03-python的运算符1.运算符1.1 运算符的概念1.2 运算符的分类2.算术运算符3.赋值运算符4.比较运算符5.逻辑运算符5.1 not 逻辑非5.2 and 逻辑与5.3 or 逻辑或5.4 非布尔值的与或运算6.条件运算符（三元运算符）7.运算符的优先级 1.运算符1.1 运算符的概念运算符用于执行程序代码运算，会针对一个以上操作数项目来进行运算。例如：2+3，其操作数是2和3，而
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2024-06-07 18:43:53
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# 使用Python的SciPy库求解一元函数的极值
在本篇文章中，我们将学习如何使用Python的SciPy库来求解一元函数的极值。我们的流程如下：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义目标函数（待优化的函数） |
| 3 | 使用SciPy的优化模块进行极值求解 |
| 4 | 输出计算结果 |
接
微分学为研究函数的性质提供了统一的方法与理论，尤其是寻找函数的极值，在机器学习领域被大量使用。积分则在机器学习中被用于计算某些概率分布的数字特征，如数学期望和方差，在概率图模型中也被使用。 1.1极限与连续 极限是微积分中最基本的概念，也是理解导数与积分等概念的基础。 1.1.1 可数集与不可数集
原创
2022-09-03 00:50:57
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在现代编程中，利用Java计算一元函数的方法已经变得越来越普遍，特别是在工程计算和数据处理等领域。本文将探讨如何实现这一目标，并为您展示实现过程中涉及的关键技术和原理。
### 四象限图展示一元函数的特性
为全面了解一元函数的性质，可以将其特征映射到四个象限中。横轴表示自变量x，纵轴表示因变量y。不同的函数类型在不同象限中的表现各异。
```mermaid
quadrantChart
高等数学课程中，我们应该都学习过一元函数的极值问题，这篇文章我们再来回顾一下相关知识点
原创
2023-10-22 21:25:29
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import math
import cmath
flag="yes"
while True:
flag= (input("是否计算新方程的根："))
if (flag=="yes"):
print('a*x*x+b*x+c=0')
a= float (input('a='))
b= float (input('b='))
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2023-06-20 10:24:35
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转成Latex上传太麻烦，直接截图上传了，需要电子版的可以关注一下，微信公众号：“实干小海豹”，回复：”优化01a“，”优化01b“，”优化02a“，”优化02b“，”优化02c“，”优化02c“.....就可以得到相应的电子版内容。二维码在最后面1、 一元函数的极值问题 (函数光滑)对于一个一元函数$f(x)$，怎么才能找出它的极值呢？1.1根据定义：如果存在一点${{x}_{0}}
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2024-04-28 10:49:07
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关于一阶导数、二阶导数、极值点、拐点等的一些总结与归纳。
最近有些考研的小伙伴问到我这个问题，正好也给自己梳理一下思路，毕竟在机器学习里面这4个概念也是非常重要的，不过这里由于知识所限，就只整理跟考研部分比较相关的知识点了。 既然是4种点，首先就需要将其进行大致的分类，大致来说如下。$$ \begin {cases} 一元函数 \quad
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2024-01-01 20:32:52
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# 一元函数极大值的寻找：使用Python与SciPy库
在数学中，极值指的是函数在某一点处的最大值或最小值。这些极值对于函数的分析和理解非常重要，尤其是在优化问题和科学计算中。在本文中，我们将探讨如何使用Python的SciPy库来寻找一元函数的极大值，并提供相应的代码示例。
## 一元函数的定义
一元函数是一种只依赖一个自变量的函数。其形式通常为 \( f(x) \)，其中 \( x \
第二还原法比较适用于难以凑微分的情况下。是容易计算的,那么第二换元法往往有效。容易通过求导验证上述结果的正确性。
原创
2022-12-24 00:54:21
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导数，方向导数，切线、梯度是从高中就开始接触的概念，然而对这几个概念的认识不清，困惑了我很长时间，下面我将以图文并茂的形式，对这几个概念做详细的解释。1， 导数定义：设函数y=f(x)在点x0的某个邻域内有定义，当自变量x在x0处有增量Δx，(x0+Δx)也在该邻域内时，相应地函数取得增量Δy=f(x0+Δx)-f(x0)；如果当Δx→0时， Δy与Δx之比极限存在，则称函数y=f(x)在点x0处
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2024-03-28 22:03:57
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0. 梯度与导数梯度：矢量，方向指向数值增长最快的方向，大小为变化率。导数：常量，两者应该有本质的区别，而导数的正负也反映了函数值的大小变化，而不是一直指向数值增大的方向。其实一元函数肯定也有梯度，我们经常不提及的原因其实很简单：一元函数的梯度方向沿着x方向！而导数值的正负号决定了这个方向是正方向还是反方向。如图所示，A点右＂领域＂的导数为正值，则梯度的方向跟x轴正方向一致，梯度方向指向数值增大的
