equation-solving

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[Image of the actual problem] 우리가 선택해야 할 항목은 INPUT3에 따라 최적의 항목/항목을 선택해야합니다. 우리는 항상 최대 항목을 취하지 않도록 선택해야합니다. 대신 우리는별로 차이가없는 항목을 선택합니다. input1: total items input2: array of items input3: items to be se

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합금을 사용하여 문제와 같은 선형 프로그래밍을 해결할 수 있습니까?

숫자 방정식에 대한 해답을 찾고 싶습니다. 그리고 제가 합금을 사용할 수 있을지 궁금합니다. 합금에 대한 제한된 정보를 찾았습니다. (최소한 나에게는) 수행 할 수 있다고 제안하는 것처럼 보이지만 유사한 문제의 예는 발견하지 못했습니다. 확실히 쉽지 않으므로 문학에 시간과 돈을 투자하기 전에 이것이 가능한지 아닌지 알고 싶습니다. 간단한 예 : (1) a

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R에있는 x에 대한 다항식을 풀어보십시오.

이것은 아주 간단 할 수도 있지만, R을 사용하여 다음 방정식을 어떻게 풀 수 있습니까? X는 실수 여야합니다. ((4*x)^2+(2*x)^2+(1*x)^2+(0.5*x)^2+0.25)*((1 - 0.167)/0.167) = 1

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방정식에 해가 효과적으로 있는지 여부를 확인하는 방법은 무엇입니까?

방정식 집합에 해가 있는지 알고 싶습니다. 그리고이를 달성하기 위해 solve(f)!=[] (파이썬 sympy)을 사용합니다. 하지만 솔루션이 있는지 여부 만 알면되므로 많은 시간을 소비 할 모든 솔루션을 찾을 필요가 없습니다. 효율적으로 할 수있는 방법이 있습니까?

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sympy solve()는 암시 적/부정확 한 답을줍니다.

저는 sympy를 사용하여 16 개의 방정식과 16 개의 미지수로 방정식 시스템을 풀려고하고 있지만 잘 풀리지 않는 것 같습니다. [K] [d] = [f] 여기서 [K]는 계수 행렬이고 [d] 미지수와 [f]는 상수입니다. 나는 어떤 미지수 "d"와 어떤 상수 "f"를 알고 있기 때문에 방정식과 미지수에 대해 같은 수를 가지고 있습니다. 그러나이 값을 방정

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견고한 방정식을 풀기 위해 Microsoft Oslo Library를 어떻게 사용할 수 있습니까?

Microsoft 오슬로 라이브러리의 어떤 구가 단단한 상미 분 방정식을 해결할 수 있습니까? 전혀 해결할 다른 방법이 있습니까?

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Regulafalsi 코드를 실행할 수없는 이유는 무엇입니까? NoneType 오류로 인해

다음은 루트 찾기 방법 중 하나에 대한 코드입니다. from __future__ import division def falseposition(f, a, b, imax=50, tolerance=1.0e-10): i = 0 while i < imax: c = (a*f(b)-b*f(a))/(f(b) - f(a)) if c =

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대수학 공식 필요! 수수료를 지불하기 위해 요금을 계산하십시오.

이렇게 나에게 정말 엉망입니다. 그리고 나는 그것이 단지 선형 방정식이어야한다고 생각합니다. 좋은 물건이나 서비스로 1000 달러를 청구한다고 가정합니다. 고객이 신용 카드로 청구하려고합니다. 내 지불 프로세서로 스퀘어를 사용하고 트랜잭션의 2.75 %를 처리합니다. 이 상처는 1000 달러 판매의 경우 $ 27.50이므로, 결제 금액은 $ 972.50에

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R BB 패키지 - 매개 변수를 목적 함수에 전달할 방법이 없습니까?

비선형 방정식 시스템을 풀기 위해 R 패키지 BB를 사용하고 싶지만 구문에서 매개 변수가 방정식 시스템에 전달되는 것을 허용하지 않는 것 같습니다. 이것은 매우 이상한 일로 nleqslv()에 대한 매우 매력적이고 강력한 대안 인 것으로 보이는 것을 심각하게 제한 할 것이기 때문에 매우 이상합니다. "정상적으로", 솔버는 매개 변수를 기본 목표 함수에 전달

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어떻게 매개 변수로 다항식을 풀 수 있습니까?

x에 다항식이 있는데 그 안에 추가 매개 변수가 있습니다. 내 목표는 R을 사용하여 문제를 풀어서 한쪽에는 x, 다른 한쪽에는 매개 변수를 사용하는 것입니다. 는 어떻게 작업을 수행하는 : 내가 가지고 올 R 싶습니다 지금 : 여기에 간단한 예입니다? require("Ryacas") x <- Sym("x") t <- Sym("t") yacas("Sol