numpy 用来解方程的话有点复杂，需要用到矩阵的思维！我矩阵没学好再加上 numpy 不能解非线性方程组，所以...我也不会这玩意儿！
Python作为一种编程语言，拥有简洁、高效的表达能力。与此同时，Python语言环境中还配备各种软件库，即模块。结合实际问题，选择适当的模块，便可生成简单、快速、正确的程序。
（内容需要，本讲中再次使用了大量在线公式，如果因为转帖网站不支持公式无法显示的情况，欢迎访问原始博客。）
进入大学，我们接触了线性代数，利用线性代数解方程组比高中慢慢计算会好了许多，快捷许多，我们作为编程人员，有没有用python解决解方程组的办法呢？
SymPy是一个用于符号数学计算的Python库。与传统的数值计算库不同，SymPy专注于处理符号表达式，使得用户能够进行符号计算、代数操作和解方程等任务。本教程将介绍SymPy库的基本概念、常见用法和高级功能，帮助读者更好地理解和使用SymPy。
日常业务实践中，经常会将一些问题抽象化为数学方程，对于一些简单的方程可以手动计算解决，但如果方程比较复杂，手动求解又过于繁琐的情况下，则可以利用Python的sympy进行方程求解。
图像融合在cv领域有着广泛用途，其中2003年的论文 Poisson Image Editing - 2003 因其开创性与效果拔群成为了相关领域的经典之作。而且该算法在传统图像融合算法中效果拔群，对该领域影响深远。 简介 泊松图像编辑是一种全自动的“无缝融合”两张图像的技术，由Microsoft Research UK的Patrick Perez，Michel Gangnet, and Andrew Blake在论文“Poisson Image Editing”中首次提出。 泊松编辑主要解决的
剖析第一个例子 学习《机器学习》，很多IT高手是直接去翻看TensorFlow文档，但碰壁的很多。究其原因，TensorFlow的文档跨度太大了，它首先假设你已经对“机器学习”和人工智能非常熟悉，所有的文档和样例，都是用于帮助你从以前的计算平台迁移至TensorFlow，而并不是一份入门教程。 所以本文尽力保持一个比较缓慢的节奏和阶梯，希望弥合这种距离。本文定位并非取代TensorFlow文档,而是希望通过对照本文和TensorFlow文档，帮助你更顺利的进入Google的机器学习世界。 基于这个思路，
有时候我们需要进行一些复杂的数学计算，比如求导， 求积分，解方程，还是用abcd字母代表变量的方程等，这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础。不过现在有一个非常方便的在线工具，只需要几秒钟， 就能告诉我们所有的答案。
这个等式是一元二次方程，解方程即可求得x。现在正实数平方根计算问题已转换为解一元二次方程问题。
前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器，正好在寒假的时候仔细研究过这个模块，今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助
众所周知，科学计算包括数值计算和符号计算两种计算。在数值计算中，计算机处理的对象和得到的结果都是数值，而在符号计算中，计算机处理的数据和得到的结果都是符号。这种符号可以是字母、公式，也可以是数值，但它与纯数值计算在处理方法、处理范围、处理特点等方面有较大的区别。可以说，数值计算是近似计算；而符号计算则是绝对精确的计算。它不容许有舍入误差，从算法上讲，它是数学，它比数值计算用到的数学知识更深更广。最流行的通用符号计算软件有：MAPLE，Mathematica，Matlab，Python sympy等等。
MATLAB一向是理工科学生的必备神器，但随着中美贸易冲突的一再升级，禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径，来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围，但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
Python 是一种高级计算机程序设计语言。对于初学者和完成普通任务， Python 语言是非常简单易用的。 对于方程组Ax=b，增广矩阵为[A b]。第一次消元，使矩阵变为： 高斯消去法解方程组的P
在数字世界的边缘，有一座神奇的城市，这座城市由无数个数据点和向量构成，街道上流淌着数不清的数组和矩阵。在城市的中心，耸立着一座巨大的科学计算塔，它的外墙是由数学符号和代码构成，散发着闪烁的数字光芒。城里的居民们穿梭于数组的巷道间，驾驭着向量的飞船，探索着数据的深海，寻找着数学的奥秘。这里，每一个函数、每一个对象，都是城市的一部分，编织成了一张无比庞大的数学网络。
python主要依赖第三方库numpy,其中np.array和np.mat有区别，主要体现在：
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
