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我是新手編程，但我必須在python中做一個項目，它正在爲曲線擬合做一個GUI。我的輸入是數據點和應該安裝的功能。擬合的方法被建議爲可選擇的，例如GUI中的最小二乘法或其他擬合方法。我的問題是當我找到一些體面的資源時，我會得到一個錯誤代碼，當安裝一些將被使用的包。我使用python的anaconda。我的問題是我應該從哪裏開始這個項目？你們能爲這類問題提供一些體面的資源嗎？謝謝，亞當

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MATLAB Yalmip：無法運行優化器;消除變量中的錯誤

結束語： Matlab會拋出下面的錯誤，這對我來說不明顯是什麼根源。問題似乎存在於輸入參數中，但我無法弄清楚它到底是什麼。我非常感謝任何幫助找到它。 Index exceeds matrix dimensions. Error in eliminatevariables (line 42) aux(model.precalc.index2) = value(model.precalc

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如何證明我們不能有X（j）+和X（j） - 在LP中同時爲正數？

衆所周知，在一個線性規劃問題中，任何變量x（j）車都被2個非負變量之間的差異所取代。 X（j）= X（J）+ - X（J） - 我們怎麼知道，在一個基礎的解決方案，也不可能有X（J）+和X（J） - 同時嚴格肯定？我需要想一個問題，每個變量分成X +上它的工作 - X-β但是，這不會證明我到底什麼..

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MATLAB：如何求解高維非線性ODE？

我有一個ODE： X」 = -x + F（X）看起來很簡單，但是，x是100維即 X = [X 1， ...，X100] 此外，音響（X）= LN（XI）/（LN（X1）+ ... + LN（×100））其中，i是1和100和F（X）= [F1（間X），...，F100（x）]的在MATLAB的網站，它說我應該先創建一個功能：但我怎麼能這樣做呢？我有100個變量，所有的變量都通過高度非線

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如何從句子中得到最少的句子，其語詞涵蓋了原始語料庫中的最大句子？

每個人。我有一個「優化」問題，我不知道我應該以哪種方式出發。這裏是我的問題的描述：我有一個大量的文本句子的語料庫。現在，我需要獲得最少的句子來記錄（作爲音頻文件），但同時要最大限度地增加從記錄的句子形成的原始語料庫中的句子數 - 更確切地來自所記錄的詞。 A的什麼，我需要做的很簡單的例子：語料庫：黑狗灰貓大狗灰老鼠大鼠標最小句子的實施例，以覆蓋最大的原始全集的：黑色狗大老鼠

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向量化元素明智

是否可以使用NumPy（和SciPy）向量化（或以其他方式加速）基於元素的優化？從最抽象的意義上說，我有一個函數y，它是拋物線形狀的，可以基本表示爲y=x^2+b*x+z，其中x是已知值的數組，並且我想要找到使最小值爲y完全爲零（換句話說，我想找到一個讓我的拋物線只有一個零的值z）。爲此，我選擇了一種簡單的類似二分法。造成這種情況的代碼如下： import numpy as np def f

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在JavaScript中有多個約束的優化/揹包算法

我正在尋找一個解決方案，其中存在多個約束的揹包問題。說我們的揹包最大重量爲30公斤，我們有一套100件物品，每件都有一個重量，每個都有一個好處。這些對象可能如下所示： { name: 'water bottle', weight: 2, benefit: 5 }, { name: 'potatoes', weight: 10, benefit: 6 } 在最大重量範圍內找到具有最高優勢的對

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Python Gurobi：檢索MIP的線性算法的解決方案

我有一個MIP，我嘗試通過回調來恢復線性放鬆的解決方案，但是我不能。我使用下面的代碼來提取變量Z，緊接在我的MIP的線性放鬆之後。 # Definition de la fonction callback def mycallback(model, where): if where == GRB.Callback.MIPNODE: if model.cbGet(GRB.Ca

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CPLEX拒絕找到給定相等約束的解決方案

我有一個涉及連續變量和二元變量的問題。完成創建目標函數後，我添加了導致CPLEX無法找到解決方案的約束。請讓我知道我做錯了什麼。 IloNumExpr cbin1 = cplex.prod(EB_s[a-1],binHandelSprzedaj[a-1]); cplex.addEq(EB[a],cbin1); 「binHandelSprzedaj」是二元變量數組。「EB_s」和「EB」是連

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如何使用scipy優化來查找3個參數的最小卡方和數據點列表？

我有histogram of sorted random numbers and a Gaussian overlay。直方圖表示每個箱的觀察值（將這個基本情況應用於更大的數據集），並且高斯是試圖擬合數據。顯然，這個高斯不代表最適合直方圖。下面的代碼是高斯公式。 normc, mu, sigma = 30.845, 50.5, 7 # normalization constant, avg, st