，即f(x0)+(x-x0)*f'(x0)=0，求解x = x1=x0－f(x0)...一般认为牛顿法可以利用到曲线本身的信息，比梯度下降法更容易收敛（迭代更少次数），如下图是一个最小化一个目标方程的例子，红色曲线是利用牛顿法迭代求解，绿色曲线是利用梯度下降法求解。...实际实现时一般不直接求Hessian矩阵的逆矩阵，而是求解如下方程组： H_k * d = - g_k 求解这个线性方程组一般使用迭代法，如共轭梯度法，等。

7023 0

吴恩达笔记2_梯度下降和正规方程

吴恩达机器学习-2-梯度下降与正规方程第二周主要讲解的内容包含：多维特征多变量梯度下降梯度下降法实践正规方程 ---- 多维特征Multiple Features 还是利用房价模型的例子，增加了更多的特征...算法目标与单变量线性回归类似，在多变量线性回归中，构建一个代价函数，则这个代价函数是所有建模误差的平方和，即： ?...正规方程 Normal Equation 梯度下降缺点需要多次迭代才能达到局部最优解 ?...正规方程demo 正规方程具有不可逆性正规方程就是通过求解下面例子中的方程找出使得代价函数最小参数\theta： ? ?...不可逆矩阵不能使用正规方程求解 Normal Equation VS Gradient Descent 梯度下降和正规方程的比较： ? ? 参数$\theta$求解过程 ?

9900 0

华人学者彭泱获顶会最佳论文奖：如何最快求解“诺亚方舟上的鸡兔同笼问题”？靠“猜”

但是，近日，来自佐治亚理工学院的华人学者彭泱（Richard Peng）却凭借“迭代猜测”策略，提出了一种能够更快求解线性方程组的方法，并因此获得 2021 年算法顶会 ACM-SIAM 的最佳论文奖！...我们可以将这三个矩阵组合成一个简单的线性方程组，其中，第一个矩阵乘以第二个矩阵的变量，等于第三个矩阵。这时，我们可以使用线性代数来求解第二个矩阵。...但是，各种技术特征表明，求解线性系统的速度可能更快，也许只需要n^2步骤。我们使用矩阵乘法，是因为它是目前可用的最佳工具，但并不意味着不存在更好的工具。...迭代方法在直觉可以提供某些支持的特定情况下很有用。当尝试求解的线性系统中包含大量系数为零的变量时，它们通常也会更有用。在农场案例中，这种方法是很有用的。在此案例中，最容易直接求解的属性是角。为什么？...一旦摆脱了困境，就可以使用该信息快速求解脚和头的问题。在更复杂的线性系统中，这种关系（即并非所有属性都与所有变量都有关）普遍存在。

6743 0

使用Excel的分析工具来进行变量求解（一元一次，一元多次，多元多次）

单变量是规划求解的简化版，顾名思义就是一元函数的求解，而规划求解不管是一元一次，还是一元多次都可以运算。 (一) 求解一元一次方程式例子： Y=35x+60，当y=564的时候，x等于多少？...在Excel公式中，我们根据方程式写出Y的计算结果。（请注意这里在公式里的X已经做了名称命名。 ? 在做单变量之前，我们要先开启迭代计算功能。次数和精度我们可以根据实际情况来选择。 ?...随后我们就可以进行单变量求解了。根据实际情况进行设置并进行运算。 ? 运算后的结果。 ? (二) 求解一元多次方程式例子： ? 当y=2210时，x为多少？...通过单变量求解的工具来求得X的值。除了使用单变量求解，我们也可以通过规划求解来达到要求，单变量求解只是简化的规划求解功能，真正的规划求解功能是非常强大的。 ?...根据所需要的条件来设置，其中尤其要注意的是，之前我们使用的是一元一次方程式求解，这个是单纯线性规划。而一元多次方程式则需要选择非线性GRG选项来进行求解。 ?

4.7K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

使用Maxima求解常微分方程~

Excel实战：使用VBA实现自动规划求解

使用sympy对一元方程求解

非线性方程组求解迭代算法&图像寻初始值讲解

数值分析读书笔记（3）求解线性代数方程组的迭代法

使用apache.commons.math求解一元多项式方程

VBA: 最优化算法（二分法、黄金分割法、循环迭代法）的代码实现

【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数 )

【组合数学】生成函数 ( 使用生成函数求解不定方程解个数示例 )

Python使用tensorflow中梯度下降算法求解变量最优值

【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 卷积与 “ 线性常系数差分方程 “ | 使用 matlab 求解 “ 线性常系数差分方程 “ )

【组合数学】生成函数 ( 生成函数应用场景 | 使用生成函数求解递推方程 )

大规模稀疏线性规划求解思路梳理

【数字信号处理】线性常系数差分方程 ( 使用递推解法求解 “ 线性常系数差分方程 “ | “ 线性常系数差分方程 “ 初始条件的重要性 )

ML算法——最优化|凸优化随笔【机器学习】【端午节创作】

吴恩达《Machine Learning》精炼笔记 2：梯度下降与正规方程

机器学习1--线性回归模型

吴恩达笔记2_梯度下降和正规方程

华人学者彭泱获顶会最佳论文奖：如何最快求解“诺亚方舟上的鸡兔同笼问题”？靠“猜”

使用Excel的分析工具来进行变量求解（一元一次，一元多次，多元多次）

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