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gcc编译器4.8提供了带有-Ofast选项的AVX优化，这是很棒的。然而，我发现了一个有趣但愚蠢的bug，它增加了不必要的额外计算。也许我错了，所以有人能给我一个解释吗？
原始的C++源代码如下：
#define N 1000007
float a[N],b[N],c[N],d[N],e[N];
int main(int argc, char *argv[]){
cout << a << ' ' << b << ' ' << c << endl;
for(int x=0
浏览 0提问于2016-01-04得票数 2
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牛顿拉夫森方法的失效分析表明，“对于某些函数来说，某些起点可能进入无限循环，从而阻止收敛”。我希望在程序中保留一个检查，它是否进入了一个无限循环，是否使用了assert语句。如果它进入，那么程序将终止，说收敛是不可能的使用这个最初的猜测。如何在程序中检测到这个循环？代码：
int user_power, i=0, cnt=0, flag=0;
int coef[10]={0};
float x1=0, x2=0, t=0;
float fx1=0, fdx1=0;
void main()
{
printf("\n\n\t\t\t PROGRAM FOR NEWTON RAPH
浏览 2提问于2014-07-03得票数 1
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二十年后，我又回到了编程领域。当时我是一个很好的C程序员，所以我开始使用C++。在我的第一个项目中，我编写了一个使用牛顿方法计算立方根的函数。
它不是收敛于答案，而是不断接近于零。因为它很小，所以我认为打印一步一步的值比使用调试器更容易。
我正在使用Visual C++和Visual Studio。
下面是整个函数：
double CalcCube(double xx, double guess)
{
int ii = 0;
double result, resbuff;
for (ii = 0; ii < 10; ii++)
浏览 1提问于2020-09-18得票数 1
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如何优化非线性方程组的解？
、、、、
我有一些非线性方程，例如：
Y= f1(X)
Y= f2(X)
..。
Y= fn(X)
一般来说，它们没有精确的解，所以我使用来解决它们。方法是基于迭代的，我正在寻找优化计算的方法。减少计算时间的方法是什么？避免计算平方根或其他数学函数？也许我应该在C++代码中使用程序集(解决方案是用C++编写的)？
浏览 2提问于2010-12-08得票数 2
我正在通过计算机程序的结构和解释工作。
在皮卡里。73 .以牛顿法为例，说明如何构造高阶程序。
这是我的代码：
def deriv(g):
dx = 0.00001
return lambda x: (g(x + dx) - g(x)) / dx
def newton_transform(g):
return lambda x: x - g(x) / deriv(g)(x)
def fixed_point(f, guess):
def close_enough(a, b):
tolerance = 0.00001
retu
浏览 4提问于2014-11-14得票数 2
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我有一个多边形，由一组不等式和等式描述，这些不等式和等式作为numpy数组给出。这些阵列通常是相当大的，因为它们描述了MIPLIB问题的LP-松弛.我要计算这个多面体的分析中心。如果可能的话，我想直接用Python代码来完成这个任务。但是，我也愿意使用一些解决方案(例如，将多边形描述写入MPS文件，并使用另一个工具来计算分析中心)。
到目前为止，我已经尝试实现了一个原始-对偶牛顿算法，如叶银玉在“内点算法:理论与分析”中所描述的那样。然而，这种方法太慢了。我尝试过的另一种方法是使用带消失目标的路径跟踪内点方法。为了达到这个目的，我使用了。然而，对简单示例的评估表明，method="in
浏览 10提问于2022-06-22得票数 1
我在一篇文章中读到，像DFP和BFGS这样的准牛顿法在处理病态问题时表现不佳，但我不明白其中的原因。我一直在尝试使用这些方法来处理一个病态的二次问题，它不会在p+1迭代中收敛(这是二次问题的拟牛顿方法的特性之一)，但还有一点。为什么会这样呢？谢谢你的帮助。
浏览 7提问于2018-11-25得票数 1
