文章目录前言88.动态规划介绍89.钢条切割问题90.钢条切割问题：自顶向下实现91.钢条切割问题：自底向上实现92.钢条切割问题：重构解93.最长公共子序列最长公共子序列：实现总结 前言88.动态规划介绍动态规划在基因测序、基因比对、hmm 有应用场景。从斐波那契数列看动态规划 练习： 使用递归和非递归的方法来求解斐波那契数列。 这种非递归求斐波那契数，可以看成是一个动态规划思想，每次都会把重
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2023-10-09 21:30:15
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?Python欧拉法求解一般流感常微分方程模型这些模型通常使用常微分方程（确定性）运行，但也可以与随机框架一起使用，这种框架更现实，但分析起来要复杂得多。此类模型可以预测诸如疾病如何传播、感染总数或流行病持续时间之类的事情，并估计各种流行病学参数，如再生数。 还可以显示不同的公共卫生干预措施如何影响流感的结果，例如，在特定人群中发放有限数量的疫苗的最有效技术是什么。模型参数假设：平均而
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2024-09-12 19:33:02
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P=30，λ1=0.5，即P1=0.5P，λ2=0.2，即P2=0.2P，λ3=0.3，即P3=0.3P，C11=120，C12=100以交流、咨询、答疑。...
原创
2022-07-24 00:58:07
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这学期有一门运筹学，讲的两大块儿：线性优化和非线性优化问题。在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法，经常要算一些非常变态的线性方程，于是我就想用python求解线性方程。查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式，也学到了不少东西。先把代码给出。import numpy as np
# A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1')
A = np.array([[1, 2,
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2023-08-31 21:58:44
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学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。那新手如何入门 Python 算法呢？几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。https://github.com/TheAlgorithms/Python这个项目主要包括两部分内
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2023-10-13 13:38:33
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Sympy是python中非常强大的符号运算库，可以以书写习惯表示数学表达式。下面介绍用Sympy求方程数值解的方法。下面代码全部在from sympy import *
init_printing(use_unicode=True) # 按书写习惯输出下运行。数学表达式的输入首先声明符号：x = symbols('x')即计算机中的变量x代表数学表达式中的x。在后文输出中所有的x会显示为x。如果
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2022-09-05 23:58:00
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这学期有一门运筹学，讲的两大块儿：线性优化和非线性优化问题。在非线性优化问题这里涉及到拉格朗日乘子法，经常要算一些非常变态的线性方程，于是我就想用python求解线性方程。查阅资料的过程中找到了一个极其简单的解决方式，也学到了不少东西。先把代码给出。import numpy as np
# A = np.mat('1 2 3;2 -1 1;3 0 -1')
A = np.array([[1, 2,
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2023-06-16 10:31:04
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本文总结了一些简单的Python数学操作,如均值、方差、标准差,函数方程,求导等均值、方差、标准差# 数据集# 1, 2, 3, 4, 5import numpy as nparr = [1, 2, 3, 4, 5]# 均值arr_mean = np.mean(arr)print("arr均值=%f" % arr_mean)# 方差arr_var = np.var(arr)print("arr方差
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2023-08-01 10:42:22
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# 二阶微分方程的动态模拟
## 引言
微分方程是数学的一个重要分支，它在物理、工程以及生物等众多领域都有广泛的应用。其中，二阶微分方程可以用来描述许多自然现象，比如弹簧振动、摇摆摆动等。在这篇文章中，我们将介绍如何使用Python进行二阶微分方程的动态模拟，并通过代码实例来演示其应用。
## 二阶微分方程简介
二阶微分方程一般表示为：
\[ a y'' + b y' + c y = f
使用sympy 1.解一元方程 x^2+2x=0 from sympy import * x=Symbol('x') print(x,solve(x**2+2*x)) 2.解二元方程组 x+y=4 2x+3y=10 from sympy import * x,y=symbols('x y') sol ...
