我从上世纪70年代的一个中获得了这个例子,其中充满了流程图和微积分示例。它写得不太好,但我很高兴用Python编写流程图,并试图找出这些方程到底是什么以及它们是如何工作的。
这个特殊的例子声称代表了马尔萨斯和Verhulst人口增长模型的线性近似。(请注意:我无法找到我书中的方程与所谓的Verhulst方程或逻辑函数之间的关系。)
import math
def malthus_verhulst():
a = int(input("please enter a value for a\n:%"))
b = int(input("please enter
我想找到满足以下等式的素数。方程为: pn = 2^k +1,k <= 32
我不能得到任何输出。我哪里做错了?你能在代码中显示它吗?
def is_prime(x):
for k in range(1, 32 + 1):
if k > 1:
for i in range (2 , k):
if (k % i) == 0:
break
else:
p = 2**k+1
if is_prime (p):
在的文章中使用了一个等式,我不明白:
I = (e + B) *L+m* L
I是作为整数解释的浮点数的字节表示形式。下面是一个示例:
float x = 3.5f;
unsigned int i = *((unsigned int *)&x);
e是浮子的指数。
B是偏倚(127)。
L是一个常数(1 << 23)。
m是尾数。
现在我的问题是:
为什么方程是正确的,我在哪里可以读到更多关于这个方程的内容?
def svm_loss_naive(W, X, y):
"""
SVM loss function, naive implementation calculating loss for each sample
using loops.
Inputs:
- X: A numpy array of shape (n, m) containing data(samples).
- y: A numpy array of shape (m, ) containing labels
- W: A numpy array of shape (p, n) containi
我正在尝试找出python中的a^b,它的编号非常大。
我的代码是:
t=raw_input()
c=[]
for j in range(0,int(t)):
n=raw_input()
a=[]
a,b= (int(i) for i in n.split(' '))
c.extend(pow(a,b))
for j in c:
print j
我得到了一个类似这样的错误:
raceback (most recent call last):
File "C:/Python26/lastdig.py", line 7,
我遇到了一个需要求解的非线性方程组。方程组可以写成:Ax + exp(x) = b with b是一个已知的Nx1矩阵,A是一个已知的NxN矩阵,x是需要求解的未知Nx1向量。exp是在x向量上按元素定义的。我试着搜索MATLAB手册,但是我很难找到如何用MATLAB来求解这种方程,所以我希望有人能帮我解决这个问题。
我有100个方程,有5个变量。在Matlab中是否有一个函数,我可以用它来寻找这些方程的最优解?
我的问题是,在从-10到10之间的所有i,j上,找到all \x(a-ic)^2+( find )^2+e- h(i,j)。
%% Note: not Matlab code. Just showing the Math.
for i = -10:10
for j = -10:10
(a-ic)^2 + (b-jd)^2 + e = h(i,j)
已知:h(i,j)是10*10矩阵,i,j是索引
期望:a,b,c,d,e的最优结果
我有三个点(年份,增长),我想在Excel中找到一个连接它们的方程式: Point 1: (2016, 3033%)
Point 2: (2017, 397%)
Point 3: (2023, 20%) 有没有办法在Excel上做到这一点。我尝试使用Linest(Range1, Range2^{1,2,3,4})的幂4二次方程,但我有一个负增长的面积。这不是一条在2016至2017年间急剧下降,然后在2017至2023年间稳定下来的曲线。在这种情况下,增长不能是负的。我想建立方程,如果用户在2023年更改增长,例如,它将自动修改函数,因此2018,2019,2020,2021和2023可以找
我有两首赞美诗,我以同情的方式定义如下:
import sympy as sp
a = sp.Symbol("a", positive=True)
b = sp.Symbol("b", positive=True)
t = sp.Symbol("t")
x = sp.Function("x")
y = sp.Function("y")
eq = (
sp.Eq(sp.Derivative(x(t), t), -a * x(t)),
sp.Eq(sp.Derivative(y(t), t), a
我用Dymola建立了一个简单的模型,在不同的阶段使用了不同的方程,但令我惊讶的是Dymola无法处理这个简单的模型。经过指数降阶后,系统似乎是奇异的。
我的问题是:
在使用Modelica时是一个常见的问题吗?如果是这样的话,我应该如何修改这个模型,我知道当我用der(x)=0替换x=100方程时,模型工作得很好,但是我想知道对于更复杂的情况是否有一个通用的规则。如果能提供详细的解释,我将不胜感激。
下面是模型的代码:
model ErrorWhenUsingIf
Real x(start=100);
equation
if time<=0.5