ode45函数无法求出解析解,dsolve可以求出解析解(若有),但是速度较慢. 1.      ode45函数 ①求一阶常微分方程的初值问题 [t,y] = ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); plot(t,y); 求解 y' – y + 2*t / y且初值y(0) = 1的常微分方程初值问题,返回自变量和函数的若干个值. 若不写返回值,则会自动作出函数随自变量的变化图像. ode45(@(t,y)y-2*t/y,[0,4],1); ②求解一阶微分方程组 x' = -

求大神解释一下下面的代码为什么答案不是1 2,而是1 0. #include <stdio.h> int ans = 0; int a() { ans = 1; return ans++; } int b() { return ans; } int main () { printf("%d %d\n", a(), b()); // printf("%d!\n", ans); return 0; }

#include<stdio.h> #include<string.h> #include<algorithm> #include<set> using namespace std; ; ; int s[K],sg[H]; int k,m,h,n; bool vis[K]; //用set求SG的时候就会TLE....好无语,改用vis就46ms/64ms.................有这么慢么. void solve(){ int i,j; sg[]=;

用Matlab求解微分方程 解微分方程有两种解,一种是解析解,一种是数值解,这两种分别对应不同的解法 解析解 利用dsolve函数进行求解 syms x; s = dsolve('eq1,eq2,...', 'cond1,cond2,...', 'v'); %eq:微分方程 %cond:条件 %v:独立变量 %形如:方程:y'= f(t,y),初值:y(t0) = y0 1.求解析解 dsolve('Du = 1+ u^2','t') ans = tan(C2 + t) 1i -1i 求 的解析

以前搞数学建模的时候,研究过(其实也不算是研究,只是大概了解)一些人工智能算法,比如前面已经说过的粒子群算法(PSO),还有著名的遗传算法(GA),模拟退火算法(SA),蚁群算法(ACA)等.当时懂得非常浅,只会copy别人的代码(一般是MATLAB),改一改值和参数,东拼西凑就拿过来用了,根本没有搞懂的其内在的原理到底是什么.这一段时间,我又重新翻了一下当时买的那本<MATLAB智能算法30个案例分析>,重读一遍,发现这本书讲的还是非常不错的,不仅有现成算法的MATLAB实现,而且把每一种算

[hdu1536][poj2960]S-Nim 题意 题意就是给出一个数组h,为每次可以取石子的数目. 然后给你n堆石子每堆si.求解先手能不能赢? 分析 根据\(h\)数组预处理出\(sg[i]\)表示\(i\)个石子对应的\(sg\)值. 然后\(sg[s_1]\otimes sg[s_2]\otimes ...\otimes sg[s_n]\)即可. 小结 SG函数的使用,通常是ICG模型上不只存在一个石子. 如果只存在一个,可以简化SG函数,直接用布尔值代替.这样的普适性虽然没这么高,但

在讨论连续型随机变量函数的分布时,我们从一般的情况中(讨论正态分布的文章中提及),能够得到简化版模型. 回忆利用分布函数和概率密度的关系求解随机变量函数分布的过程,有Y=g(x),如果g(x)是严格单调的,那么在我们就能够利用反函数直接得到X的范围(如果不是单调的,需要考虑的事情就要多一点),由此将Y的分布函数和X的分布函数建立了联系,定理的具体形式如下:

遗传算法 1.前言 遗传算法是一种基于生物界自然群体遗传进化机制的自适应全局优化概率搜索算法.它与传统算法不同,不依赖梯度信息,而是通过模拟自然进化过程来搜索最优解. 例子:兔子的遗传进化 有人说,现代医学阻碍了人类的进化?你怎么看? 2．发展历程 遗传算法由密歇根大学的约翰·霍兰德和他的同事于二十世纪六十年代在对细胞自动机(英文:cellular automata)进行研究时率先提出.在二十世纪八十年代中期之前,对于遗传算法的研究还仅仅限于理论方面,直到在匹兹堡召开了第一届世界遗传算法大会.随

讲解见此博客https://blog.csdn.net/strangedbly/article/details/51137432 理解Nim博弈,基于Nim博弈理解SG函数的含义和作用. 学习求解SG函数的各种方法 SG函数求解博弈问题速讲 对于一个问题,我们把每一个局面抽象为一个点,那么局面的变化就可以抽象为点之间的有向边. 定义mex为一个集合中未出现的最小的非负数,SG函数g(x)=mex( g(y) ) y为x的所有后继节点. 一个游戏如果有若干个子游戏,每次只能操作其中一个,则游戏的S

MATLAB函数 solve, vpasolve, fsolve, fzero, roots 功能和信息概览 求解函数 多项式型 非多项式型 一维 高维 符号 数值 算法 solve 支持,得到全部符号解 若可符号解则得到根 支持 支持 支持 当无符号解时 符号解方法:利用等式性质得到标准可解函数的方法 基本即模拟人工运算 vpasolve 支持,得到全部数值解 (随机初值)得到一个实根 支持 支持 $\times$ 支持 未知 fsolve 由初值得到一个实根 由初值得到一个实根 支持 支持

在Excel催化剂的自定义函数中,有规划求解的函数,用于在一些凑数的场景,某财务工作网友向我提出的需求,例如用于凑发票额使用. 一般开发票的场景是多次采购合在一起开具,即多个订单产生后开,同时发票一般有限额不是想开多少就开多少,而且发票的张数每月都是有限的,也不是随便可以一个零头开一张发票. 对这些凑数的场景,有个算法叫背包算法,是规范求解方面的,当然笔者也没有深入研究过,只是在我师傅的帮助下,找到了Google有一个开源库专门干这些事,性能也是棒棒的,甩开原生Excel的规范求解几个月球距离.

