SpringBootApplication,EnableAutoConfiguration,ComponentScan,ConfigurationProperties,SpringBoot内置dataSource机制
SpringBoot启动SpringApplication.run(MyBootApplication.class);SpringAppl
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2024-04-25 12:05:45
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目录求解 x y zx + y + z = 82x - y + z = 83x + y - z = 2Xw = YX_inv 点乘 X 点乘 w = X_inv 点乘 Yw = X_inv 点乘 Yimport numpy as np
原创
2022-12-28 15:21:39
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目录概念问题小结 概念Kurt Hensel提出：一次二次容易，三次四次困难，五次以及五次以上不可能（没有求解公式）。一般书籍会提及一元一次二次方程的求解，三次四次也有万能公式，但很少提。1、不定方程定义。又称为丢番图方程，勾股定理和孙子定理就是关于不定方程（组）求解的重要成果。2、费马大定理。法国终身以法律为师为业的天才业余数学家，费马在1630年左右阅读Arith-maticae的第2卷第8
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2023-10-10 06:06:17
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给定正整数a，b，c。求不定方程 ax+by=c 关于未知数x和y的所有非负整数解组数。 备注：2017级全体同学贡献。
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2018-02-01 16:30:00
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一元多次方程求解Java中可以使用common-math，python中可以使用sympy依赖：import org.apache.commons.math.ConvergenceException;
import org.apache.commons.math.FunctionEvaluationException;
import org.apache.commons.math.analysis
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2020-06-29 14:09:03
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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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文章目录一、数据的输入输出二、输出函数三、printf函数举例四、字符函数1.输入：getchar2.输出：putchar 一、数据的输入输出举例1: 求ax2+bx+c=0方程的根。a,b,c由键盘输入，设b2-4ac＞0。 解题思路: 首先要知道求方程式的根的方法。由数学知识已知: 如果b2-4ac≥0，则一元二次方程有两个实根：x1=−b+√b2−4ac/2a，x2=−b−√b2−4ac/
一般地，含有未知函数及未知函数的导数或微分的方程称为微分方程。微分方程中出现的未知函数的最高阶导数的阶数称为微分方程的阶。按照不同的分类标准，微分方程可以分为线性或非线性，齐次或非齐次。一般地，微分方程的不含有任意常数的解称为微分方程的特解，含有相互独立的任意常数，且任意常数的个数与微分方程阶数相等的解称为微分方程的通解（一般解）。下面介绍微分方程的求解方法。一、一阶微分方程一阶微分方程具有如下一
基于Jacobi迭代，GS迭代，SOR迭代对泊松方程的求解摘要随着大数据时代的到来，人们需要处理的数据越来越多，所需要考虑的条件因素也在增加。在工程方面，人们所需要处理的问题往往会转化为找出大规模方程组的解的问题，而找出大规模方程组的解的计算复杂度非常的高，因此设计一些高效并且较为精准的算法来求解大规模方程组的近似解显的尤为重要。本文以着一维和二维泊松方程为例子，考虑了Jacobi迭代，GS迭代，
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2024-08-28 13:45:05
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线性方程组在工程技术、经济等领域有着广泛的应用。许多实际问题可以归结为一个线性方程组的解，因此线性方程组的解法已成为广大工程技术人员、经济工作者必须掌握的知识。在线性代数领域，Excel可以通过插入函数来直接求行列式的值，逆矩阵和矩阵的乘积。但Excel并没有直接求解线性方程组的功能，本人发现Excel的规划求解可用来解线性方程组，现把这种方法介绍给大家。 例如要解线性方程组 x1+x2
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2024-06-26 11:55:13
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# Python求解优化方程
