比如这里我们要求解一个三元一次方程，那最简单的就是消元的思想了，也就是让三元变二元再变一元：
针对使用Python求二元一次方程的根的问题，本文提出以上方法，通过本次实验，证明该方法是有效的，本次实验的方法比较单一，可以通过未来的学习对该方法进行优化。
对于二元一次方程ax2+bx+c=0，可以根据数学求根公式，可以先算出b平方减4ac的值。而开平方，我们则可以引入math函数，math.sqrt(),最后带入输入的a，b，c值计算即可。
就可以求出唯一解：X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦！
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
$$ \begin{cases} a_{11}x_1&+&a_{12}x_2&+&\cdots&+a_{1n}x_n&=&b_1\\ &&&&\vdots\\ a_{n1}x_1&+&a_{n2}x_2&+&\cdots&+a_{nn}x_n&=&b_n& \end{cases} $$
本文PPT是董付国老师在“全国青少年STEAM创客教育论坛暨粤东青少年创客文化节”的报告内容。
最小二乘法是用来做函数拟合或者求函数极值的方法。在机器学习，尤其是回归模型中，经常可以看到最小二乘法的身影，这里就对我对最小二乘法的认知做一个小结。
先吐槽一下，学习这玩意儿的时候真的是深深的明白了自己的弱小，人家的一个"解得"我居然解了两个小时。。qwq
线性方程在生活的出现的比例很高，很多地方都可以出现它的身影。这些方程都是通过对实际数据的分析处理得来的，那么这些方程到底该如何确定呢？就像下面的散点图，如何通过它得到一个线性方程？
今天文章的内容是动态规划当中非常常见的一个分支——状态压缩动态规划，很多人对于状态压缩畏惧如虎，但其实并没有那么难，希望我今天的文章能带你们学到这个经典的应用。
从行的角度来看，三个三元一次方程表示三维空间中的三个平面，如果三个平面相交于一点，那么交点的坐标即为方程组的解。
大宝上初一了，先让 ChatGPT 给准备点初中数学的知识点汇总，提前学着，看起来整理的有模有样的，先不管整理的对不对了。
背景介绍 最近在水面无人艇（USV）模拟仿真中，用到了一些点和线的关系求解，本文主要讲述一下两点确认直线，点到直线距离，两条直线的交点等问题的解决方法，并给出python程序。部分内容非原创，文中给出链接，需要者可以参考。 博客更新可参见github点线关系 两点确定直线 表达式定义 空间直线的表达式有多种，比如一般式Ax+By+C=0、点斜式y-y0=k(x-x0)、截距式x/a+y/b=1、两点式:(y-y1)/(y1-y2)=(x-x1)/(x1-x2)等，它们具有彼此的约束条件，如下所
如果你刚某运动完，虚的很，这时候你的女朋友说：你这个有多长？然后你拿过来尺子想量一量。因为很虚，所以眼睛有点花，测量了五次有五个结果：18.1cm，17.9cm，18.2cm，17.8cm，18.0cm
线性代数是代数学的一个分支，主要处理线性关系问题。线性关系意即数学对象之间的关系是以一次形式来表达的。例如，在解析几何里，平面上直线的方程是二元一次方程；空间平面的方程是三元一次方程，而空间直线视为两个平面相交，由两个三元一次方程所组成的方程组来表示。含有 n个未知量的一次方程称为线性方程。变于关量是一次的函数称为线性函数。线性关系问题简称线性问题。解线性方程组的问题是最简单的线性问题。
关系运算符，如何理解？在数学中，我们比较两个数A和B的大小，结果可能是：A>B、A=B、A<B。我们判断一个二元一次方程是否有实数根，通常会用到判别式δ，若判别式δ>=0,则该一元二次方程有实根。当判别式δ<0，则该一元二次方程没有实根。前面出现的大于号、小于号、等于号、大于等于号，在C语言中，都属于关系运算符。除此之外，==和!=也是C语言中的关系运算符。
利用python可以做到我们在书上完成不了的任务，大大提高了工作效率，使得函数具体化，可视化。
翻译成：现在笼子里有鸡和兔子在一起。从上面数一共有三十五个头，从下面数一共有九十四只脚，问一共有多少只鸡、多少只兔子？
论文 1：Semantically-Aligned Universal Tree-Structured Solver for Math Word Problems
本文链接: [https://blog.openacid.com/storage/ec-1/] 下载pdf: [Erasure-Code-擦除码-1-原理篇.pdf]
R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。
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。
