我正在使用python库开发用于标记优化问题的python代码。这是数学方程式。
下面是python代码(我给出了每个代码的注释,并给出了相应的数学方程)
import cplex
from docplex.mp.model import Model
import numpy as np
mdl = Model(name='Marking Optimization')
inf = cplex.infinity
n = 2
A = np.array([1,2])
p = np.array([40,100])
c = np.array([20,100])
v
给出了在联立线性方程组中求x和y值的C++程序。
using namespace std;
#include<iostream>
int main()
{
int m,n,a,b,c,p,q,r,x,y;
cout<<"For the system of equation ax+by=c and px+qy=r,";
cout<<"\nGive the value of a,b,c,p,q and r respectively:";
cin>>a>>b>>c&
#include<iostream>
#include<conio.h>
using namespace std;
int main()
{
int amount;
int discount;
cout<<"please enter amount : ";
cin>>amount;
discount = amount*(10/100);
cout<<"the discount amount is"<<discount<<end
下面的嵌套for循环的时间复杂度是多少?
编辑。我认为这个问题的答案取决于另一个问题,我不知道是否有一个“规范”的答案。
这个问题是,大O表达式中的n (如O(n)、O(n^2) )是显式地引用名为n的输入参数,还是指表示输入大小的通用值。
到目前为止,给出的一些答案似乎与这里给出的答案相矛盾:,如果可能的话,我希望得到一些更清晰的答案。
for i in range(n):
for j in range(m):
print(i, j) # Output statement occurs n * m times.
我在想O(n^2),因为每个循环都是O(n),但我想知
我很难解出光学bloch方程,它是一个具有复值的一阶ODE系统。我发现scipy可以解决这样的系统,但是他们的网页提供的信息太少,我很难理解。
我有8个耦合的一阶ODE,我应该生成一个函数,类似于:
def derv(y):
compute the time dervative of elements in y
return answers as an array
那就做complex_ode(derv)
我的问题是:
complex_ode()?complex_ode() my y不是一个列表,而是一个矩阵,如何给出一个适合于需要雅可比的输出,我不知道如何开始构造一个输出,它
我正试图通过=n来求解ax+。
当我放n= 7时,它把方程正确地解成X=2和Y= 1,但是当我放n=1时,它不能解这个方程。即使这个方程有有效的整数解,X= 17,Y= -11。这是我的完整程序。
#include <iostream>
using namespace std;
void PrintXY(int a, int b, int n)
{
for (int i = 0; i * a <= n; i++) {
if ((n - (i * a)) % b == 0) {
cout << "x = &