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Python 线性方程组

线性方程组是各个方程的未知元的次数都是一次的方程组这样的方程组有两种方法:克拉默法则和矩阵消元法。 矩阵消元法 矩阵消元法。...将线性方程组的增广矩阵通过行的初等变换化为行简化阶梯形矩阵 ,则以行简化阶梯形矩阵为增广矩阵的线性方程组与原方程组。...当方程组有解时,将其中单位列向量对应的未知量取为非自由未知量,其余的未知量取为自由未知量,即可找出线性方程组。 这种方法适合手工解方程,通过编写程序来解方程这种方法基本行不通。...用克莱姆法则求解方程组实际上相当于用逆矩阵的方法求解线性方程组,它建立线性方程组与其系数和常数间的关系,但由于求解时要计算 n+1 个 n 阶行列式,其工作量常常很大,所以克莱姆法则常用于理论证明,...x 了,代码实现比上面那种方法简单太多了,一行代码就能求出向量,代码如下: # 系数矩阵的逆*常数向量 x = inv(a)@b for i in range(5): print(f'x{i

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matlab求解不定方程组_matlab参数方程组

一些用法matlab官方是在不断更新的,现存的一些办法已经无法解决问题 使用的是 solve 这个函数,官网说明链接 它拥有解决优化问题,解方程的功能,下面我将举一些常用的例子 文章目录 一、单变量方程...二、多变量方程 三、带参数方程 四、不等式 知识点总结 一、单变量方程 题目:求解方程 2 x + 1 = 0 2x+1=0 2x+1=0 syms x eqn = 2*x + 1...== 0; x = solve(eqn, x) 二、多变量方程 题目:求解方程 { x 2 + y 2 = 5 x − y = 1 \begin{cases} x^2 + y^2 = 5 \\...=5x−y=1​ syms x y eqns = [x^2 + y^2 == 5, x - y == 1]; vars = [x y]; [x, y] = solve(eqns, vars) 三、带参数方程...+ c = 0 ax^2 + bx + c = 0 ax2+bx+c=0 syms a b c x eqn = a*x^2 + b*x + c == 0; x = solve(eqn, x) 四、不等式

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    共轭梯度法线性方程组

    共轭梯度法是方程组求解的一种迭代方法。这种方法特别适合有限元求解,因为该方法要求系数矩阵为对称正定矩阵,而有限元平衡方程的系数矩阵正好是对称正定矩阵(考虑边界条件)。同时,共轭梯度法也适合并行计算。...●算法原理 对于方程组Ax = b,假定A(nxn)是对称正定矩阵,采用共轭梯度法算法步骤如下: 取初始值x0 ? 这里k=0,1,2,...。...后台回复“梯度法”可获取Fortran及python代码下载地址。 共轭梯度法是介于梯度下降法与牛顿法之间的一个方法,是一个一阶方法。...在n维的优化问题中,共轭梯度法最多n次迭代就能找到最优(是找到,不是接近),但是只针对二次规划问题。

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    Jacobi迭代法线性方程组

    当线性方程组的规模比较大时,采用高斯消元法需要太多时间。这时就要采用迭代法求解方程组了。高斯消元法是一个O(n^3)的浮点运算的有限序列,在经过有限步计算之后理论上得到的是精确(无舍入误差时)。...而迭代法在经过有限步迭代之后一般不产生精确,迭代法在计算过程中逐渐减小误差,当误差小于容许值时停止迭代计算。方程组的系数矩阵是严格对角占优矩阵时,迭代总是收敛的。...●Jacobi迭代法 对于方程组3u+v=5,u+2v=5,将其改写为如下的形式 ? 由于方程组的系数矩阵是严格对角占优矩阵时,迭代一定收敛。...继续迭代过程最终会收敛到[1,2].这个迭代过程就是Jacobi迭代。 对于方程组u+2v=5,3u+v=5,由于方程组的系数矩阵不是严格对角占优矩阵时,因此迭代不收敛。来看迭代过程: ?...对于上面的方程组3u+v=5,u+2v=5,写成矩阵形式 ? 迭代格式为 ? 这与之前的迭代格式是一致的。 Fortran源代码 ?