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2021-10-17 15:22:00
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动态规划初识动态规划算法：通过构建一系列子问题，求解部分子问题，然后通过子问题的依赖关系，求解出所有子问题，一般来说最后的那个子问题就是最终需要的答案。公式描述就是：构建子问题
p
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原创
2022-04-11 18:02:43
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新年第一篇，搞起. 这回写一个好久之前想做，一直搁着没做的东西—— Python 解方程（其实是放假回家，趁着家里电脑重装 LOL 的时间过来写一篇）. 咱这回用三种不同的方法，来应对平常碰到的简单方程. Numpy 求解线性方程组 例如我们要解一个这样的二元一次方程组：x + 2y = 3
4x ＋ 5y = 6 当然我们可以手动写出解析解，然后写一个函数来求解，这实际上只是用 Python
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2023-06-25 14:53:49
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上集回顾 上一节学到了使用pydoc看模块文档，后面深入学习python的时候会有大用。参数、解包和变量 输入和结果没有问题，肖哥一开始把模块（库）称为“特性”，为了是好理解。不管怎么说，现在的目的在于怎么使用这些模块，后面才会针对性自主写一些常用模块。argv的用处在于用户运行时提供一些参数，这个区别于input语句需要提供的信息方式，这个模块真是太棒了，目前用过很多脚本和程序都要求运行程序
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2024-05-29 00:16:21
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用python求解一元二次方程的根（如求解3x^2+5x+4=0的根并输出）附带源码和C语言相似，python求解一元二次方程的根也是用过求根公式来求解的，计算机语言逻辑其实都是相同的，那么我们来看看如何使用python求解方程的根：先看看代码运行结果如何源代码如下：根据 ax^2 + bx + c = 0 的形式，用户可以通过输入a b c 的值来确定方程。import math
print('
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2023-07-02 19:43:27
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在计算机编程领域，Python被称为胶水语言，深受程序员们喜爱，其魅力甚至远超java、C、C++，从云端到物联网终端，Python应用无所不在，也是人工智能首选的编程语言。近期，前来南京小码王咨询Python编程的孩子越来越多，可见孩子们对于Python的兴趣。今天小码王Python培训班老师就来继续说说Python函数的参数，一起来学习一下。Python的函数定义非常简单，也非常灵活。除了正常
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2023-10-20 15:28:29
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1.资源问题1-----机器分配问题F[I,j] = max(f[i-1,k]+w[i,j-k]) 2.资源问题2------01背包问题F[I,j] = max(f[i-1
原创
2022-07-19 10:19:23
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问题描述： 三个未知量构成一个方程式，该CSV文件中一共有N行数据有关[x, y, z]的系数，求解三个未知量[x, y, z]的值。 文章目录前言一、工具包二、使用步骤1.读入文件2.编写方程总结 前言三个未知量[x, y, z]之间的关系是：a*x + b*y + c*z = p。像这样的式子，csv文件中一共有N行，我的需求是根据这些不同的系数和不同的结果p值，求出三个未知量的值。
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2023-07-27 23:11:21
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函数是Python内建支持的一种封装，我们通过把大段代码拆成函数，通过一层一层的函数调用，就可以把复杂任务分解成简单的任务，这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量，因此，Python不是纯函数式编程语言。1、高阶函数高阶函数英文叫Higher-order function。什么是高阶函数？我们以
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2023-06-16 19:43:49
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# 如何用Python实现二阶非齐次方程的动态模拟
在本文中，我们将学习如何使用Python进行二阶非齐次方程的动态模拟。无论你是刚入行的小白还是在寻找提升技能的方法，这里都有详尽的步骤相助你实现目标。接下来我们将讨论整个流程，并提供需要的代码及解释，最后还会通过可视化展示结果。
## 流程概述
为了动态模拟一个二阶非齐次方程，我们将按照如下步骤进行：
| 步骤 | 描述
二、最小二乘面拟合对空间中的一系列散点，寻求一个近似平面，与线性最小二乘一样，只是变换了拟合方程：使用平面的一般方程：Ax + By + CZ + D = 0可以令平面方程为： 由最小二乘法知： 同样分别取 a0,a1,a2的偏导数： 即是： 换算为矩阵形式有：&
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2023-08-16 16:41:10
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