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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# 用遗传算法求解二元函数最值
## 引言
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学的优化算法，常用于求解复杂的优化问题。在这篇文章中，我们将学习如何使用遗传算法求解二元函数的最值问题。为了简单起见，假设我们要优化的函数是 \( f(x, y) = x^2 + y^2 \)，我们的目标是找到使得该函数最小化的 \( x \) 和 \( y \) 的值。
## 实现步骤
在实现遗传算法求解二元函数
在Python中，要求一个二元函数的最值，可以通过使用求导和优化算法来实现。在这里，我们将介绍一种常用的方法，即使用SciPy库中的optimize模块中的minimize函数来求解二元函数的最值。
首先，我们需要定义一个二元函数，例如下面的函数：
```python
def func(x):
return x[0]**2 + x[1]**2
```
这个函数是一个简单的二元函数，它
原创
2024-04-29 04:29:03
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遗传算法求解二维函数最大值（动态展示）提示：基于前者代码的改进。原代码链接根据前者提供的代码 在复现的过程中发现了一些改进的点（交叉和变异部分） 并且对每次迭代的结果进行了动态展示。 文章目录遗传算法求解二维函数最大值（动态展示）前言1.导入库2.定义变量3.完整代码（含解释） 前言代码运行可得到每一次迭代结果的图形，即为动态寻找最大值的过程。1.导入库import numpy as np
imp
Gradient descent 梯度下降可以尝试使用梯度下降法来最小化任何代价函数，不仅仅是线性回归中的代价函数。基本思想：一般给定和的初始值均为0，持续改变二者的值，直到找到代价函数的最小值。梯度下降的运行过程：梯度下降的特点：和初始开始的位置有关，即和和的初始值有关。并且不同的初始值可能得到完全不同的局部最优解。数学原理 梯度下降算法：反复执行{}内的步骤，直到收敛。对于更新方程，需要同时更
关于多元函数的极值和最值计算（一） 可微函数的无条件极值如果在区域上存在二阶连续偏导数，我们可以用下面的方法求出极值。首先，通过解方程 得到驻点。其次，对每个驻点求出二阶偏导数：最后利用课本定理7.8进行判断。 函数在此点取极小值； 函数在此点取极大值； &n
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2023-08-15 23:21:14
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# Python多元函数求最值的简单指南
在科学计算、工程设计和数据分析等多个领域，优化问题层出不穷，其中多元函数的求最值尤为重要。本文将通过 Python 的一些库，例如 SciPy，来实现多元函数的求最值，帮助大家更好地理解这一概念。
## 多元函数介绍
多元函数是指有多个自变量的函数，其形式通常为 \( f(x_1, x_2, \ldots, x_n) \)。我们希望在某个特定的约束条
原创
2024-08-31 05:48:33
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# 反函数的最值与Python实现
## 引言
在数学中，反函数是一个重要的概念。它能够将函数的输出值重新映射到输入值。通过研究反函数的最值，我们可以理解函数在某些条件下的表现。本文将介绍反函数的基本概念与最值的求取方法，并通过Python代码展示具体实现。
## 反函数的定义
给定一个函数 \( f(x) \)，如果存在一个函数 \( f^{-1}(y) \)，使得 \( f(f^{-1
原创
2024-10-23 05:32:26
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最近在看关于CNN的一些论文，经常遇到一些概念不明不白的，所以下决心把那些基础概念整明白。本次博客主要是先介绍梯度下降法然后介绍反向传导法。其实从某种方向上看两者是很相似的。一，梯度下降法梯度下降法又称最速下降法。首先我们应该清楚，一个多元函数的梯度方向是该函数值增大最陡的方向。具体到假如是一元函数，其梯度方向就是切线方向。举个例子：有函数y=x*x-3*x+2,有x0=0,步长为0.5，收敛精度
一、最大值 1. 最大值元素 np.max(lis) 2. 最大值索引 np.argmax(lis) 或
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2023-05-25 21:10:25
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下面是几种搜索列表的几种算法和它的复杂度分析。1.搜索最小值。 python的min函数返回列表中的最小的项。下面是为了研究它的复杂度开发出来的算法。#!/usr/bin/python
#coding:utf-8
def indexO
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2023-09-01 22:35:13