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下面是我的代码(它应该使用牛顿方法找到多项式根)：
function z = newton(n, m ,z(0), a)
b(1)=a(0);
c(1)=a(0);
for k=1:1:m
for j=2:1:n+1
b(j)=z(k)*b(b-1)+a(j);
end
for s=2:1:n
c(s)=z(k)*c(s-1)+b(s);
end
h(k)=-b(n)/c(n-1);
z(k+1)=z(k)+h(k);
end
end
我不能调用这个函数，因为Matlab在z(0)输入参数上给出了一个错误。
浏览 1提问于2019-05-16得票数 0
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为了扩展这个想法，假设我有2个32位寄存器，代表64位浮点的高位和低位。我想计算它们上的64位平方根。然而，虽然我没有64位平方根函数，但我有一个32位平方根函数。
我的问题是:如果我想计算64位平方根的话，拥有一个32位平方根对我有帮助吗?还是我被困在一个像牛顿拉夫森这样的收敛循环里了？
浏览 0提问于2018-10-30得票数 0
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我有两个openmdao组，它们之间有循环依赖关系。我使用复数步来计算导数。我为依赖项提供了一个非线性求解器，并使用SLSQP优化我的目标函数。问题在于非线性求解器的选择。当我使用NonlinearBlockGS时，优化在12次迭代中是成功的。但是，当我将NewtonSolver与Directsolver或ScipyKrylov一起使用时，即使使用maxiter=2000，优化也会失败(超过迭代限制)。循环连接收敛，只是设计变量没有达到最优值。在连续迭代中，设计变量之间的差值为1e-5。这增加了所需的迭代次数。此外，当我将初始猜测更改为一个更接近最佳值的值时，它也会起作用。 为了进一步检查，
浏览 20提问于2020-08-22得票数 1
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我对与中的多学科组连接的求解器感到困惑。
他们本质上构造的是什么矩阵？它们会聚到什么地方？很可能我遗漏了一些非常明显的东西。有没有这方面的文献。
浏览 0提问于2018-09-28得票数 2
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from sympy import diff
from math import log
def newt_method(f, a, b, e):
if f(a) * f(b) >= 0:
raise Exception("Корені відсутні.")
iterations3 = 0
if diff(diff(f(a))) * f(a) > 0:
x0 = a
else:
x0 = b
while f(x0) > e:
x0 = x0 - (f(x0
浏览 10提问于2022-10-23得票数 0
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我有一个问题，牛顿(切线)方法在Matlab中。
我写了一个程序
显示给定函数f的图形，与非线性方程相关联，需要确定哪些解(因此，我让用户使用该图确定第一次逼近，方法是选择[Ox轴上的一个点，该点与f与[Ox]交集的解->最接近)。
确定方程的解，对应于第一近似。
但是，这还不够。
是否有可能对用户引入的第一次近似进行这样一种测试，以防止牛顿法阻塞(这意味着在所选的第一次近似的向向度中没有局部极小点)？因此，当这样的事情发生时，用户会知道选择的点是错误的，因为函数f的图有两个切线，所以程序不会给出任何东西，而是会阻塞。
你能给我点建议吗？
浏览 5提问于2015-05-09得票数 1
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我一直在努力确定两个物体发生碰撞的时间，如果它们真的会碰撞的话。我引用了这个非常有用的线程：
(Oax + t*Dax - Obx - t*Dbx)^2 + (Oay + t*Day - Oby - t*Dby)^2 = (ra + rb)^2
我能够为t解决这个问题，但现在我想知道如何最好地将拖曳/摩擦应用于它。
如果ball1按9的固定速度行驶，而ball2以7.这个很好用。问题是，如果它们的速度会随着时间的推移而减小。因此，如果我们覆盖了大量的地面，ball1最终将在4点旅行，所以碰撞的结果可能会改变。
例如: Ball1正在沿着一个轻微的斜坡前进，速度越来越快。Ball2正在直线前进，