优化方程是现代数学中的一个重要课题，也是计算机科学中的核心问题之一。利用优化算法，我们可以在给定的约束条件下，寻找到使目标函数取得最大或最小值的变量取值。Python作为一种强大的编程语言，提供了各种求解优化方程的工具和库。本文将介绍如何使用Python求解优化方程，并通过代码示例来说明。
## 什么是优化方程？
优化方程是一种数学模型，用于寻找使目标函数取得最
原创
2024-02-07 05:05:15
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# Python解复数方程
在数学中，复数是由实部和虚部组成的数，通常表示为a+bi的形式，其中a是实部，b是虚部，i是虚数单位。而复数方程就是含有复数的方程，可以表示为f(z)=0的形式，其中z为复数。
在Python中，我们可以使用sympy库来求解复数方程。sympy是一个强大的符号计算库，可以用来解决各种数学问题，包括求解复数方程。
## 求解复数方程的步骤
### 1. 导入sy
原创
2024-04-12 06:42:10
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# 不定方程求解：Python 示例与流程解析
不定方程是指方程中未知数的个数多于方程的数目，因此没有唯一解或没有解。这类方程常见于数论和组合数学中。本文将通过 Python 编程实现不定方程的求解，并提供相应的代码示例和流程图，以帮助读者更好地理解这一过程。
## 不定方程的基本概念
不定方程一般形式为 \(ax + by = c\)，其中 \(a\), \(b\), \(c\) 为已知常
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([
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2024-02-02 08:29:59
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在Python中求解高阶方程是一个非常常见的需求。在这篇文章中，我们将详细探讨求解高阶方程的方法，并涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和性能优化等内容，确保你能在实际应用中游刃有余。
## 版本对比
在Python中，求解高阶方程的功能主要依赖于`NumPy`和`SciPy`等库。随着版本的演进，这些库引入了许多新的特性，以提高效率和用户体验。
时间轴显示了版本的演进及其
# Python不定方程求解
## 介绍
在数学中，不定方程是指未知数个数多于方程个数的方程。解决不定方程一直是数学中的一个重要问题。在Python中，我们可以使用一些库来求解不定方程。本文将介绍如何使用Python求解不定方程的步骤，并提供相应的代码示例。
## 求解步骤
下面是求解不定方程的一般步骤，可以用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 步骤
原创
2023-07-15 12:14:15
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Python的函数定义中有两种特殊的情况，即出现*，**的形式。如：def myfun1(username, *keys)或def myfun2(username, **keys)等。他们与函数有关，在函数被调用时和函数声明时有着不同的行为。此处*号不代表C/C++的指针。其中 * 表示的是元祖或是列表，而 ** 则表示字典第一种方式：import httplib
def check_web_se
一、问题描述及基本要求【问题描述】 设计一个简单的算术表达式计算器。【基本要求】 实现标准整数类型的四则运算表达式的求值（包含括号，可多层嵌入）.【测试数据】 （30+2*70)/3-12*3
5+（9*（62-37）+15）*6 要求自行设计非法表达式，进行程序测试，以保证程序的稳定运行。【实现提示】 可以设计以下辅助函数 status isNumber（char Re
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2024-10-28 00:21:39
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# Python求解ns方程
## 引言
Python是一种高级、解释型、面向对象的编程语言，具有简洁易读的语法和丰富的库，非常适合解决科学计算和数值计算问题。本文将教会你如何使用Python求解ns方程。
## 求解ns方程的流程
下表展示了求解ns方程的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | ---- |
| 1. 导入所需库 | 首先需要导入NumPy和SciPy库来进行数
原创
2024-01-21 10:51:56
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微分代数方程(DAE)的Matlab 解法
微分代数方程(DAE)的Matlab解法
所谓微分代数方程，是指在微分方程中，某些变量满足某些代数方程的约束。假
设微分方程的更一般形式可以写成
前面所介绍的ODEs数值解法主要针对能够转换为一阶常微分方程组的类型，故
DAE就无法使用前面介绍的常微分方程解法直接求解，必须借助DAE的特殊解法。
其实对于我们使用Matlab求解DAE时，却没有太大的改变