62阅读
# Python的griddata函数及最临近插值方法
在数据科学和机器学习领域，插值是一种非常重要的技术，可以用来填补数据中的空缺值或在已知数据点之间估算新数据。在众多插值方法中，最临近插值（Nearest-neighbor Interpolation）是一种简单而有效的技术。Python的`scipy.interpolate`模块下的`griddata`函数能够实现这一插值过程。本篇文章将介
# 多元函数求最值的Python实践
在许多实际问题中，我们常常需要对多元函数进行求最值操作，例如在经济学、生物学、工程学等领域。本文将介绍如何使用Python对多元函数进行最优化求解，并提供相关代码示例和可视化图示。
## 什么是多元函数？
多元函数是指输入变量个数超过一个的函数，通常表示为 \( f(x_1, x_2, \ldots, x_n) \)。多元函数最值的求解有时比单变量函数复
原创
2024-10-24 03:28:09
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一、三元运算符1、需求：判断性别，如果sex=1，输出性别为男，如果sex=2，输出性别为女---以往我们的if else写法if sex == 1:
print("man")
elif sex == 2:
print("woman")---三元运算符的写法更精简x = 'man' if sex == 1 else 'woman'二、冒泡排序 --重复的遍
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2023-09-25 20:13:57
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# 在Android中寻找最值函数
在Android开发中，我们经常需要在一组数据中寻找最大值或最小值。这种操作在处理用户输入、游戏分数、统计数据等场景中变得尤为重要。本文将探讨如何在Android环境中实现最值查找，并附带代码示例。
## 1. 理解最值函数
最值函数是接受数据集合为输入，并返回该集合中的最大值或最小值的函数。Java语言本身为我们提供了一些工具，可以方便地进行这些操作。我
# 用Python求三元函数在限定区域内的最值
在数学和工程领域，最优化问题是非常重要的研究方向。三元函数是指有三个自变量的函数，例如\( f(x, y, z) \)。在某些情况下，我们需要找到这个函数在特定区域内的最小值或最大值。本文将介绍如何使用Python求解三元函数在限定区域内的最值，并提供代码示例。
## 一、问题描述
假设我们有一个三元函数
\[
f(x, y, z) = x^
原创
2024-10-23 06:16:42
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一、多元函数求最值问题多元函数是高等数学中的重要概念之一，但随着新课程的改革，高中数学与大学数学知识的衔接，多元函数的值域与最值及其衍生问题在高考试题中频频出现。同时，多元函数最值问题中蕴含着丰富的数学思想和方法，而且有利于培养学生联想、化归的解题能力。因此，怎样求多元函数的最值，是是高考考生们必须具备的解题技能。二、常见的解题方法有哪些？导数法、消元法、均值不等式法（“1”代换）、换元法
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2024-01-04 07:29:06
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# Python 三元函数最小值的科学探索
在编程中，我们常常需要对某些输入进行条件判断，并根据不同的情况返回不同的结果。Python 提供了一种方便的方式来实现这一点，那就是使用三元运算符。本文将介绍 Python 中的三元函数，并在此基础上探讨如何找到函数的最小值。文章中将附带代码示例，并绘制一幅旅行图以更好地理解这一过程。
## 什么是三元运算符
三元运算符，也称为条件表达式，是一种在
原创
2024-09-23 06:46:36
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基础技巧01 分治分治，就是“分而治之”，把一个问题分成两个或多个相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……最后子问题可以直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。步骤：1.分解：将原问题分解为若干个规模较小，相互独立，与原问题形式相同的子问题；2.递归：若子问题规模较小而容易被解决则直接解，否则递归地解各个子问题3.合并：将各个子问题的解合并为原问题的解。学习资源：分治法及pyt
一、前引我们之前学过函数的知识，知道函数的调用方式：函数名()然后函数在调用之前需要定义，定以后我们就可以使用了，但是有没有发现有些恨特别呢？比如说print()，我们用的很频繁的一个函数，打印内容，我们再使用这个函数的时候，好像我们也没有定义这个函数啊，为什么就能直接拿来用了呢？诸如此类的函数还有很多，如len()、input()等等其实这些函数就是python中的内置函数，python环境中已