浏览 1提问于2016-06-24得票数 1
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可能是一个很小的问题，但我只想更清楚。根据现有的文献和中的讨论，这两种方法都涉及到计算一个导数，然后向最小方向移动。在简单梯度下降法的情况下，我们只计算一阶导数；在牛顿法中，我们计算二阶导数和恒心导数，并应用于向量。此外，牛顿/s方法中向量的更新可能并不总是沿(-ive)梯度方向进行。
此外，对于给定的函数f(x)，这两种方法都试图寻找满足f'(x) = 0的最小值；在梯度下降法中，目标是argmin f(x)，而在牛顿法中，目标是f‘(X)=0。另一个区别是停止准则，在梯度下降法中，f'(x) = 0，而在牛顿法中，它是f(x)=0。
基于上述论点，是否有理由说牛顿方法是基于
浏览 7提问于2020-01-18得票数 0
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出于好奇，我想证明牛顿确实比二分法更快(对于它成功收敛的情况)来求解非线性方程。
我在textbook algorithms之外实现了这两种功能。经测试的功能如下：
f(x) = 5*(x-0.4)*(x^2 - 5x + 10), with a simple real root 0.4
收敛精度设为1e-4。牛顿从x0 = 0.5，converges in 2 iterations开始。二分法以interval [0,1]开头，在14 iterations中收敛。
我使用performance.now()来度量这两个方法的运行时间。令人惊讶的是，经过多次尝试，牛顿总是比二分法慢。
Newt
浏览 2提问于2015-10-27得票数 1
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我偶然阅读了英特尔体系结构参考手册，当我阅读指令延迟和吞吐量附录时，我发现延迟(执行核心完成所有形成指令的μ操作的执行所需的时钟周期数)。sqrt指令的延迟与divide (在C-28页)指令的延迟完全相同--至少对于某些微体系结构是这样。对于单精度、双精度和扩展精度，这些数字分别为30、40和44个时钟周期。
我的问题是，一条sqrt指令怎么能像div指令一样大呢？我一直认为sqrt指令在任何语言中都是昂贵的。
浏览 4提问于2013-02-16得票数 2
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在求解如下形式的非线性抛物型偏微分方程时，我遇到了一个问题。(将u_x视为u w.r.t.的区别。x)
U(1)_t = a1(U(1)，x)*U(2)_t + b1(U(1)，x，U(3)) =( D1(x，U(1))*U(1)_x )_x + c1( U(1)，U(3))*U(1)_x -(1)
和它的耦合方程
U(3)_t = a2(U(1)，U(3))*U(2)_t + b2(U(1)，x，U(3)) =( D3*U(3)_x )_x -(2)
如你所见，U(1)，U(2)，U(3)只有两个偏微分方程。这是因为U(2)不是x的函数，它有自己的pde作为
U(2)_t = (1/r)(
浏览 3提问于2012-10-23得票数 1
今天我拿到了我的苹果牛顿MessagePad 2000，然后我想开始为它开发。我已经下载并安装了牛顿工具包，但是我可以在哪里学习NewtonScript？
浏览 0提问于2009-12-14得票数 2
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几个星期以来，我一直在试图解决这个问题，但每一个资源都只为一个人提供答案。据我所知只有一具身体
找出撞击时间
走到那个时候
解碰撞
从1重新启动，直到没有影响，直到当前帧
我也看到一些引擎限制了这些“子步骤”。我能找到的最接近的是一个引擎使每一个物体第一次碰撞。但如果A和B在0.1处碰撞，A和C在0.4时碰撞，那又会怎样呢？如果我们解决AB碰撞，交流碰撞可能不存在，因此将C提高到0.4是不正确的。
我的问题是，对于多体系统，如何解决和步进连续碰撞？
浏览 0提问于2022-12-16得票数 0
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所以基本上我想获取牛顿方法求根所需的迭代次数，然后将这个数字应用到我的配色方案中，使迭代次数越长，颜色越暗，迭代次数越少，颜色越完整。
下面是我的代码
from numpy import *
import pylab as pl
def myffp(x):
return x**3 - 1, 3*(x**2)
def newton( ffp, x, nits):
for i in range(nits):