求解get_maincat函数的用法,如get_maincat(0, $CATEGORY, 1),其中第一.二.三个参数分别表示什么,有谁知道,请介绍下,谢谢! 答:get_maincat() 三个参数, 第一个参数代表parentid 第二个参数代表所有的分类 第三个参数 代表 分类的级别 如:$child = get_maincat(0, $CATEGORY, 1);则代表将parentid=0,分类级别为1的分类,存入到$child. 图片中所示的类别,都符合函数的调用结果,即上面的$ch

概述:在对支持向量机的学习和使用过程中,遇到了许许多多的问题,通过查阅各种资料,也是逐一攻克了遇到的问题.感悟颇多,写此博文的目的是想以一个学习者的身份从一个刚接触支持向量机的角度去记录模型推到过程中的种种困惑以及理解过程,以帮助更多人的更省时的了解和学习支持向量机: 本文主要记录和解决的问题: 说明:每个问题所标的星级表示此问题的理解对后边推导过程的影响程度,也就是说理解不到位会使得自己越看越糊涂(仅供参考) 1.我自己学习和推到支持向量机的过程路线 2.三维空间中点到直线的距离的计算,以及分

Sprague-Grundy定理(SG定理): 游戏和的SG函数等于各个游戏SG函数的Nim和.这样就可以将每一个子游戏分而治之,从而简化了问题.而Bouton定理就是Sprague-Grundy定理在Nim游戏中的直接应用,因为单堆的Nim游戏 SG函数满足 SG(x) = x.对博弈不是很清楚的请参照http://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/p/6398385.html进行进一步理解. SG函数: 首先定义mex(minimal excludant)

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天这篇是算法与数据结构专题的第27篇文章,我们继续深入博弈论问题.今天我们要介绍博弈论当中非常重要的一个定理和函数,通过它我们可以解决许多看起来杂乱无章的博弈问题,使得我们可以轻松地解决一大类博弈问题. 有了SG函数和SG定理,我们不再是单纯地通过构思.分析和找规律去解决问题了.并且我们之前学过的巴什博奕.威佐夫博弈以及Nim博弈都可以使用SG函数来解决,相当于我们找到了这一大类问题的通解.下面,我们来看几个基本定理和基本概念. 基本

(一)符号对象 一.建立符号对象 1.建立符号变量和符号常量(sym,syms): 只可以建立一个符号变量 可以一次性建立多个符号变量 PS:符号常量计算的结果是精确的数学表达式,而数值常量是进行约分后的常数 2.建立符号表达式: (1)利用单引号来生成符号表达式: y='1/sqrt(2*x)'; %符号表达式 g='cos(x^2)-sin(x)=0' %符号方程 (2)用sym函数建立符号表达式: Y=sym('3*x'); %符号表达式: G=sym ('[a,b;c,d]'); %矩阵

一.向量.矩阵的表示和使用 format long  %小数很多format short %默认4位小数format rat %显示最近的分数format short e %指数格式的数 尾数多少 exp(1) %自然对数的底exp(10) log(x) %x的自然对数 底是e log10(x) %以10为底 asin(pi) atan(pi/3) %反三角函数 向量(vector)一维数值数组.MATLAB 允许你创建列向量和行向量,列向量通过在方 括号内把数值用分号(;)隔开来创建,对元素的

1.求解常微分方程的步骤: from sympy import * init_printing() #定义符号常量x 与 f(x) g(x).这里的f g还可以用其他字母替换,用于表示函数 x = Symbol('x') f, g = symbols('f g', cls=Function) #用diffeq代表微分方程: f''(x) − 2f'(x) + f(x) = sin(x) diffeq = Eq(f(x).diff(x, x) - 2*f(x).diff(x) + f(x), si

https://www.maplesoft.com/products/maple/ Maple高级应用和经典实例: https://wenku.baidu.com/view/f24696210722192e4536f65d.html Maple高级应用和经典实例: http://vdisk.weibo.com/s/dbLrQxb6KthZA Maple是目前世界上最为通用的数学和工程计算软件之一,在数学和科学领域享有盛誉,有“数学家的软件”之称.Maple 在全球拥有数百万用户,被广泛地应用于科

简介 Sympy是一个Python的科学计算库,用一套强大的符号计算体系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.虽然Matlab的类似科学计算能力也很强大,但是Python以其语法简单.易上手.异常丰富的三方库生态,个人认为可以更优雅地解决日常遇到的各种计算问题. 目录 1.解方程组solve()2.求极限limit()3.微分(导数)diff()4.积分  4-1.定积分integrate()  4-2.求不定积分integrate(),dsolv