高斯消去法，解二元一次方程组。 ax+by=mL【1】 cx+dy=nL【2】 （其中x,y为未知量） 答：ax+by=mL【1】 cx+dy=nL【2】 当其系数行列式不等于0时有唯一解，即就是放ad-bc不等于0是有唯一解 且x=mld-nlb/ad-bc y=nla-mlb/ad-bc
而导入sys的意义是为了比较0 ，在python中float的精度值不够，所以在计算复数时需要用到sys.float_info.epsilon
比如我们不可以直接把两个浮点型用==和!= 比较的（注：只要是关于大小比较都不可以），因为小数位是不一样的，所以再等号上要比较浮点型解决方法是
本文介绍了逻辑回归算法在网络安全领域的应用，包括异常流量识别、网站异常URL识别等，并探讨了如何使用逻辑回归算法解决这些场景中的问题。
题目：小利前往书店买四种参考书，这四类书的价格分别为3元、5元、7元、11元。他有70元钱，每种参考书至少买一本，且最后要剩余的钱不足再买其中任意一本书，他有哪些选择？
相信很多人都听说过泊松分酒的问题，泊松在一次闲暇时，提出过一个有趣的问题，后称为：“泊松分酒”。在我国古代也提出过类似问题，遗憾的是没有进行彻底探索，其中流传较多是：“韩信走马分油”问题。大致描述如下：
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
数据挖掘的理论背后，几乎离不开线性代数的计算，如矩阵乘法、矩阵分解、行列式求解等。本文将基于numpy模块实现常规线性代数的求解问题，需要注意的是，有一些线性代数的运算并不是直接调用numpy模块，而是调用numpy的子模块linalg（线性代数的缩写）。该子模块涵盖了线性代数所需的很多功能，本文将挑几个重要的例子加以说明。
行列式是数学中的一个函数，将一个的矩阵映射到一个标量，记作。 1 维基百科定义 行列式可以看做是有向面积或体积的概念在一般的欧几里得空间中的推广。或者说，在n维欧几里得空间中，行列式描述的是一个线性变换对“体积”所造成的影响。无论是在线性代数、多项式理论，还是在微积分学中（比如说换元积分法中），行列式作为基本的数学工具，都有着重要的应用。 行列式的特性可以被概括为一个交替多线性形式，这个本质使得行列式在欧几里德空间中可以成为描述“体积”的函数。 一个n阶方块矩阵A的行列式可直观地定义如下： 其中，S
//思路：解一个二元一次方程 求出方程根 //令A=a/tem; //令B=b/tem; //A=a/tem; //B=b/tem; //k1+k2=A; //k1*k2=B; //k1(A-k1)=B; // k1^2-Ak1+B=0; // A^A-4*B>0
程序源码 今天给大家带来一个C语言实现简单计算器(VC6.0环境)的程序源码，好了，咱们话不多说，直接上源码—— #include <stdio.h> #include <math.h> #in
大家不要愁，数值算法很快就会写完，之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
这个题是每个穿越者都拿着装逼的题，其实现在这个年龄看，好无聊的题，咱们不设定变量，直接算。
线性模型是一类常用的机器学习模型，通常用来解决回归问题，这时它叫线性回归模型，当然也可以用来解决分类问题，这时就改叫Logistics回归模型了。名字虽多，第一次接触可能还会对“线性”这个生僻词有点怵，不过，线性模型说到底，不过就是用线性方程来进行预测的机器学习模型。
线性回归是研究因变量y和自变量x之间数量上相互依存的线性关系。在机器学习中自变量x为样本特征，因变量y为目标值。比如在预测房价的机器学习任务中，每个样本x表示与房价有关的各种特征，而y为相对应的房屋价格。根据每个样本中特征的个数分为：
人类在成长过程的不同阶段均需要掌握很多的知识点来求解大量的数学题。然而，知识点看懂了不算真的懂，能求解题目才能体现人类的智慧。近年来，神经网络在计算机视觉，模式匹配、自然语言处理、强化学习等领域取得了巨大成功，但神经网络模型的离散组合推理能力远不及人类。那么，神经网络能否理解数学题，并解出这些题目呢？如果可以，那么神经网络的解题能力如何？
上一篇机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式，描绘了数据驱动的机器学习方法论：通过大量数据来确定模型，从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题，进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中，天空是平面的，人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动，于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据，共得到4次观测记载: 2200年，(22, 18) 2500年，(25, 15) 2800年，(28, 12) 3000年，(30, 10) 由于这颗星的意义非凡，
