Hướng dẫn nonlinear optimization python - python tối ưu hóa phi tuyến tính

This is exactly the link I am trying. I am passing the following to create the function: temp_soln = fsolve(equations(temp_a, temp_b, temp_c), (1, 1)) and my function ends with 'return [eq1, eq2]'. Here temp_a, temp_b, temp_c are some variables required to create the function. The function definition looks like 'def equations(a, b, c):' and I define the variable that I would like to solve for using x, y = symbols('x y'). But I get an error that tells me 'TypeError: 'list' object is not callable'.

Nội dung chính ShowShow

  • Hệ thống phương trình tuyến tính là gì?
  • Giải một hệ thống phương trình tuyến tính với Numpy
  • Sự kết luận
  • Tôi có thể sử dụng Python để giải các phương trình không?
  • Python có thể giải quyết cho một biến?
  • Làm thế nào để bạn nhập một phương trình tuyến tính trong Python?

Jul 29, 2021 at 21:31

Thư viện Numpy có thể được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động toán học/khoa học như các sản phẩm Matrix Cross và Dot, tìm kiếm các giá trị sin và cosin, biến đổi Fourier và thao tác hình dạng, v.v ... Từ Numpy là ký hiệu ngắn hạn cho "Python số" .

Nội dung chính ShowShowShow

  • Hệ thống phương trình tuyến tính là gì?
  • Giải một hệ thống phương trình tuyến tính với Numpy
  • Sự kết luận
  • Tôi có thể sử dụng Python để giải các phương trình không?
  • Python có thể giải quyết cho một biến?
  • Làm thế nào để bạn nhập một phương trình tuyến tính trong Python?

Jul 29, 2021 at 21:31

Hệ thống phương trình tuyến tính là gì?

Giải một hệ thống phương trình tuyến tính với Numpy

Sự kết luận

Tôi có thể sử dụng Python để giải các phương trình không?

Python có thể giải quyết cho một biến?

Jul 29, 2021 at 21:31

4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26

Thư viện Numpy có thể được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động toán học/khoa học như các sản phẩm Matrix Cross và Dot, tìm kiếm các giá trị sin và cosin, biến đổi Fourier và thao tác hình dạng, v.v ... Từ Numpy là ký hiệu ngắn hạn cho "Python số" .

Nội dung chính ShowShow

Trong bài viết này, bạn sẽ thấy cách giải một hệ phương trình tuyến tính bằng thư viện Numpy của Python.

Wikipedia định nghĩa một hệ phương trình tuyến tính là:

Trong toán học, một hệ phương trình tuyến tính (hoặc hệ thống tuyến tính) là một tập hợp hai hoặc nhiều phương trình tuyến tính liên quan đến cùng một tập hợp các biến.

Mục tiêu cuối cùng của việc giải một hệ phương trình tuyến tính là tìm các giá trị của các biến chưa biết. Dưới đây là một ví dụ về hệ thống phương trình tuyến tính với hai biến chưa biết,

Giải một hệ thống phương trình tuyến tính với Numpy

Sự kết luận

Tôi có thể sử dụng Python để giải các phương trình không?

Python có thể giải quyết cho một biến?

Jul 29, 2021 at 21:31

Thư viện Numpy có thể được sử dụng để thực hiện nhiều hoạt động toán học/khoa học như các sản phẩm Matrix Cross và Dot, tìm kiếm các giá trị sin và cosin, biến đổi Fourier và thao tác hình dạng, v.v ... Từ Numpy là ký hiệu ngắn hạn cho "Python số" .

Nội dung chính ShowShow

Trong bài viết này, bạn sẽ thấy cách giải một hệ phương trình tuyến tính bằng thư viện Numpy của Python.

Wikipedia định nghĩa một hệ phương trình tuyến tính là:

Trong toán học, một hệ phương trình tuyến tính (hoặc hệ thống tuyến tính) là một tập hợp hai hoặc nhiều phương trình tuyến tính liên quan đến cùng một tập hợp các biến.

Mục tiêu cuối cùng của việc giải một hệ phương trình tuyến tính là tìm các giá trị của các biến chưa biết. Dưới đây là một ví dụ về hệ thống phương trình tuyến tính với hai biến chưa biết, if the inner dimensions of the matrices are equal i.e. the number of columns of the left matrix must match the number of rows in the right matrix.
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6 và
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
7 trong Công thức 1, chúng ta cần tìm các giá trị trong ma trận
X = inverse(A).B
3. Để làm như vậy, chúng ta có thể lấy sản phẩm chấm của nghịch đảo của ma trận
X = inverse(A).B
4 và ma trận
X = inverse(A).B
5 như hình dưới đây:
X = inverse(A).B
Nếu bạn không quen thuộc với cách tìm ra nghịch đảo của ma trận, hãy xem liên kết này để hiểu cách tìm thủ công nghịch đảo của ma trận. Để hiểu sản phẩm Matrix Dot, hãy xem bài viết này.

