假设我有一个简单的等式:7x+4y=n其中n由我们选择，x、y和n均为正整数。这是给我们的唯一方程式。在可能的解决方案中，我们需要其中x最小的解决方案(x,y)。例如7x+4y=14,then(2,0)isthesolution7x+4y=15,then(1,2)isthesolution7x+4y=32,then(4,1)and(0,8)arethepossiblesolutions,ofwhich(0,8)isthecorrectsolution我想设计一个算法来计算它在尽可能少的运行时间内。我想到的当前算法是这样的:GivenaninputnCalculatemax(x)=n/7
我有一个自动生成方程式的脚本。方程式是使用sympy符号构建的。我想知道这些是否是一种检查方程是否在某些变量方面是线性的方法。例如。a,b,c,d=sympy.symbols('a,b,c,d')eq1=c*b*a+b*a+a+c*d检查以下内容:eq1是关于a、d的线性吗？True 最佳答案 更简单的方法是检查每个变量中表达式的次数作为多项式。In[17]:eq1=c*b*a+b*a+a+c*dIn[18]:degree(eq1,a)Out[18]:1In[19]:degree(eq1,d)Out[19]:1如果多项式次数如果您知
这是对Howtosetupandsolvesimultaneousequationsinpython的跟进但我觉得任何答案都值得拥有自己的声誉点。对于固定整数n,我有一套2(n-1)联立方程如下。M(p)=1+((n-p-1)/n)*M(n-1)+(2/n)*N(p-1)+((p-1)/n)*M(p-1)N(p)=1+((n-p-1)/n)*M(n-1)+(p/n)*N(p-1)M(1)=1+((n-2)/n)*M(n-1)+(2/n)*N(0)N(0)=1+((n-1)/n)*M(n-1)M(p)为1定义.N(p)为0定义.还要注意p只是每个方程中的常数整数，因此整个系统是线性的。关
我正在使用UnivariateSpline为我拥有的一些数据构造分段多项式。然后我想在其他程序(C或FORTRAN中)中使用这些样条，因此我想了解生成的样条背后的方程式。这是我的代码:importnumpyasnpimportscipyasspfromscipy.interpolateimportUnivariateSplineimportmatplotlib.pyplotaspltimportbisectdata=np.loadtxt('test_C12H26.dat')Tmid=800.0print"Tmid",Tmidnmid=bisect.bisect(data[:,0],Tm
我在时域中有一个ordinarydifferentialequation，如下所示:C*du/dt=-g*u+I其中I=A*t/tau*exp^(1-t/tau)在freq域中:u(w)=I(w)/(g*(1+C/g*j*w))j是复数sqrt(-1)因此，我可以通过使用fastFouriertransform(u(t))进入freq域，然后再使用fft来获取ifft。代码:t=np.linspace(0.,499.9,5000)I=q*t*np.exp(1-t/Tau_ca)/Tau_cau1=np.fft.ifft(np.fft.fft(I)/(G_l*(1.+1.j*(C_m/G
如果我有:statement="(2*(3+1))*2"我希望能够为我正在编写的数学阅读器处理括号内的多个括号。也许我以错误的方式解决这个问题，但我的目标是递归地深入到括号中，直到没有括号为止，然后我将执行数学运算。因此，我首先要关注"(2*(3+1))"然后专注于"(3+1)"我希望通过将焦点值分配给正则表达式的起始索引和正则表达式的结束索引来做到这一点。我还没有弄清楚如何找到结束索引，但我对首先匹配正则表达式更感兴趣r"\(.+\)"匹配失败。我希望它读作“一组括号中包含的任何一个或多个字符”。有人可以解释为什么上面的表达式与上面的python语句不匹配吗？
我编写了一段代码来求解一维薛定谔方程。虽然numpy.linalg.eig()例程对于谐波振荡器一直运行良好，但它似乎为库仑势增加了一个虚假的解决方案。另一方面，Scipy的sparse.linalg.eigsh()似乎表现不错。这是我的脚本:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromscipy.sparseimportdiagsfromscipy.sparse.linalgimporteigshN=500x0=8xMin,xMax=-x0,x0xstep=(xMax-xMin)/(N-1)x=np.linspace(xMin,xMa
我一直在尝试将代码从Python重写为Swift，但我一直停留在应该将最小二乘解返回到线性矩阵方程的函数上。有谁知道一个用Swift编写的库，它具有与numpy.linalg.lstsq等效的方法？如果你能提供帮助，我将不胜感激。Python代码:a=numpy.array([[p2.x-p1.x,p2.y-p1.y],[p4.x-p3.x,p4.y-p3.y],[p4.x-p2.x,p4.y-p2.y],[p3.x-p1.x,p3.y-p1.y]])b=numpy.array([number1,number2,number3,number4])res=numpy.linalg.lst
我正在对一阶微分方程组的x(t)进行数值求解。该系统是:dx/dt=ydy/dt=-x-a*y(x^2+y^2-1)我已经实现了正向欧拉方法来解决这个问题，如下所示:defforward_euler():h=0.01num_steps=10000x=np.zeros([num_steps+1,2])#steps,numberofsolutionsy=np.zeros([num_steps+1,2])a=1.x[0,0]=10.#initialcondition1stsolutiony[0,0]=5.x[0,1]=0.#initialcondition2ndsolutiony[0,1]=
我的目标是将一些数据拟合到多项式函数中，并获得包含拟合参数值的实际方程。我改编了thisexample根据我的数据，结果符合预期。这是我的代码:importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.linear_modelimportRidgefromsklearn.preprocessingimportPolynomialFeaturesfromsklearn.pipelineimportmake_pipelinex=np.array([0.,4.,9.,12.,16.,20.,24.,27.])y=np.array([2.9,
