a, b, c의 값을 찾고 싶습니다. from scipy.optimize import fsolve
def equations(p):
a,b,c = p
return (a*np.log10([-b])+c, a*np.log10([100-b])+c-100, a*np.log10([80-b])+c-20)
a,b,c = fsolve(equations
Iv'e가 프로젝트에서 작업 중이고 다음과 같은 시나리오가 발생했습니다. 가중치가 가장 좋지만 제한이 2 개인 M> N 인 동안 M의 집합에서 N = 2 상자를 선택해야합니다 :는 우리는 우리는 같은 박스 ID를 선택할 수 없습니다 같은 상자 색상 를 선택할 수 없습니다 상자는 최고 에서 가장 높은 무게 분류 온다 내가 가장 높은 무게 red1라고로 시작하
우리는 트리 형태의 회로를 가지고 있습니다. 입력은 맨 아래에있는 리프 노드이며, 리프 노드는 AND 게이트로 결합되거나 NOT 게이트에 첨부 될 수 있습니다. 최종 값을 출력하는 루트 노드가 있습니다. 저는이 회로를 true로 평가할 수있는 방법의 수를 세는 다항식 알고리즘을 생각해 냈습니다. 나는 우리가 동적 프로그래밍을 사용할 수 있고 루트 노드에서
나는 배낭이 가능한 한 가중치의 분포를 가지도록 유한 배수의 배낭에 걸쳐 펼쳐야 할 많은 무게가 있다고 가정 해보십시오. 이 캐치는 첫 번째 봉지에만 다른 무게를 넣을 수 있으며 각 봉지의 무게는 각 입니다. 예를 들어, 무게는 가방 4, 즉 가방 1 ~ 4까지 가방에 넣을 수 있습니다. 또 다른 가방에는 최대 5 점까지 사용할 수 있습니다. 앞서 언급 한
과제 중 하나가 TSP (Traveling Salesman Problem)를 해결하기 위해 동적 프로그래밍 알고리즘을 구현하는 온라인 코스를 진행 중입니다. 내 Python 구현은 소규모 (~ 5 개 도시)에서 작동하지만 25 개 도시의 '실제'적용에서는 매우 느립니다. 나는 알고리즘의 속도를 높이기위한 제안을 찾고있다. 알고리즘은 발췌에서 설명 동적 프로
파일에 데이터가 있습니다. 그것은 다음과 같습니다 08:00,user1,1
08:10,user3,2
08:15,empty,0
....
어떻게 y-axis에 x-axis의 시간과 사용자와 바이너리 데이터를 그릴 수 있습니다. 사용자는 사용자에 따라 다른 마커로 표시됩니다. 예를 들어, user1은 * 및 user3으로 표시되고, o으로 표시된다. y
그래서 나는 완전히 두뇌 방귀를 가지고있다. 그러나 30 번 실행해야하는 for 루프에서 자체 업데이트 된 입력을 리턴하는 함수를 호출하려고 시도하고있다. for 루프 부분이 있습니다. 함수를 올바르게 호출하는 방법을 모르겠습니다. def miniopoloy_turn(state, cash)
return state, cash
그래서 기능을 실행
여행 세일즈맨 문제에 대한 최적화 알고리즘에 대해 현재 배우고 있으며 실제 문제 자체를 변경하지 않고 문제를 수정할 수 있는지 궁금합니다. 그 모호한 소리가 나는 경우에, 저를 명확히하자 : TSP의 결정 버전, 나는 그것을 이해, 다음과 같은 요청 : 정점 G와 비용 C의 목록을 감안할 때,이다 거기 P의 비용이 기껏해야 c가되도록 해밀 토니안 경로 P?
내가 가지고있는 많은 다른 라인에 다음과 같은 것을 포함하는 텍스트 파일의 몇 가지 : 내가 달성해야 할 것은이를 대체하는 것입니다 this_is_THIS.doc
첫 번째 5 번 항목에 대해 다른 개체를 사용하고 나머지는 무시합니다. 이 같이 나타날 때까지 내가하고 싶은 다음 this_is_TREE.doc
this_is_CAR.doc
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