导数是高等数学中非常重要的知识点，也是人工智能的算法应用中比较常用的一个知识，这一章我们的重点就是讲解一下导数和其求导法则。首先我们来看一下导数的基本概念:函数的变化率，即函数的变化速度，叫做函数的导数。 设函数y = f(x) 在函数x0的某邻域内有定义，当x在点x0有增量∆x（x0+∆x仍在该邻域内）。这时y=f(x)有增量∆y=f(x0+∆x)-f(x0)，当∆x无限趋近于零时，∆y/∆x存在，则这个极限值就叫做函数y=f(x)在点x0处的导数，公式如下：
上一篇 3 机器人类学习的启示借鉴人类学习的模式，描绘了数据驱动的机器学习方法论：通过大量数据来确定模型，从而让模型具有预测价值。本篇提出第一个机器学习问题，进一步看清楚机器学习的具体形式。 平行世界 在宇宙的一个平行世界中，天空是平面的，人们只能看到位于第一象限的星星。他们发现天上最亮的那颗星在缓慢的移动，于是收集了近千年以来所有天文学家的观测数据，共得到4次观测记载: 2200年，(22, 18) 2500年，(25, 15) 2800年，(28, 12) 3000年，(30, 10) 由于这颗星的意
其实自认为还是非常喜欢数学的，但是对于复杂的公式还是有种恐惧感，就像最开始学英语时，对英语的感觉一样。但是数学与英语不同的地方在于，你可以尽情的刨根问底，从最基础的知识开始了解，直到最终把一个符号或者公式的含义弄明白。
机器之心报道 编辑：张倩、小舟 总的来说，该测试得出的结论是：MPT 还没有准备好在现实世界中使用，而 Vicuna 对于许多任务来说是 ChatGPT (3.5) 的可行替代品。 前段时间，谷歌的一份泄密文件引发了广泛关注。在这份文件中，一位谷歌内部的研究人员表达了一个重要观点：谷歌没有护城河，OpenAI 也没有。 这位研究人员表示，虽然表面看起来 OpenAI 和谷歌在 AI 大模型上你追我赶，但真正的赢家未必会从这两家中产生，因为一个第三方力量正在悄悄崛起。 这个力量名叫「开源」。围绕 Meta
本人介绍：双非一本大三混子，有点后悔自己没有在大学一开始就选定自己的方向。侥幸在大学时期获得过校级数模三等奖，校级ACM二等奖，市场调查分析大赛省级二等奖。综合测评班级第一，获得过国家励志奖学金，校级一等奖学金；大一两个学期无脑通关英语四六级，计算机二级。
觉得很有用，但是用不上。 这个肯定是很多人对《统计学》这一门课程的直观感觉，如果这货一点用处都没有，那是不可能的，大学的老师又不傻，没用的课程不会做为基础课程开设。但是你说它有用在哪里，又没有办法举例出来，所以就用不上了。 坦白来讲，我不想开设一门所谓的《傻瓜都能学懂统计学》的类似课程，因为《统计学》是一门高投入，高回报的课程，也就是我们需要对它投入一定的热情和时间去学习，去思考，它才能对你有所回应，并且，非常强烈地回应的一门科学。打个比喻，统计学就像一个高冷的美人，你想获得美人的青睐，就必
在这个时间点，或许我们应该“给国产AI以时间”。 作者丨董子博 编辑丨岑峰 千呼万唤始出来，文心一言终于正式发布。 3月16日，背负着整个国内科技圈子的期待，百度的压力不小。李彦宏也相当少有地亲自走上舞台，在聚光灯下聊起了产品，和百度的初心。 1 为什么是今天？ “最近一段时间，很多朋友问我：‘为什么是今天，你们真的ready了吗？’” 刚一开场，李彦宏就直面这个最受人关注的问题——讲到这里，如常穿着白色衬衣的李彦宏目光直视人群，并没盯着提词器，似乎是临时有感而发。 诚然，不过几天前，GPT-4强势登场
放假了，近来无事，就复习了一下mathematica相关知识点。已经玩了很多东西，不过大概还是很熟悉。 Mathematica（我简称mma），可以通过交互方式，实现函数作图，求极限，解方程等，也可以用它编写像c那样的结构化程序。Mma在系统定义了许多强大的函数，我们称之为内建函数，分二类，一是数学意义上的函数，如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等；二是命令意义上的函数，如作图函数Plot[f[x],{x,xmin,xmax}],解方程函数Solve[eqn,x]，求导函数D[f[x],x]
记录下来，因为我容易忘 #include<stdio.h> #include<math.h> int main() { double a, b, c; scanf("%lg%lg%lg", &a, &b, &c); printf("原方程为：%g*x*x + %g*x + %g = 0\n", a, b, c); if (a == 0) { if (b == 0) { if (c == 0) { printf("\nx可以为任意值"); } else
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