他們以后被命名 Adrien-Marie Legendre. 這 常微分方程 頻繁地運用到 物理 并且其他技術領域。 特別是當在球狀坐標解決 Laplace的等式 (和關連 偏微分方程) 時.
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Legendre微分方程也許使用標準解決 電源串聯(lián) 方法。 等式有 規(guī)則單一點 在 x= ± 1如此,級數解關于起源只將一般來說,聚合為 |x| 1. 當 n是整數,解答Pn是規(guī)則的(x) x=1也是正規(guī)兵在 x=-1和系列為這種解答終止(即。 是多項式)。
he?=?0
for?n?in?range(0,100):
if?(n?%?2?==?0):
he?+=?2?*?n?+1
else:
he?-=?2?*?n?+?1
print(he)
代碼這樣就差不多了
#?計算一元多項式在給定點x處的值
#?其中多項式系數存放在列表a中,多項式階數為n
#?1.直接算法
def?f(n:int,a:list,x:float):
the_sum?=?a[0]
for?i?in?range(1,n+1):
the_sum?+=?a[i]?*?pow(x,i)
return?the_sum
#?2.秦九韶算法
def?f2(n:int,a:list,x:float):
the_sum?=?a[n]
for?i?in?range(n,0,-1):
the_sum?=?the_sum?*?x?+?a[i-1]
return??the_sum
#includeiostream.h
#includemath.h
#includeconio.h
const int N=200;
//帶入原函數后所得的值
double f(float x)
{
return (x*x*x-1.8*x*x+0.15*x+0.65);
}
//帶入一階導函數后所得的值
double f1(double x)
{
return (3*x*x-3.6*x+0.15);
}
//牛頓迭代函數
double F(double x)
{
double x1;
x1=x-1.0*f(x)/f1(x);
return (x1);
}
void main()
{
double x0,D_value,x1,y[4];
int k=0,count=0;
for(;;)
{
if(count==3)break;
cout"輸入初始值:";
cinx0;
do
{
k++;
x1=F(x0);
D_value=fabs(x1-x0);
x0=x1;
}
while((D_value0.000005)(k=N));
for(int j=0,flag=0;jcount;j++)
{
if(fabs(y[j]-x1)0.000005)
{ flag=1;
cout"該數值附近的根已經求出,請重新?lián)Q近似值"endl;
break;
}
}
if(flag==1)
continue;
else
{
cout"方程的一個根:"x1","" 迭代次數為:"kendl;
y[count]=x1;
count++;
}
//else
//cout"計算失敗!"endl;
}
}
//你的程序其實沒問題,牛頓迭代法本身循環(huán)一次只能找到一個答案,只要再建一個循環(huán)控制使
//用迭代法的次數和判斷根的個數就行。我又加了一個判斷是否有重復的根的循環(huán)。
//希望能對你有所幫助。
t,a,r=0,1,0
while a=100:
空if t==0:
空空r,t=r+a,1
空else:
空空r,t=r-a,0
空a+=2
print r
以f(x)=3x^2-e^x為例,以下為C++代碼:
#includeiostream
{
double x;
cout"輸入du初始迭代zhi值:"endl;
cinx;
while(abs(f(x))0.00001) x=x-f(x)/fd(x);
cout"計算結果: x="x", f(x)="f(x)endl;
system("pause");
return 0;
運行結果:輸入0.9,輸出daox=0.910008, f(x)=6.36005e-009
擴展資料:
根據PEP的規(guī)定,必須使用4個空格來表示每級縮進(不清楚4個空格的規(guī)定如何,在實際編寫中可以自定義空格數,但是要滿足每級縮進間空格數相等)。使用Tab字符和其它數目的空格雖然都可以編譯通過,但不符合編碼規(guī)范。支持Tab字符和其它數目的空格僅僅是為兼容很舊的的Python程序和某些有問題的編輯程序。
參考資料來源:百度百科-Python
本文名稱:python求多項式函數的簡單介紹
本文地址:http://muchs.cn/article16/hjssdg.html
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