python解高次方程的解法_Python 求超越方程解

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strider05052016-05-26 20:08:05 +08:00#!/usr/bin/python3from math import log, exp## ln(f)=ln(p)+q1*f=ln(p)+q1*exp[ln(f)]def f(p,q):lp=log(p)epsilon=1e-5## initial guessy0=0y1=1while (y1-y0)>epsilon ...

在实际的数学建模应用中，我们会遇到很多约束条件是二次的，三次的或者是高次函数的情况，这样用 optimize.linprog（）来解决就显得不适用了，因此我们使用scipy.optimize下得minimize函数来解决这个问题。官方文档：SciPy API referencehttps://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.optimize.minimize.html#scipy.optimize.minimize scipy.o

def func(y): return eval("""(23.474/ (1+y)**0.024 + 22.316/(1+y)**1.024 + 21.158/(1+y)**2.024-64.896)""") root = optimize.newton(func, x0=0, tol=0.0000000001) print(root)

转自https:// python -china.org/t/1152def solve(eq, var): eq1 = eq.replace("=", "-(") + ")" c = eval(eq1, {var: 1j}) return -c.real / c.imag

原创内容，转载注明出处！（上篇用 python 拟合2019nCov感染人数的文章被不少博主转载了，发的比较早，不少博主在文章基础上添加新内容也新发了新的更新后的预测，或者加入一些新的模块。博文链接如下：） python 实现logistic增长模型拟合2019-nCov确诊人数 python 实现logistic增长模型拟合20...

Python 一元二次方程求根 1、任务简介在之前的博客中我分享了使用Java进行一元二次方程求根的方法，在学习了 Python 之后我也想使用 Python 编写一个类似的程序，故在编写成功后将该任务分享出来。 2、任务代码学习过Java和 Python 的人都知道， Python 的语法比Java简洁得多，并且目前已经广泛应用于爬虫开发、web开发、人工智能和机器学习等主流方向，是一种面向对象的语言，我学...

4*x0*x0 - 2*sin(x1*x2) = 0 x1*x2 - 1.5 = 0from scipy.optimize import fsolve from math import sin,cosdef f(x): x0 = float(x[0]) x1 = float(x[1])

要在 Python 中求解二阶微分方程，可以使用数值解法或解析解法。使用数值解法时，可以使用差分法，而使用解析解法时，可以根据方程的形式进行分类求解。对于数值解法，可以使用差分法来求解一般的二阶线性常微分方程的边值问题。差分法将微分方程转化为差分方程，通过逼近微分方程的导数来求解。具体的数值解算例可以参考引用中提到的文章。对于解析解法，可以根据二阶微分方程的形式进行分类求解。常见的形式包括可分离变量的微分方程、一阶齐次（非齐次）线性微分方程、二阶常系数微分方程和高阶常系数微分方程。针对不同的形式，可以采用不同的方法来求解。具体的解析解方法可以参考引用中提到的文章。此外，基于 Python 的微分方程数值解也是可行的。可以使用 Python 中的数值计算库来实现对微分方程的数值求解。引用中的文章提供了常微分 方程解 析解法和基于 Python 的微分方程数值解算例的实现，可以作为参考和指导。综上所述，要在 Python 中解二阶微分方程，可以选择使用数值解法（如差分法）或解析解法（根据不同的形式分类求解），也可以结合使用解析解法和数值解法。具体的方法和实现可以参考引用的资料。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [常微分方程的解析解 (方法归纳)以及基于 Python 的二阶微分方程边值问题的数值算例实现](https://blog.csdn.net/qq_42818403/article/details/120613079)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]