攻读鉴于之前MIT的线代笔记没有跟新完和很多童鞋希望pdf版本下载学习，这里我把相关资源放到github上并重新更新完，希望对大家学习有所帮助。
仍然是一篇入门文，用以补充以前文章中都有意略过的部分。 之前的系列中，我们期望对数学并没有特别喜好的程序员，也可以从事人工智能应用的开发。但走到比较深入之后，基本的数学知识，还是没办法躲过的。
第一类是分类：可以用来进行类型预测，比如是否是广告邮件，垃圾短信，花的种类，动物种类等。
比如这里我们要求解一个三元一次方程，那最简单的就是消元的思想了，也就是让三元变二元再变一元：
序言 标题来自一个很著名的梗，起因是知乎上一个问题：《锅炉设计转行 AI，可行吗？》，后来就延展出了很多类似的问句，什么“快递转行AI可行吗？”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。 其实知乎原文是个很严肃的问题，很多回答都详尽、切题的给出了可行的方案。AI的门槛没有很多人想象的那么高，关键在于你是满足于只是看几个概念就惊呼“人工智能将颠覆xxxx行业，xxxx人将失去工作”、“人工智能将会毁灭人类”，还是你真的打算沉下心来学一些人工智能的知识，学习用另外一种方法和视角了解这个世界。 所以本文其实也
定义一个函数quadratic接收三个参数，运用数学计算∆的方法赋值给变量s，调用计算平方根的方法算出x1、x2的值
首先，线性代数和微积分都是必要的，但是初学者容易割裂地看待它们以及机器学习，不清楚哪些线性代数&微积分的知识才是掌握机器学习数学推导的关键。一样，我也走过并继续在走很多弯路，就说说我的感受吧，大家一起探讨探讨。 1 理解矩阵变换 矩阵变换简单的说就是x->Ax，A矩阵把原空间上的向量x映射到了Ax的位置，看似简单实在是奥妙无穷。 1.1 A可以是由一组单位正交基组成，那么该矩阵变换就是基变换，简单理解就是旋转坐标轴的变换，PCA就是找了一组特殊位置的单位正交基，本质上就是基变换。 1.2 A可以是某些矩阵，
最想说的一句话：要查matlab用法，一定要到官网去查，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Python中的Sympy库解决高等数学中极限、导数、偏导数、定积分、不定积分、双重积分等问题
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。解这样的方程组有两种方法：克拉默法则和矩阵消元法。
问题描述 采用MATLAB、Python对数据拟合时（函数形式如y=1-c*exp(k*x^t)），程序有时能够完美运行，给出你想要的结果，然而有时候竟然报错，运行不出结果，或者给出的结果明显不对，让你时常怀疑电脑是不是中病毒了，😅，为什么交给电脑同样的任务（拟合求参数），电脑还需要根据自身心情来决定是否给你想要的结果？ 昨天，硕士好友王博士同样也遇见这个问题，现分析其具体原因？于此同时，针对疲劳裂纹扩展具体的工程问题，对最小二乘法拟合（疲劳裂纹扩展速率以及应力强度因子）实验数据的基本过程进行简要介绍，具体
#include<stdio.h> #include using namespace std; #define INF 0x7fffffff double D; struct node { double l; double r; }s[3][2]; node interval(double a,double b)//解方程D<=|a*s-b|<=360-D { node p; if(a>0) { p.l=(D-b)/a; p.r=(360-D-b)/a; } else { p.l=(360-D-b)/a;
放假了，近来无事，就复习了一下mathematica相关知识点。已经玩了很多东西，不过大概还是很熟悉。 Mathematica（我简称mma），可以通过交互方式，实现函数作图，求极限，解方程等，也可以用它编写像c那样的结构化程序。Mma在系统定义了许多强大的函数，我们称之为内建函数，分二类，一是数学意义上的函数，如绝对值函数 Abs[x],正弦函数Sin[x]等；二是命令意义上的函数，如作图函数Plot[f[x],{x,xmin,xmax}],解方程函数Solve[eqn,x]，求导函数D[f[x],x]
说起数学计算器，我们常见的是加减乘除四则运算，有了它，我们就可以摆脱笔算和心算的痛苦。四位数以上的加减乘除在数学的原理上其实并不难，但是如果不借助于计算器，光依赖我们的运算能力（笔算和心算），不仅运算的准确度大打折扣，而且还会让我们对数学的运用停留在一个非常浅的层次。
https://leetcode-cn.com/problems/solve-the-equation/
AI也能解方程了？是的，它们不仅能解方程，还能“找到”方程！今天我们就简单梳理一下机器学习解方程的近些年最新进展。
r就是最简矩阵当中非零行的行数，它也被称为矩阵的秩。我们把A矩阵的秩记作: R(A),那些方程组中真正是干货的方程个数，就是这个方程组对应矩阵的秩，阶梯形矩阵的秩就是其非零行数！