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    matlab常微分方程组数值解法(二元常微分方程组的解法)

    上篇博客介绍了Matlab求解常微分方程组解析的方法:博客地址 微分方程组复杂时,无法求出解析时,就需要求其数值,这里来介绍。...官方文档提供的方程来展开(提议多看官方文档) 介绍一下核心函数ode45() 一般形式:[t,y] = ode45(odefun,tspan,y0) 其中 tspan = [t0 tf] 功能介绍:求微分方程组...求解微分方程组(和2类似) 这里就和求解二阶方程类似的,只不过不需要降阶,仍旧需要一个函数来定义方程组。我们这里不用官方文档的例子,用同学的循坏摆问题来进行演示。...end_Theta是θ的结束值 %R是半径初值;v是线速度初值;w是角速度初值 start_Theta=0;end_Theta=2*pi;R=1;v=0;w=1e-5; %% 使用ode45方法计算微分方程组...func的数值 %func是带有方程组的函数 %[start_Theta end_Theta]是自变量范围 %[R;v;w]是方程初值 %T是自变量的数组,Rvw是对应的因变量的数值。

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    病态方程组

    对于方程组(1) ? 其精确是x=1.0,y=0.0 。如图所示,点(1.0,0.0)是方程组所表示的两条直线的交点。 ? 对于方程组(2) ? 其精确是x=-1.5,y=0.5 。...那么方程组变成了x=0.995,y=0.008,几乎和原来的相同。假设方程组(2)的系数a11产生了1%的相对误差,即1.00变成了1.01 。...那么方程组变成了x=1.789,y=0.193,和原方程组相比,发生了很大的变化,由此可见,方程组(2)对系数误差非常敏感。...实际上,方程组(2)所表示的两条直线几乎是相互平行的,所以方程组系数的微小变化都会使他们的交点产生较大变化。...像方程组(2)这样的因系数的很小改变却导致改变很大的方程组,称为病态方程组,称相应的系数矩阵A为病态矩阵。病态方程组对任何算法都将产生数值不稳定性。

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    Python RAR

    我按耐不住,这么简单的需求,你让我付费,我大 Python 是吃素的嘛,一顿操作,5 分钟实现怒 RAR 文件,以下是详细方法: 1、下载源码,编译 lib 从这里下载源码 https://www.rarlab.com...2、编写代码,怒 RAR 这里需要先设置下环境变量 UNRAR_LIB_PATH,设置成上步我们生成 libunrar.so 的路径,然后再导入 unrar 的 rarfile 模块时,UNRAR_LIB_PATH.../Users/aaron/py38env/bin/python3 # -*- coding: utf-8 -*- import os os.environ.setdefault("UNRAR_LIB_PATH.../Users/aaron/py38env/bin/python3,这样在命令行执行时就不需要再敲 python 了。...最后的话 很多问题,只要会重复遇到,就要想办法彻底解决,否则,在某个未知时刻,这个问题还会出来烦人,Python 就是解决这类重复问题的利器。 关注我,一起学 Python

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    线性方程组

    ,只是此线性方程组与前面我们求解的线性方程组具有相同的。...” 显然,求解线性方程组,即写出其增广矩阵,然后通过初等行变换化成阶梯形矩阵(包括最终的单位矩阵),从而得到原线性方程组。这种方法称为高斯(Gauss)消元法。...” 正如你所知,线性方程组的系数和常数项为有理数时,线性方程组有三种可能:无解、有唯一、有无穷多个。...否则,有解: 若阶梯形矩阵的非零行数(用 表示)等于未知量的数,即 ,则原方程组有唯一; 若$r 以上简要说明了利用矩阵求解线性方程组的方法,当然,这种方法是用手工计算完成的。...不妨对线性方程组的系数矩阵经过初等行变换化成阶梯形矩阵: 观察阶梯形矩阵可知,原线性方程组有解,且$r=3,n=4,r 这个称为原线性方程组的一般,其中 称为自由变量。

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