#print i,x
f,fp = ffp(x)
x = x - f/fp
return x
q = s
浏览 1提问于2012-03-10得票数 4
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简要说明：
rate函数计算达到未来值所需的rate。
nper -期间数(期间数) pmt -付款(每月或每年) pv -现值(初始金额) fv -未来值(要达到的金额)
问题：
我已经使用了函数率(php代码如下)，我有一些问题。我将它与以下值一起使用：
不对
Excel - RATE(228;-196,02;-49005;961546,464646;1;0,05) gives: 0,0119
Php - RATE(228,-196.02,-49005,961546.464646,1,0.05) gives: 0.0022
好的
Excel - RATE(228;-196,02;
浏览 1提问于2011-08-15得票数 3
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求平方根的算法
、、
在C语言中反复使用公式时，我意识到我找到了一个计算数字平方根的公式。我想知道这样的算法是否已经存在，或者它是否为学者数学家所熟知。我发密码给你们看一下。我在C++ Builder中用TimeSpan测试了它，它几乎和语言标准的sqrt函数一样快，后者是用程序集编写的。如果你能看看这是否有趣，我会很感激的。是为了学校作业。
Ps:对于大多数数字，它将sqrt函数的精度提高到大约20次迭代。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int findInitial(double number){
int i,n,res;
浏览 7提问于2021-12-12得票数 -1
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在bc中可以打印到几百位的平方根，就像在C中那样。但是在C中它只精确到15位。我检查了2到50位的平方根，它是准确的，但是bc中的限制是什么？我找不到任何关于这个的参考资料。
浏览 10提问于2022-08-10得票数 1
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我想在我的应用程序中计算一个大小数的平方根。请不要建议一些第三方实用程序，因为我不能进入许可循环。我一直在使用牛顿-拉夫森方法，但由于它使用了大量的幂和除法运算。我可以看到它减慢了我在profiler中的应用程序。你们能给我推荐一些好的实现方法吗？或者可以有一些不同于牛顿-拉夫森的算法，或者如果没有，那么可以使用按位操作实现更快的算法。
浏览 2提问于2014-01-20得票数 3
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我写了一段python代码，使用二分法找到2*x-4的根。
def func(x):
return 2*x-4
def bisection(a,b):
if (func(a) * func(b) >= 0):
print("You have not assumed right a and b\n")
return
c = a
while ((b-a) >= 0.01):
c = (a+b)/2
if (func(c) ==
浏览 9提问于2021-12-04得票数 0
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这里是matlab的新用户。你在下面看到的代码可以很好地解决方程2，但是当我切换到方程1时，matlab变得“忙碌”，似乎什么都不起作用。
ctrl+c、ctrl+d、ctrl+似乎不起作用，但我还是想解决潜在的问题
function [x1, relErr] = NewtonRaphson(x0, TOL, MAX)
x = sym('x');
f(x) = x*exp(-x); %EQUATION 1
%f(x) = x^2-6 %EQUATION 2
df = diff(f);
relErr = 1:MAX;
f
浏览 2提问于2014-02-10得票数 1
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气球串逆运动学
、、、
我有一个模拟，我的气球在屏幕上弹跳，每一个都有一根绳子。它的作用就像一种约束。绳子应该服从重力，所以如果气球不是最大长度，就应该有松弛的垂下来。
为了解决这个问题，我用线段表示字符串。我让字符串开始直接向下悬挂，然后遍历每个片段，将其指向气球，然后定位它，使其连接起来。这使行为非常接近我想要的，然而，为了确保它不会离开中心，我把它翻译回它根植的地方。问题是，终点将不再相连。如果我不需要将字符串重置到垂直位置，这将有效，但我必须这样做，以确保松弛是计算的。
