python⽜顿迭代法求⽅程的根_python实现迭代法求⽅程组的
根过程解析
python实现迭代法求⽅程组的根过程解析
这篇⽂章主要介绍了python实现迭代法求⽅程组的根过程解析,⽂中通过⽰例代码介绍的⾮常详细，对⼤家的学习或者⼯作具有⼀定的参考学习价值，需要的朋友可以参考下
有⽅程组如下：
迭代法求解x，python代码如下：
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
A = np.array([[8, -3, 2], [4, 11, -1], [6, 3, 12]])
b = np.array([[20, 33, 36]])
# ⽅法⼀：消元法求解⽅程组的解
result = np.linalg.solve(A, b.T)
print('Result:\n', result)
# ⽅法⼆：迭代法求解⽅程组的解
B = np.array([[0, 3/8, -2/8], [-4/11, 0, 1/11], [-6/12, -3/12, 0]])
f = np.array([[20/8, 33/11, 36/12]])
error = 1.0e-6
steps = 100
xk = np.zeros((3, 1)) # initialize parameter setting
errorlist = []
for k in range(steps):
xk_1 = xk
xk = np.matmul(B, xk) + f.T
print('xk:\n', xk)
errorlist.append((xk-xk_1))
if errorlist[-1] < error:
print('iteration: ', k+1)
break
# 把误差画出来
x_axis = [i for i in range(len(errorlist))]
plt.figure()
plt.plot(x_axis, errorlist)
结果如下：
以上就是本⽂的全部内容，希望对⼤家的学习有所帮助，也希望⼤家多多⽀持我们。
时间： 2019-11-24
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on) 1:⼆分法 求根号5 a：折半: 5/2=2.5 b：平⽅校验: 2.5*2.5=6.25>5，并且得到当前上限2.5 c：再次向下折半:2.5/2=1.25 d：平⽅校验:1.25*1.25=1.5625<5，得到当前下限1.25 e：再次折半:2.5-(
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import numpy as np import time 1.1 Gauss-Seidel迭代算法 def GaussSeidel_tensor_V2(A,b,Delta,m,n,M):
start=time.perf_counter() find=0 s(n) s(n) m1=m-1 m2=2-m for i in range(M): print('X',X) py(X) #迭代更新 for j in range(n): py(A
⼀.多层前向神经⽹络 多层前向神经⽹络由三部分组成：输出层.隐藏层.输出层，每层由单元组成: 输⼊层由训练集的实例特征向量传⼊，经过连接结点的权重传⼊下⼀层，前⼀层的输出是下⼀层的输⼊：隐藏层的个数是任意的，输⼊层只有⼀层，输出层也只有⼀层: 除去输⼊层之外，隐藏层和输出层的层数和为n，则该神经⽹络称为n层神经⽹络，如下图为2层的神经⽹络: ⼀层中加权求和，根据⾮线性⽅程进⾏转化输出：理论上，如果有⾜够多的隐藏层和⾜够⼤的训练集，可以模拟出任何⽅程: ⼆.设计
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1.1 预测函数的表⽰ 1.2参数的求解 ⼆.代码实现 函数sigmoid计算相应的函数值:gradAscent实现的batch-梯度上升，意思就是在每次迭代中所有数据集都考虑到了:⽽stoGradAscen
注释⽤于说明代码实现的功能.采⽤的算法.代码的编写者以及创建和修改的时间等信息. 注释是代码的⼀部分，注释起到了对代码补充说明的作⽤. Python注释 Python单⾏注释以#开头，单⾏注释可以作为单独的⼀⾏放在被注释的代码⾏之上，也可以放在语句或者表达式之后.
#Give you a chance to let you know me print("Give you a chance to let you know me") say_what = "this is a d
最⼩⼆乘法Least Square Method，做为分类回归算法的基础，有着悠久的历史(由马⾥·勒让德于1806年提出).它通过最⼩化误差的平⽅和寻数据的最佳函数匹配.利⽤最⼩⼆乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平⽅和为最⼩.最⼩⼆乘法还可⽤于曲线拟合.其他
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j++ { cccc = cccc + 1 } ch
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