equation-solving

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    현재 행렬 기반의 수학 라이브러리를 개발하려고합니다. (행렬 데이터 구조와 연산에 Eigen 3을 사용하고 있습니다. (Matlab 형식으로 표현 된) 선형 시스템의 해를 계산하기 위해 널리 사용되는 백 슬래시 연산자 (mldivide에 해당)와 같은 편리한 Matlab 함수. 달성 방법에 대한 자세한 설명이 있습니까? 감사 을 (난 이미 무어 - 펜로즈는

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    matlab ode45에 문제가 있습니다. 시스템 y (1) 및 y (2)를 쓸 때만 작동하지만 더 사용할 때 y (4)에 액세스하려고 시도했습니다. 경계 중 인덱스 numel (Y)가 여기에 3 을 = 내 프로그램의 코드이기 때문에는, PLZ는 ` function ode_epidemic() global alfa beta hama delta lambda

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    I는 시스템이 : 계수 [AO] 알고있다의 A*(B-C-D) - (sqrt((E-x)^2 + (F-y)^2) - sqrt((G-x)^2 + (H-y)^2) = p A*(I-J-K) - (sqrt((L-x)^2 + (M-y)^2) - sqrt((N-x)^2 + (O-y)^2) = p 값 및 I는 [Y (X)를 (을 최소화하여 추정려고 p의 값). 필요

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    둘 이상의 루트가있는 수식의 근원을 찾는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 나는 모든 방정식을 풀 수있는 방도가 하나도 없다는 것과 하나 이상의 방정식을 사용해야한다는 것을 이해합니다. 그러나 가장 간단한 경우조차도 하나 이상의 루트를 해결할 수있는 근시 알고리즘을 찾을 수 없습니다. 예를 들어 :이 도움이 같은 루트 해결 알고리즘은 기본 방정식을 해결하기 위

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    에 선형 방정식의 시스템 설정 I I 해결하고자 다음 식 가지고 H*b0 = M(Q+1)b(Q+1)+l+M'B 는 unknowns가 b0, b(q+1) 및 B됩니다. 알려진 행렬의 크기는 다음과 같습니다. H=(42 x 42) M(Q+1) = (42 x 21-P) l = (42 x 1) M' = (42 x 4) 그래서 벡터를 찾는 방법을 알고

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    연소 모델링을 위해 구식 Fortran 95로 작성된 코드가 있습니다. 이 문제의 특징 중 하나는 화학 반응 영향을 고려하기 위해 딱딱한 ODE 시스템을 해결해야한다는 것입니다. 이 purpouse 들어, 나는 꽤 오래된 포트란 SLATEC 라이브러리를 사용합니다. do i = 1,Number_of_cells ! Number of cells is about

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    : - 문자열의 방정식을 감안할 때 : String equation = "4*x^3-19*x^2+2*x-1=0";, 어떻게 그 정도를 찾는 방법은? 캐럿 '^'의 위치를 ​​찾는 문자열을 반복하면서 캐럿 이후의 숫자를 얻었으며 그 중 가장 높은 숫자는 방정식의 정도가 될 것이라고 생각했습니다. 그러나 숫자가 한자리 수 이상이면 어떻게 될까요? 이를 구현하는

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    방정식을 풀기 위해 sympy를 사용하려하지만 직선 숫자 답을하고 싶습니다. 내 스크립트는 다음과 같다 : 그것은 나에게 매우 확장 된 형태에 솔루션의 긴 목록을 제공 from sympy import * A,B,V=symbols('A,B,V') eq1=Eq(630.26*(V-39.0)*V*(V+39)-A+B,0) eq2=Eq(B,1.36*10**8*(

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    내 친구가 그가 참석하는 C++ 코스에서 가정 운동을 보여주었습니다. 저는 C++을 이미 알고 있기 때문에 하스켈을 배우기 시작 했으므로 저는 "하스켈 방식"으로 운동을 풀려고했습니다. 이는 운동 지침 (내가 지시가 명확하지 않은 경우 그래서 의견을하시기 바랍니다 우리의 모국어 번역)입니다 읽기 프로그램을 작성 비 - 제로 계수 (A, B, C, D) A

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    배경 : 복잡한 기계식 진동 시스템이 있습니다. 아날로그를 사용하여 그것을 전기 회로로 변환했습니다 (모든 요소는 RLC 발진기입니다). 회로를 계산할 수있는 유일한 방법은 노드 분석이며 수동으로 수행하기에는 너무 복잡합니다. 기호 수학 도구 상자과 SimPowerSystems 도구 상자로 은 전달 함수 블록을 사용하여 전송 기능 G(s)를 계산하기 더 편