Output:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6 và
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
7:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
4

Ở đây,

4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
53 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
54 là các giá trị tương ứng cho các chưa biết
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6 và
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
7 trong Công thức 1. Để xác minh, nếu bạn cắm
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
53 thay cho không xác định
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
54 Kết quả sẽ là 20.

Bây giờ chúng ta hãy giải một hệ thống gồm ba phương trình tuyến tính, như được hiển thị bên dưới:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
2

Phương trình trên có thể được giải quyết bằng thư viện Numpy như sau:

Phương trình 2:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
3

Trong tập lệnh trên các phương pháp

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
47 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
50 được xếp với nhau. Biến
X = inverse(A).B
3 chứa giải pháp cho Công thức 2 và được in như sau:
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
0

Giá trị cho các chưa biết

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6,
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
7 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
77 lần lượt là 5, 3 và -2. Bạn có thể cắm các giá trị này vào Công thức 2 và xác minh tính chính xác của chúng.

Sử dụng phương thức giải quyết ()

Trong hai ví dụ trước, chúng tôi đã sử dụng các phương pháp

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
47 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
50 để tìm giải pháp hệ thống của phương trình. Tuy nhiên, thư viện Numpy chứa phương thức
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
30, có thể được sử dụng để tìm trực tiếp giải pháp của một hệ phương trình tuyến tính:
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
1

Output:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
0

Bạn có thể thấy rằng đầu ra giống như trước đây.

Một ví dụ trong thế giới thực

Hãy xem làm thế nào một hệ thống phương trình tuyến tính có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực.

Giả sử, một người bán trái cây đã bán 20 quả xoài và 10 quả cam trong một ngày với tổng số $ 350. Ngày hôm sau, ông đã bán 17 quả xoài và 22 quả cam với giá 500 đô la. Nếu giá của trái cây vẫn không thay đổi vào cả hai ngày, giá của một quả xoài và một quả cam là bao nhiêu?

Vấn đề này có thể dễ dàng được giải quyết với một hệ thống gồm hai phương trình tuyến tính.

Giả sử giá của một quả xoài là

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
6 và giá của một quả cam là
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
7. Vấn đề trên có thể được chuyển đổi như thế này:
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
3

Giải pháp cho hệ thống phương trình trên được hiển thị ở đây:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
4

Và đây là đầu ra:

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
5

Đầu ra cho thấy giá của một quả xoài là 10 đô la và giá của một màu cam là 15 đô la.

Sự kết luận

Bài báo giải thích cách giải quyết một hệ phương trình tuyến tính bằng thư viện Numpy của Python. Bạn có thể sử dụng các phương thức

A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
47 và
4x  + 3y = 20
-5x + 9y = 26
50 trong chuỗi để giải một hệ phương trình tuyến tính hoặc bạn có thể chỉ cần sử dụng phương pháp
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
35. Phương pháp
A = [[ 4   3]
     [-5   9]]

X = [[x]
     [y]]

B = [[20]
     [26]]
35 là cách ưa thích.

Tôi có thể sử dụng Python để giải các phương trình không?

Sympy là một gói cho các giải pháp tượng trưng trong Python có thể được sử dụng để giải các hệ phương trình.Cách tiếp cận tương tự áp dụng cho các phương trình tuyến tính hoặc phi tuyến.. The same approach applies to linear or nonlinear equations.. The same approach applies to linear or nonlinear equations.. The same approach applies to linear or nonlinear equations.

Python có thể giải quyết cho một biến?

Chúng ta có thể thay thế trong A+B cho x.Nếu chúng ta có các giá trị số cho Z, A và B, chúng ta có thể sử dụng Python để tính giá trị của y.Tuy nhiên, nếu chúng ta không có các giá trị số cho Z, A và B, Python cũng có thể được sử dụng để sắp xếp lại các thuật ngữ của biểu thức và giải quyết cho biến Y theo các biến khác Z, A và B.Python can also be used to rearrange terms of the expression and solve for the variable y in terms of the other variables z, a and b.Python can also be used to rearrange terms of the expression and solve for the variable y in terms of the other variables z, a and b.Python can also be used to rearrange terms of the expression and solve for the variable y in terms of the other variables z, a and b.

Làm thế nào để bạn nhập một phương trình tuyến tính trong Python?

Các phương trình tuyến tính sử dụng một biến của mẫu A + BX = C + DX có thể được giải quyết trong Python bằng hàm eval ().Loại đầu vào sẽ là một phương trình tuyến tính dưới dạng chuỗi.using eval() function. The input type will be a linear equation in the form of a string.using eval() function. The input type will be a linear equation in the form of a string.using eval() function. The input type will be a linear equation in the form of a string.