我添加了一个临时的解决方案，再次迭代它来重新连接它，行为是体面的，但这绝对是不现实的。这里可以看到一个例子：
单击此处可创建气球。我不知道如
浏览 0提问于2017-06-17得票数 1
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我很难弄清楚这个函数是如何工作的，我需要一个专家的解释。感谢你的帮助！
puzzle n x = scanr (\y acc -> (acc + y/acc)/2) 1 (replicate n x)
我试过运行这些：
--puzzle 10 2
--puzzle 10 5
--puzzle 10 36
它给了我这个输出，分别：
[1.414213562373095,1.414213562373095,1.414213562373095,1.414213562373095,1.414213562373095,1.414213562373095,1.4142135623746899,1
浏览 1提问于2014-11-17得票数 0
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牛顿拉夫森无解
、、
我使用Newton的方法在Java中找到一个评估函数的根。我使用的是with循环，其终止条件如下：
while(Math.abs(eval_x / deriv_x) > epsilon)
显然，如果差值大于epsilon，它可能会产生一个无限循环。我应该用更大的值替换epsilon，还是应该包括一个计数器，当达到特定的大值时，它会中断while循环？
我想知道如何实现牛顿法的标准终止条件。
浏览 2提问于2015-03-10得票数 0
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我试图用C语言中的(NR)方法来解决一个函数的根的问题。我想找根的函数大多是多项式函数，但也可能包含三角函数和对数函数。
NR方法需要求函数的微分。实施差异化有三种方式：
象征性
数值
自动(子类型为正向模式和反向模式)。对于这个特别的问题，我想重点谈一谈前进模式)
我有成千上万的这些功能，都需要在尽可能快的时间内找到根。
从我所知道的一点来看，自动区分通常比符号更快，因为它能更有效地处理“表达膨胀”问题。
因此，我的问题是，在所有其他条件相同的情况下，哪种微分方法的计算效率更高:自动微分(更具体地说，是前向模式)还是数字微分？
浏览 4提问于2017-06-07得票数 2
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我试图通过使用牛顿的方法来完成这项工作，如下所述：使用以下代码，但问题是它只能给出高达16位小数的准确结果。我试着增加迭代次数，结果仍然是一样的。我最初的猜测是1。那么我如何提高答案的准确性(小数点后100位或更多)？谢谢。代码：
double x0,x1;
#define n 2
double f(double x0)
{
return ((x0*x0)-n);
}
double firstDerv(double x0)
{
return 2.0*x0;
}
int main()
{
x0 = n/2.0;
int i;
for(i=0;i<40
浏览 0提问于2011-12-14得票数 1
我必须用Laguerre的方法编写一段代码，以找到poly: f(x)=a4x4+a3x3+a2x2+a1x+a0，a4 a3 a2 a1 a0=-2 5 5 2 1的真实和复杂根，我得到了一些信息：
function y = laguerre (x,coef)
tol = 10^(-10);
%polynomial order
n = length(coef);
i = 0;
while (abs(polyval(coef,x)) > tol)
i = i + 1
x
polyval(coef,x)
%second derivative
a=polyval(polyder(polyd
浏览 1提问于2017-12-04得票数 1
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对于线性矩阵方程的求解，可以使用numpy.linalg.solve来实现LAPACK例程。
根据文档
DGESV computes the solution to a real system of linear equations
A * X = B,
where A is an N-by-N matrix and X and B are N-by-NRHS matrices.