1 可逆矩阵 矩阵A首先是方阵，并且存在另一个矩阵B，使得它们的乘积为单位阵，则称B为A的逆矩阵。如下所示，利用numpy模块求解方阵A的逆矩阵，B，然后再看一下A*B是否等于单位阵E，可以看出等于单位阵E。 python测试代码： import numpy as np '方阵A' A = np.array([[1,2],[3,4]]) A array([[1, 2], [3, 4]]) '逆矩阵B' import numpy.linalg as la B = la.inv(A) B arra
“鸡兔同笼问题”是我国古算书《孙子算经》中著名的数学问题，其内容是：“今有雉（鸡）兔同笼，上有三十五头，下有九十四足。问雉兔各几何。”
*十六、线性回归方程式与线性系统 本章节的内容涉及线性代数的知识，读者应该先去了解，如不了解也可略过本章，无影响 16.1 Gaussian Elimination 在线性代数中我们解方程组的办法一般都是用高斯消去法，即为了找到x1,x2,x3…的解，我们首先把他们对应的系数作为一个矩阵，称为系数矩阵，然后将等式右边的常数作为常数项矩阵放在系数矩阵的右边作为增光矩阵，通过增广矩阵简化为行阶梯形求得x1,x2,x3… 当然，matlab给我们提供了高斯消去法的函数rref，其调用格式为：rref([a
步骤4. 对于每一个驻点,计算判别式,如果,则该驻点是极值点,当为极小值, 为极大值;如果,需进一步判断此驻点是否为极值点; 如果则该驻点不是极值点.
“理论不懂就实践，实践不会就学理论”，非常赞同bluedavy的这句话。实践过程中经常会遇到某个属性的使用，浏览器渲染效果与预期效果不符，虽然通过死记硬背能避免或巧妙应用这种效果，但总感心虚发慌、毫无自信，因为不知晓背后的原理。这时就不要再用“就是这样的”的借口来搪塞自己，我们需要重新认识它。 实践与现象 绝对定位是一种常用的定位方式，也经常会看到一些使用技巧，轻松搞定一些不太容易实现的效果。现介绍两个绝对定位的使用技巧： 1. 绝对定位元素，水平方向（top和bottom）或和垂直方向（left和righ
在数学中，反函数是指给定一个函数，可以通过求解方程来找到另一个函数，使得两个函数的复合等于恒等函数。Python作为一种强大的编程语言，可以使用不同的方法来求解反函数。本文将介绍什么是反函数以及如何使用Python求解反函数。
看我文章的小伙伴都知道，我对数值算法很是感兴趣，但是和数值算法地位一样的计算机计算系统还有一类叫符号计算。在完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题的时候，符号计算是王者~
曾经有过这样的新闻：某公司的员工将内网论坛上的言论截屏发布到互联网上，引发了热议。于是公司通过截图定位到了员工的身份，将其开除。
“理论不懂就实践，实践不会就学理论”，非常赞同bluedavy的这句话。实践过程中经常会遇到某个属性的使用，浏览器渲染效果与预期效果不符，虽然通过死记硬背能避免或巧妙应用这种效果，但总感心虚发慌、毫无自信，因为不知晓背后的原理。这时就不要再用“就是这样的”的借口来搪塞自己，我们需要重新认识它。
如果大家觉得有哪些可以优化的地方可以留言给我，我会慢慢完善的。再后面会陆续放送各个机器学习算法、深度学习模型及相关的实例实践，希望对大家有帮助。
1）有两堆球，其中A堆有99个白球和1个黑球，B堆有99个黑球和1个白球。假如随便摸一个球，发现是黑球，那么这个球更有可能来自于哪一堆？
Excel提供了一个很好的功能——单变量求解，当给出最终结果时，它允许反向求解输入值。它是一个方便的工具，因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。
$$ x1 \times x2 + x1 \times x3 + x2 \times x3 = \frac{c}{a} $$
CSR（Compressed Sparse Row Storage Format）是一种非常有效的稀疏矩阵的存储方法，它按行将稀疏矩阵存储在一个一维实型数组中，另外需要建立2个整形一维数组，一个整形数
有限元模拟过程中，由于收敛性问题通常涉及面广，甚至有时候因为解方程组引起的收敛性问题。采用内聚力模型分析具体工程问题过程中，时常会遇到不收敛问题，研究表明，循环内聚力模型参数对有限元计算的收敛性具有一定的影响，在界面单元的初始刚度选取的非常大，容易引起结果震荡，造成收敛性问题。根据相关参考文献，对简单的三单元模型进行分析，探究内聚力单元收敛的条件。
大家不要愁，数值算法很快就会写完，之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法，但是却没有写LU分解，哎呦不得了哦！主要的应用是：用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
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