파이썬을 사용한 적이 없지만 Mathematica가 해결하려고하는 방정식을 처리 할 수 없습니다. 나는 s, c, mu 및 delta t가 알려진 매개 변수 인 다음 방정식의 변수 "a"를 풀려고합니다. 나는 NSolve는, 매스 매 티카에서 등, 해결하고 시도하지만 행운과 함께 시간 동안 실행되었습니다. 파이썬에 익숙하지 않기 때문에이 방정식을 풀기
파이썬 2.7을 사용하여 수치 적으로 방정식을 풀려고합니다. 이는 전체 코드입니다 : from sympy import *
from sympy import Symbol
from sympy.solvers import nsolve
from scipy import *
from pylab import *
import numpy as np
# Symbol
동시에 치는 사용자에 따라 웹 사이트의 응답 시간에 대한 데이터가 있습니다. 예를 들어 는 : 10 명의 사용자가 동시에 충돌이 (평균) 응답 시간이 300ms 20 사용자 -> 450ms 등 나는 R의 데이터를 가져 I (2 열 개 데이터의 플롯을 사용자, 응답 시간). 또한 플롯에서 해당 점에 대한 선을 그릴 때 loess 함수를 사용합니다. 다음 us
그래서 R에서이 이상한 오류가 발생했습니다. hestondifferences()이라는 실제 가격과 시뮬레이션 가격을 비교할 때 오류 항목을 반환하는 간단한 함수가 있습니다. 내가 통해 로컬 최소값 찾아보십시오 : 나는 오류 메시지가 얻을 res<-optim(fn=hestondifferences, par = c(vT=vT, rho=rho, k=k, sigma
저는 C 프로그래밍을 처음 접했습니다. 다차원 회귀에 대해서는 'Numerical Recipes in C'의 C 코드를 사용하고 있지만 구현/컴파일하는 데 문제가 있습니다. 다음은 현재 사용중인 코드입니다. // 중 일부는 프로그램을 C++로 변경하려고 시도합니다. C에서 빌드 할 수 없다면 아마도 C++에서 작동할까요? 구현하기 위해 프로그램에 int m
변수 x [1 : 3]의 벡터와 그 공분산 행렬 V [1 : 3,1 : 3]에 대한 추정치가 주어지면, 선형 또는 둘 개 이상의 변수 비선형 함수 같은 X [4] =를 X [1] + X [2] X [5] =를 X [4]/X [3]. x [4]와 x [5]의 추정 된 값은 간단한 대수를 필요로합니다. 선형 변환 X 포함 공분산 행렬는 [4] H는 =가 | 1
비선형 함수에 가장 적합한 것을 만들었습니다. 그것은 올바르게 작동하는 것 같습니다 : #define a function
fncTtr <- function(n,d) (d/n)*((sqrt(1+2*(n/d))-1))
#fit
dFit <- nls(dData$ttr~fncTtr(dData$n,d),data=dData,start=list(d=25),tra
NDSolve을 사용하여 수치 적으로 PDE을 푸는 중입니다. 나는 다음과 같은 오류가 계속 : "NDSolve::ndnum: "Encountered non-numerical value for a derivative at t == 0.."
내가 단지 인해 Abs[D[f[x,y,t],x]] 또는 Conjugate[D[f[x,y,t],x]]의 존재로이 오류
hydrological 모델의 매개 변수를 최적화하기 위해 nls.lm {package : minpack.lm} 함수를 사용하고 있습니다. 이 함수는 잘 작동하지만 다른 objective function (OF)을 사용하고 싶습니다. 일반적으로 nls.lm에서 obective 기능 "FN은"지금은 NSE <- 1 - (sum((obs - sim)^2)/su