행렬을 사용해 보았는데 실패했습니다. 외부 모듈과 외부 프로그램을 살펴 보았지만 아무 것도 작동하지 않았습니다. 도움이 될만한 팁이나 코드를 누군가가 나눌 수 있다면 감사합니다.파이썬에서 5 선형 방정식을 풀다
답변
import numpy
import scipy.linalg
m = numpy.matrix([
[1, 1, 1, 1, 1],
[16, 8, 4, 2, 1],
[81, 27, 9, 3, 1],
[256, 64, 16, 4, 1],
[625, 125, 25, 5, 1]
])
res = numpy.matrix([[1],[2],[3],[4],[8]])
print scipy.linalg.solve(m, res)
반환
[[ 0.125]
[-1.25 ]
[ 4.375]
[-5.25 ]
[ 3. ]]
행렬 방법이 작동하지 않는다는 것이 무슨 뜻인지 모르겠습니다. 이것이 이러한 유형의 문제를 해결하는 표준 방법입니다.
선형 대수학 관점에서 5 선형 방정식을 푸는 것은 간단합니다. 그것은 여러 가지 방법을 사용하여 해결할 수 있습니다. inverse, Cramer's rule 등을 찾는 Gaussian elimination을 사용할 수 있습니다.
게으른 사람이라면 언제든지 도서관에 의지 할 수 있습니다. Sympy 및 Numpy은 모두 선형 방정식을 쉽게 해결할 수 있습니다.
아마도 당신은 잘못된 방식으로 행렬을 사용하고있을 것입니다.
매트릭스는 목록 내의 목록과 같습니다.
[[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1],[1,1,1,1,1,1]]
상기의 코드는 축이 바뀌 었는지 당신이 mylist[y][x]
처럼 액세스 할 수있는 목록을 만들 것입니다. (A, B, C, D, E의 솔루션 계수)
매트릭스를 만드는 방법을 확실히 알고 있습니다. 그래도 고마워. – JShoe
@JShoe 왜 downvote? y와 x가 뒤집 혔을 때 당신이 잘못 사용한 것 같았습니다. 또한, Numpy 또는 Scipy를 사용하는 이유에 대해 잘 모르겠습니다. 귀하가하려는 일에 과도한 부담이되는 것 같습니다. –
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이 문제의 방정식을 공유 할 수 있을까요? (그것들은 모순이있을 수 있습니다 - 즉, 해결책이 없거나 완전히 제한되지 않았습니다 - 하나 이상의 솔루션). –
그들은 임의적입니다. 주로 ax^4 + bx^3 + cx^2 + dx + c 과 같은 방정식의 계수를 구합니다. 예를 들어 a + b + c + d + e = 1 16a + 8B + 4C + 2D + E = 2 81A + 27B + 9C + 3D + E = 3 256A + 64B + 16C + 4D + E = 4 625A + 125B + 25C + 5D + E = 8 그들은 consistant있다 그리고 완전히 구속 – JShoe