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我正在嘗試使用高斯 - 牛頓方法在Python中找到近似交點n。這裏的目標是當給定點（x1，y1），（x2，y2），...，（xn，yn）以及半徑R1，R2，...，Rn，高斯 - 牛頓法是用於找到最小化到圓的距離的平方和的點的最小化。這是一種迭代方法，我們從一個初始向量v0 = [0,0]開始。第一次迭代完全正確，但後續迭代不正確。我不能在代碼發現錯誤： solutions = [] rms

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在包含未知變量的Matlab中求解積分？

任務是通過用數字方法創建可展曲面，在Matlab中創建一個錐頂。有3個部分我已經完成2.我的問題是關於第3部分，我需要計算可以包含帽子的最小長方形紙張表面。我需要計算紙張的材料浪費。你也許可以跳過LONG背景並轉到最後一段背景：圓錐帽可以與用其尖端位於傾斜圓錐體被創建（一個; 0，B ）和一個圓形的基地。 x = Rcos u, y = Rsin u z = 0 0<_ u >_2pi

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用python解決二階ODE

我在寫一些代碼來求解二階微分方程，但是它給出了一個完全錯誤的結果。我認爲問題在於以正確的方式表達歐拉方法。我也嘗試了另一個二階ODE，但我也未能近似y（x）。你能指出哪裏可能出錯嗎？請參閱圖形和代碼：求解ODE： y"(x)=-1001y'(x)-1000y(x) y(0)=1, y'(0)=0 解析解： y(x)=(1000exp(-x)-exp(-1000x))/999 重寫爲2

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如何在CSR格式中表示對稱矩陣？

儘管我使用C語言，但我相信編程語言和代碼是無關緊要的。我想表示CSR格式的對稱矩陣，用於快速矩陣向量乘積。我讀取的輸入流只給出矩陣的上三角部分，按數字編號，從左到右，按行排列。實施例： 0 2 3 5 2 0 1 4 3 1 0 9 5 4 9 0 輸入流： 0 2 3 5 0 1 4 0 9 0 如果我建立，比如說，從二維陣列的規則的矩陣，這將是容易的。我需要的是我得到的數據

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Swift 3中的Lotka-Volterra模型

我正在嘗試實現一個rk4函數來求解2個微分方程。我有這樣的代碼，實現了龍格庫塔4方法： //RK4 method func rk4_func(y_array: [Double], f_array: [(([Double], Double) -> Double)], t_val: Double, h_val: Double) -> [Double] { let length

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定義一個函數用於從數據文件求解方程

我對Python和實際上任何基本的編程語言都是全新的，我將Mathematica用於我所有的符號和數字計算。我正在學習使用python並發現它非常棒！這是我正在努力解決的一個問題，但沒有任何線索而陷入困境！我有一個數據文件例如 0. 1. 0.01 0.9998000066665778 0.02 0.9992001066609779 ... .. 哪些只是{噸，COS [2噸

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改善與涉及集成

我嘗試使用下面的代碼（不相關的部分去掉）來解決積分方程方程scipy.optimize.fsolve精度： def _pdf(self, a, b, c, t): pdf = some_pdf(a,b,c,t) return pdf def _result(self, a, b, c, flag): return fsolve(lambda t: flag - 1

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最小化過程快速減少然後增加

我運行MATLAB的FMINCON的「內點」算法。該算法使用BFGS，因此考慮到數值Hessian中的信息。我正在優化一個參數空間，這個參數空間就一個獨特的解決方案而言是非凸的。我懲罰那些不是arctan函數唯一的參數組合。我發現優化過程開始時高（約10），在幾次迭代中減小到4（接近最小值），然後在幾百次迭代中緩慢增加回10。我有選項設置重新調整問題和約束。我有點卡在這一點。你怎麼看？

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'pdepe'（MATLAB函數）使用什麼樣的數值方法？

我正在使用MATLAB的函數'pdepe'來解決一些偏微分方程（拋物線方程）的問題。我需要知道函數使用的數值方法的種類，因爲我必須在報告中通知它。 MathWorks中對函數的描述是「在一個空間變量和時間內解決拋物型和橢圓型偏微分方程系統的初始邊值問題」。它是一種有限差分方法嗎？感謝您的幫助。

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在MATLAB中的3D拉普拉斯鬆弛

我能寫出一個MATLAB程序，繪製兩個金屬板之間的1D拉普拉斯鬆弛，以使用Jacobi方法找到平衡電位。我會說實話，我不能完全肯定，我明白我做了什麼，但這裏是代碼的相關部分： N=100; V = zeros(N,N); V(1,:)=-1; V(N,:)=1; for n=1:400 for i=2:99 for j=2:99 V(i,j)=(V(