不能直接调用numpy，输入参数为方程组的增广矩阵，至少能解四元一次方程组
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- 2022-12-07 23:30回答 1 已采纳 望采纳下面是一个示例，用矩阵求逆的方法来求解这个线性方程组： 4x1 + 2x2 - x3 = 2 3x1 - x2 + 2x3 = 10 12x1 + 3x2 = 8 首先，将系数矩阵和常数向量分
- 2022-06-09 16:52回答 1 已采纳 看这样行不行 from scipy.integrate import odeint import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def d
- 2022-04-09 22:39回答 2 已采纳 一般是看你需要哪个，应该是实际情况而定比方说你要第一个解： U1 = solU1(1); V1 = solV1(1); 你要第二个解： U2 = solU1(2); V2 = solV1(2);
- 2022-06-22 16:06马少爷的博客 MATLAB求解线性方程组AX=B
- 2021-07-16 16:21回答 1 已采纳 参考一下：https://blog.csdn.net/your_answer/article/details/79234275https://blog.csdn.net/linshen1213/art
- 2021-06-16 12:07回答 2 已采纳 这个错误是使用了未定义的变量.
- 2022-08-16 11:23回答 2 已采纳 （1）问题分析出现复数解应该是因为你的“zw”函数中有1.5次方和0.5次方，而fsolve搜索解的时候对应幂的底数可能是负的，这样对应的1.5次方和0.5次方就会出现复数，进而导致目标函数值为复数，
- 2022-01-02 13:38小刀来啦的博客 python实现LU分解解线性方程组
- 2022-03-21 13:04回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/weixin_43905191/article/details/104677945?utm_source=app&app_version=5.2.1&co
- 2023-04-15 09:59回答 2 已采纳 基于Monster 组和GPT的调写：2 % 定义系数矩阵和常数向量 A = [0.001 2.000 3.000; -1.000 3.712 4.623; -2.000 1.072 5.643];
- 2023-04-13 19:22回答 2 已采纳 该回答通过自己思路及引用到GPTᴼᴾᴱᴺᴬᴵ搜索,得到内容具体如下：以下是用 Jacobi 迭代法解线性方程组的 MATLAB 函数代码，包括了你提到的步骤 2 到 7： function Xsolv
- 2022-04-05 13:44Z.Q.Feng的博客 本文提出了多元线性模型参数估计的最小 l 1 范数解的一种新方法。该方法分为 4 步： 首先将参数估计问题描述为由观测数据确定的超定线性方程组的形式；...最后求解相容线性方程组得到原方程组的最小 l 1 范数解。
- 2021-09-27 13:03回答 1 已采纳 三个未知数四个代数式，容易无解。所以先用前三个求出解，带入验证。 import numpy as np A=np.array([[1,2,-3], [2,3,1],
- 2021-01-29 22:02C+C++的博客 首先编写根据矩阵的阶数生成系数矩阵的函数，然后再SOR迭代程序中调用此函数；观察系数矩阵的规律，编写函数SOR_A如下： 代码块1：根据阶数生成系数矩阵： function [A,b]=SOR_A(n) A1=(-4)*eye(n); for i=1:n for ...
- 2023-11-09 22:05愚公搬程序的博客 雅可比迭代法是解线性方程组的数值计算方法之一，其基本思想是不断迭代更新当前解的各个分量，直到解收敛到预定精度为止。下面是雅可比迭代法的。
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