The LU decomposition with partial pivoting and row interchanges is
used to factor A as
A = P * L
浏览 2提问于2017-06-21得票数 3
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我正在编写一个函数，它实现了在标量函数上求根的牛顿迭代，即求x使f(x)=0和x_(n+1) = x_n - f(x_n)/f'(x_n)。
f1和f1prime是计算f和f的句柄，x0是初始根估计，而tol是公差。我必须继续迭代，直到小于tol或超过10^5次迭代为止。这个函数的输出是x_n+1。而且.f(x)=3x^4-5x^3-12x^2，其中f'(x)=12x^3-15x^2-24x。
我现在的密码是..。
f1=@(x) 3*x^4 -5*x^3 - 12*x^2;
f1prime=@(x) 12*x^3-15*x^2-24*x;
n=0;
root=x0;
浏览 0提问于2014-10-09得票数 0
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这个是安卓应用程序中的，但这个问题一般也适用于Java/OOP。
在我的应用程序中，我有一个类作业，它表示用户要完成的作业。它的一个属性是status，它只能有三个值：“待办”、“挂起”或“完成”。
我希望允许将该应用程序转换成其他语言，因此我一直使用string-array的资源类型将这些值存储在XML中：
<string-array name="jobs_statuses">
<item>To be done</item>
<item>Pending</item>
<item>C
浏览 1提问于2014-03-12得票数 0
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我曾经相信scikit-learn的分类器(以及)会在训练前自动标准化我的数据。我过去认为这是因为正则化参数C传递给LogisticRegression构造函数:应用正则化(据我理解)没有特性缩放是没有意义的。为了使正规化正常工作，所有的功能都应该在可比较的尺度上。因此，我过去常常假设，当在训练数据LogisticRegression.fit(X)上调用X时，fit方法首先执行特性缩放，然后开始训练。为了测试我的假设，我决定手动缩放X的特性如下：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
浏览 2提问于2016-05-26得票数 4
1回答
取精确的值的根
、、、
我想知道如何(在任何编程语言中)取一个数字的精确n次根。当我使用物理计算器时，我可以输入类似sqrt(12)的内容(当然，格式很好)，并得到结果2 sqrt(3)。在将一个数字表示为numerator和denominator时，如何不仅使用平方根，而且使用任何类型的根来实现这一点。当然，我必须使用另一种表示，但我不知道一般情况下是如何工作的。
提前谢谢。
浏览 0提问于2015-10-23得票数 2
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在看了莫比乌斯带之后，我注意到它的方程非常简单，并试图将它添加到我的光线追踪器中。
我尝试了一种“天真”的方法，通过简单地生成连接在一起的N三角形来获得所需的形状。虽然这种方法有效，但其结果并不是很好：
📷
(顺便说一下，我的正常值可能有问题，但我不知道它是从哪里来的。)
我用PovRay试了一下，结果令人吃惊。在比我的时间小得多的时间里制作的完美光滑的条子。我很确定Povray是很好的优化，但我也认为它不会像我那样产生三角形。
📷
如果这可能有帮助，下面是实际使用的代码(C++)：
float step = .1f;
float halW = 0.5f;
_facets.clear();
浏览 0提问于2017-03-14得票数 8
我需要编写程序来找到一个数字的整数平方根，它有数千位长。我不能使用牛顿拉夫森，因为我没有数据类型来存储和除以这么大的数字。我在C中使用一个长数组来存储数字。有没有任何算法可以通过迭代这些数字来找到平方根呢？
编辑：
我不能像GMP那样使用外部图书馆。
浏览 0提问于2014-05-25得票数 8
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4回答
public class Sqrt {
public static void main(String[] args) {
// read in the command-line argument
double c = Double.parseDouble(args[0]);
double epsilon = 1e-15; // relative error tolerance
double t = c; // estimate of the square root of c
浏览 2提问于2012-01-23得票数 0
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SLSQP优化算法是如何工作的？
