python 线性代数:解多元一次方程

以矩阵的视角解多元一次方程组——矩阵消元 由普通消元方法引入到矩阵消元 阅读详情
因为在程序化交易策略中使用了网格算法进行交易,因为在网格中想设置动态资源大小的问题,所以就想到使用抛物线的分布方法来对网格资金配置进行分配。
比如我的网格最大值设置为1540,最小值设置为1404,中间值设置为1472,我假定大部分价格波动都是在中间产生。所以在中间部分想分配大一些的资金,而在最大值和最小值部分分配少一些资金。我的想法是在1472处分配0.5,1504和1404网络处都只分配0.01的资金。这样我就得到了一个开口向下的抛物线。
这样我就已知抛物线上的三点,(1404,0.01),(1472,1),(1540,0.01).我们要把这三个点代入抛物线的方程来得到抛物线的方程系数,进而就可以得到其他任件点上的资金全配值了,抛物线的一般方程如下:
y = ax^2+bx+c
将三个点代入后得到一个三元一次方程组:
0.01 = 1404*1404*a + 1404*b + c
0.5   = 1472*1472*a + 1472*b + c
0.01 = 1540*1540*a + 1540*b + c
只要我们解出这个方程组就可以得到抛物线的方程了。

下边使用python的numpy库中的代性代数函数对这个三元一次方程组求解。方法如下:
转自: http://jingyan.baidu.com/article/f3e34a128c93aef5eb653502.html
用python的numpy包中的linalg.solve()方法解多元一次方程,如果你对矩阵解方程非常熟悉,那么现在只是学习一下这个函数就好了。如果你不是很熟悉用矩阵解方程,你需要看一下线性代数的课本。

数学建模实战:Python递归与LINGO优化求解多元一次方程 多元一次方程组(线性方程组)是数学建模与科学计算的基础,其标准形式Ax=b描述了变量间的线性关系。求解原理涉及矩阵运算,如高斯消元、矩阵求逆,但在实际工程中,常面临病态、欠定或超定等非标准情形,需采用最小二乘法、正则化等数值方法。该技术的核心价值在于将现实世界的资源分配、经济预测、供应链优化等问题转化为可计算的数学模型。在应用场景上,对于存在复杂递归、动态反馈的系统(如区域经济互动、多级库存模拟),Python凭借其灵活的迭代与递归编程能力,能直观实现数值求解与过程模拟;而对于具有明确目标函数与约束的优化问 阅读详情

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