weixin_54581900的博客

7.1 插值7.1.1 插值方法1. Lagrange插值例7.1 编写函数Lag_intp(x,y,x0) ，实现Lagrange插值，其中x和y是两个具有相同长度的Numpy数组。def w(x, y, i, x0): p=1.0 for j in range(len(x)): if j==i: continue p *= (x0-x[j]); p /= (x[i]-x[j]) return pdef Lag_intp(x

注：整型规划部分有报错，未完成

5.1 线性规划的概念和理论1. 线性规划的一般模型上面的表达式中，第一个公式为目标函数，第二个公式为约束条件，其中,称其为价值向量（目标向量）；称其为决策向量；称其为资源向量；称其为约束条件的系数矩阵；（j=1,2,...,n）称其为约束条件的系数向量。线性规划模型的标准型为：2. 线性规划解的概念及理论线性规划的基本点就是：在满足一定约束条件下使预定目标达到最优。（1）可行解：满足全部约束条件的决策向量称为可行解；（2）可行域：全部可行解构成的集合；（...

4.1 随机变量的概率计算和数字特征4.1.1 随机变量的概率计算例4.1 设 (1）求P{2<X<6}；（2）确定c，使P{-3c<X<2c}=0.6from scipy.stats import normfrom scipy.optimize import fsolveprint("p=",norm.cdf(6,3,5)-norm.cdf(2,3,5))#做差，后减前f=lambda c: norm.cdf(2*c,3,5)-norm.cdf(-3*c,3,

学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（完成）

学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（已完结）