、、、、
我正在使用openMDAO中的SLSQP算法，但我在理解它的实际工作原理时遇到了问题。我只是在看常见的抛物面例子，它有2个设计变量，目的是最小化f，没有任何约束。通过打印出每次迭代的x，y和f的值(迭代可能不是正确的词)，我可以看到有时会对每个设计变量(x，y)使用前向有限差分来计算一阶导数。然后使用这些导数来找到下一个x和y值，但是我看不到模式。
另外，当我读到SLSQP方法时，二阶导数也是必需的。然而，我看不到它是经过计算的。让我给出一个输出的例子：
iteration 1:
x = 0
y = 0
f = 22
iteration 2:
x = 0.01
y = 0
f = 21.94
浏览 8提问于2020-01-19得票数 4
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我用牛顿法，所以我想找出六阶多项式所有六个根的位置，基本上是函数为零的点。
我在下面的图中找到了粗略的值，但是我想输出所有六个根的位置。我正在考虑使用x作为数组输入值，以找到这些位置，但不确定。我现在使用1.0来定位粗值。这里有什么建议吗？
def P(x):
return 924*x**6 - 2772*x**5 + 3150*x**4 - 1680*x**3 + 420*x**2 - 42*x + 1
def dPdx(x):
return 5544*x**5 - 13860*x**4 + 12600*x**3 - 5040*x**2 + 840*x - 4
浏览 1提问于2015-03-24得票数 1
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我是这个社区的新手。我有二维数据(x和y数据)。Y的每个数据点都可以使用某种方程建模，例如:y=d_ln(1+(exp(X))/(B_c))。我知道a和c的值。现在，为了将曲线拟合到数据，我将b和d的初始值设为1，我可以生成下面的曲线。
我知道，如果我把b按一定的比率增加，比方说，b= b+ .05，然后通过看图来减少d，那么我最终会用一些错误来匹配数据点。但这将是一种迭代方法，每次增加b值，并检查拟合误差。是否有任何优化或拟合技术来最小化ydata和y=d_ln(1+(exp(X)/(B_c))之间的误差，并给出能够以最小可能的误差生成曲线的参数值。你知道与这个问题有关的技术吗？谢
浏览 1提问于2017-10-02得票数 0
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一周来，我一直试图解决一个耦合微分方程组，并复制附图中所示的结果，但没有结果。我似乎得到了奇怪的结果，如所示。我似乎不知道我可能在做什么，wrong.The耦合微分方程组用Newman带求解。下面是到python实现的链接：。和另一个链接到原始图像的问题，如果附加的不够清楚：。现在我要做的是解决同样的问题，直接从离散方程中创建一个稀疏数组，使用交点和numpy的组合，然后用scipy的方法求解。下面是我的代码。我需要一些帮助来找出我做错了什么。
我在代码中将变量表示为c1 = cA、c2 = cB、c3 = cC、c4 = cD。方程2已被线性化，phi10和phi20是变量cC和cD的试值
浏览 1提问于2021-12-17得票数 1
我想找一个计算1/d的快速算法，其中d是双精度的(尽管它可以转换为整数)在许多算法(SRT，goldschmidt，newton raphson，...)中最好的算法是什么?我正在用c语言编写程序。
提前谢谢。
浏览 3提问于2013-06-23得票数 0
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本文尝试在MATLAB中求解一个基于解矢量的节点热源四面体有限元的热扩散问题。非线性方程组如下所示：
B_U‘+ A_U = q(T)
B为热吸附矩阵，A为电导率矩阵，Q为源项，U为温度。我使用亚当斯-巴什福思/梯形规则预测器-校正方案与Picard迭代，然后一个时间步长控制。源项的温度是在最后一步的温度和预测器的温度之间精确地计算出来的。以下是预测校正器代码的简化版本。源的计算是一个函数。
% predictor
K0 = t(n)-t(n-1);
Upre(dirichlet) = u_d_t(coordinates(dirichlet,
浏览 1提问于2014-12-05得票数 0
2回答
牛顿收敛法
、、
我试图用牛顿-拉夫森方法逼近多项式的根.我编写的代码如下所示：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
int main (){
double c, nq, nnq, nnnq, v, h, q, o;
o=2;
c=-0.55;
nq=-0.04625;
nnq=-0.55;
nnnq=1;
while(fabs(c-v) > 0.000001)
{
nq=((2*(o-1)+1)*(c)*(nnq)-(o-1)*nnnq)/((o-1)+1);
浏览 0提问于2018-05-14得票数 1
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