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网友过招老杨:Gauss和Poincare数学问题的另类解法

大家应该还记得前几天我们的一篇文章:用SQL解一道有趣的数学题:Gauss和Poincare ,错过的朋友请先回顾。感谢网友的反馈,发来新的解法一则。...问题提出 这是一个流传已久的故事: Gauss和Poincare在天堂相遇了,上帝说:你们都是人间最伟大的数学家,那我来出道题考考你们谁更聪明。...我在左手写一个大于1小于100的数,在右手同样写一个大于1小于100的数,然后把他们的和写在Gauss手上,把积写在Poincare手上,看看你们能不能猜出这两个数字是几。...Gauss看了手上的数字,说:“我不知道这两个数字是几,可我保证Poincare也不知道。” Poincare看了手上的数字,说:“我原来的确不知道那两个数字是几,可我现在知道了。”...Gauss说:“那我也知道了。” 问题:那两个数字是几?

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Gauss-Seidel迭代法解线性方程组

与Jacobi迭代法密切相关的一种迭代方法叫做Gauss-Seidel迭代方法。Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别是:在一个迭代步里,一旦未知变量值有更新,则立马投入使用。...对于方程组:3u+v=5,u+2v=5,Gauss-Seidel迭代就这样进行: ? 注意红圈位置是Gauss-Seidel方法与Jacobi方法之间的差别:v1的计算用到了u1而不是u0。...通常情况下Gauss-Seidel方法比Jacobi方法收敛更快。 设D表示系数矩阵A 的主对角部分,L表示A的主对角线下方部分,U表示A的主对角线上方部分。...用Gauss-Seidel方法求解方程组 ? Gauss-Seidel迭代格式为: ? 使用初值[u0,v0,w0]=[0,0,0]开始迭代,以下是迭代过程: ?...Gauss-Seidel方法的Fortran程序 ?

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【机器学习】朴素贝叶斯算法:多项式、高斯、伯努利,实例应用(心脏病预测)

#(4)高斯模型训练 # 导入朴素贝叶斯--高斯模型方法 from sklearn.naive_bayes import GaussianNB # gauss_nb接收高斯方法 gauss_nb = GaussianNB...() # 模型训练,输入训练集 gauss_nb.fit(x_train,y_train) # 计算准确率--评分法 gauss_accuracy = gauss_nb.score(x_test,y_test...) # 预测 gauss_result = gauss_nb.predict(data_predict_feature)         导入高斯模型方法,gauss_nb接收该方法;使用.fit()函数进模型训练...接收高斯方法 gauss_nb = GaussianNB() # 模型训练,输入训练集 gauss_nb.fit(x_train,y_train) # 计算准确率--评分法 gauss_accuracy...= gauss_nb.score(x_test,y_test) # 预测 gauss_result = gauss_nb.predict(data_predict_feature) #(5)多项式模型训练

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