就可以求出唯一解：X= -984.7667 Y= -61.2 Z= 327.5667 看起来确实有点难度哦！
知乎有人提问，R 和 Python (numpy scipy pandas) 用于统计学分析，哪个更好？
我们今天给大家介绍一个用来迭代的算法牛顿迭代法（Newton's method）。单变量下又称为切线法。它是一种在实数域和复数域上近似求解方程的方法。首先我们看下牛顿迭代算法的公式：
金融资产/证券已使用多种技术进行建模。该项目的主要目标是使用几何布朗运动模型和蒙特卡罗模拟来模拟股票价格。该模型基于受乘性噪声影响的随机（与确定性相反）变量
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：
Python之所以能够成为数据分析与挖掘领域的最佳语言，是有其独特的优势的。因为他有很多这个领域相关的库可以用，而且很好用，比如Numpy、SciPy、Matploglib、Pandas、ScikitLearn、Keras、Gensim等
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。
#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;
解:设在该路段行驶的汽车的速度为v km/h,限速40km/h就是v的大小不能超过40，于是0 <v≤40。
样本量计算也是医学统计学中的一块重要内容，但是在课本中并没有详细介绍，今天我们说一下常见的研究设计的样本量计算。我使用的课本是孙振球主编的《医学统计学》第4版，封面如下：
R是作为统计语言，生来就对数学有良好的支持，一个函数就能实现一种数学计算，所以用R语言做数学计算题特别方便。如果计算器中能嵌入R的计算函数，那么绝对是一种高科技产品。
案例POT序列在47年的记录期内提供了高于74 m 3 / s 阈值的47个峰值。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用
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。）
最近我们被客户要求撰写关于MDP的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在强化学习中，我们有兴趣确定一种最大化获取奖励的策略。假设环境是马尔可夫决策过程（MDP）的理想模型，我们可以应用动态编程方法来解决强化学习问题
$$ x1 \times x2 + x1 \times x3 + x2 \times x3 = \frac{c}{a} $$
在这项工作中，我通过创建一个包含四只基金的模型来探索 copula，这些基金跟踪股票、债券、美元和商品的市场指数
的可解性以及解的结构。这一块内容是对之前内容的总结以及发散，同时也是线性代数这门课中的基础。
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
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。
集成电路板等电子产品生产中，控制回焊炉各部分保持工艺要求的温度对产品质量至关重要（点击文末“阅读原文”了解更多）。
欧几里德算法 欧几里德算法又称辗转相除法，用于计算两个整数a,b的最大公约数。 基本算法：设a=qb+r，其中a，b，q，r都是整数，则gcd(a,b)=gcd(b,r)，即gcd(a,b)=gcd(b,a%b)。 第一种证明： a可以表示成a = kb + r，则r = a mod b 假设d是a,b的一个公约数，则有 d|a, d|b，而r = a - kb，因此d|r 因此d是(b,a mod b)的公约数 假设d 是(b,a mod b)的公约数，则 d | b ,
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。
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.
作为第一步，从一个不包含协变量的空模型开始 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方差来讲,更多的将投资人的损失作为风险具有更好的合理性。
设A\in \mathbb{C}_r^{m\times n}，则存在B\in \mathbb{C}_r^{m\times r}, C\in \mathbb{C}_r^{r\times n}，满足
信用风险建模是金融领域的重要课题，通过建立合理的信用风险模型，可以帮助金融机构更好地评估借款人的信用状况，从而有效降低信贷风险。本文使用了 R 语言中的逻辑回归（logistic）模型，利用国泰安数据库中的103个上市公司的数据进行信用风险建模，其中包括51个正常公司和52个ST公司。在这个数据集中，我们选取了经营活动产生的现金流量净额、净资产收益率、每股收益和每股净资产等指标来分析其对公司是否为ST股票的影响。
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。
二次方程可谓是人类在数学探索的伟大成就之一，它最早是在公元前2000年到1600年，被古巴比伦人提出用于解决赋税问题。在4000多年后的今天，二次方程被用来解决更多样更复杂的数学应用问题，数以百万计的人（尤其是学生）都努力把二次方程公式铭刻在他们的脑海中。
在大数据的趋势下，我们经常需要做预测性分析来帮助我们做决定。其中一个重要的事情是根据我们过去和现在的数据来预测未来。这种方法我们通常被称为预测
实际中有很多问题是一个因变量与多个自变量成线性相关，我们可以用一个多元线性回归方程来表示。
现有的有关财务模型的大多数文献都假设资产的波动性是恒定的。然而，这种假设忽略了波动聚类，高峰，厚尾，波动性和均值回复的实际市场回报的特点，不能用恒定的波动模型。资产存在市场制度下，其波动性在不同时间段内会发生显着变化。在2007 - 2008年金融危机是市场波动时期的好例子。
背景：2019年的某月末日，三路人开局，兴趣所致组建了“花儿少年”：一个有组织、有纪律的R语言入门交流学习组织。自此，开启了一段小白&大师的成长史。
列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，这里的回归既包括Logistic回归也包括cox回归，通过回归分析将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，表达预测模型中各个变量之间的相互关系。
复习go语言基础的时候，看到一个算法题，求特定值的平方根（不使用特定库函数的前提下），常见的方法要么是二分法要么是牛顿法。
众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
大家好！最近有很多朋友询问我关于 Matlab 的使用，于是我决定写一篇博客来分享一下我的经验。对于数学和编程爱好者来说，Matlab 是一个非常有用的工具。我自己在数学实验和数学建模竞赛中也经常使用它。那么，为什么 Matlab 这么受欢迎呢？
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
最近，ChatGPT非常火，从ChatGPT3到ChatGPT4，都非常火。无论是否为互联网行业的，多少都听到过关于ChatGPT的消息。虽然百度、阿里等互联网巨头都已经宣布将会推出相关的类ChatGPT产品。但目前还未有成型的产品上线。
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？
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！
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，
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
最近开始学习R语言，把学习笔记和小伙伴们分享一下吧，欢迎一起交流 R 起源： R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实
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
考虑到商品房经济始于1998年，且可供查找的数据截止到2011年，故本文的数据来源于1998-2011年的《上海统计年鉴》和国家统计局。在本文中主要讨论影响上海商品房房价的因素及各个因素对于房价的影响作用，考虑到房地产不同于一般的消费品，它不仅提供居住的功能，带来收租收益，发生价值增值，而且对人的行为有重要的影响，因此，在进行预测自由贸易下的房价时，本文主要从人均生产总值、人均可支配收入、商品零售价格指数、常住人口、住房竣工面积、住宅投资总额、居民居住消费价格指数7个方面来考虑对于商品房房价的影响。 本文
高斯消元（Gaussian Elimination）是一种用于解线性方程组的算法，通过逐步的行变换来将方程组转化为简化的行阶梯形式，从而求解方程组的解。
普通的模型对于两个序列的波动分析一般是静态的，但是dcc-garch模型可以实现他们之间动态相关的波动分析，即序列间波动并非为一个常数，而是一个随着时间的变化而变化的系数。其主要用于研究市场间波动率的关系
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