MIT计算机编程导论笔记(第六课)

本文探讨了二分查找算法及其在有序线性数据中的应用,同时介绍了牛顿法求解平方根问题的过程。重点阐述了非标量型数据的特点,如元组和字符串,并详细解释了不同类型的列表操作,包括追加、删除和内存分配。此外,文章还提供了计算机处理非精确计算的注意事项。

二分查找:结果在某条线上的一点,这条线的数值为正序排列。通常从中值开始并确定大小。

使用函数的便利性:利于调用,调试和测试。

max(x, y): 取得x和y当中的最大值

牛顿法: 曲线中取一点猜测值以及这一点上的切线,下一次的猜测值取切线与X轴的交点.

                   取交点的方法:通过切线的斜率,斜率可通过求导获得。

         即guess<i+1> = guess<i> - f(guess<i>)/2guess<i>

         Eg:求16的平方根。

公式为f(guess) = guess**2 - 16

                   首先猜测3: f(3) = 9 – 16 = -7

                   第二次的猜测值:guess = 3 – (-7)/2*3=3+7/6

**计算机的答案不一定准确!!

非标量型数据(non-scalar types):

元组,字符串。

关键性质:不可变(immutable)

         可变类型:列表(list)

                   列表的内存分配

                   list.append(…)  #向列表中添加元素

                            append命令将列表作为元素添加入另一个列表,+将两个列表相连接。

                   List.remove(…)  #删除列表元素

转载于:https://www.cnblogs.com/scythe/articles/2091795.html

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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