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一元二次函数的图像是一条抛物线，图像定点公式为(-b/2a,4ac-b*b/4a)，对称轴位直线x=-b/2a。
形如ax*x+b*x+c=0的一元二次方程，其求根公式为：
如果x1和x2是方程ax*x+b*x+c=0的两个根，那么
x1+x2=-b/a,
x1*x2=c/a，文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-691535.html
|x1-x2|=△/|a|文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-691535.html
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这里会用到线性代数里的一些知识，每次都是用起来看，用完了又忘，这里把一些可能用到的贴出来，用于快速理解算法里用到的公式等。 直线一般式 对于一元二次多项式，可以转换为线性方程组求解，我们一般写成矩阵形式 Ax = y。 Ax = y非一致方程和一致方程的求解 一致
x=a:t:b; y=f(x); plot(x,y,\\\'s\\\') 其中其中f(x)要代入具体的函数，也可以将前面已经定义的函数f(x)代入。a和b分别表示自变量x的最小值和最大值，即说明作图时自变量的范围，必须输入具体的数值。1表示取点间隔（增量)，因此这里的x,y是向量。s是可选参数，用来指定绘制曲线的线型
从1月到6月一直没更新，学习太忙辣。马上就要暑假了，今天是六一儿童节，所以抽出空来更新更新。 本文讲述的是1元1次方程，1元2次方程的python解法。只用给出一般形式的系数和常数，自动给出方程的解。还附带函数解析。 写作不易，支持一波~（好久没打这八个字了）
定义1 给定连续函数 f ( x ) f(x) f ( x ) ， x ∈ Ω ⊆ R xinOmegasubseteqtext{ℝ} x ∈ Ω ⊆ R 。设 x , x 1 ∈ Ω x,x_1inOmega x , x 1 ∈ Ω ， Δ x = x − x 1 Delta x=x-x_1 Δ x = x − x 1 称为变量 x x x 的 差分 。此时， x = x 1 + Δ x x=x_1+Delta x x = x 1 + Δ x 。称 f ( x 1 + Δ x ) − f ( x 1 ) Δ x
下面我们使用遗传算法尝试求解一元函数的最值 y = s i n ( x 2 − 1 ) + 2 c o s ( 2 x ) ， x ∈ [ 0 , 10 ] y=sin(x^2-1)+2cos(2x)，xin [0,10] y = s in ( x 2 − 1 ) + 2 cos ( 2 x ) ， x ∈ [ 0 , 10 ] 生成二进制数组，形状为（种群个体数，个体基因个数），即(m_population, L) 运行结果 将生成的二进制数组
目录 导数的定义 左导数和右导数 导数的几何意义和物理意义 几何意义 导数的几何意义--切线的斜率 物理意义 导数的物理意义——瞬时速度 基本初等函数导数公式 基本初等函数 常用基本初等函数导数公式 导数求解的四则运算法则 函数的求导法则 复合函数求导法则
目录 1. 一元多项式拟合 使用方法 np.polyfit（x, y, deg） 2. 任意函数拟合 使用 curve_fit() 方法 实例： （1）初始化 x 和 y 数据集 （2）建立自定义函数 （3）使用自定义的函数生成拟合函数绘图 polyfig 使用的是最小二乘法，用于拟合一元多项式函数。 参数说明： x 就是x坐标，
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梯度下降法，顾名思义即通过梯度下降的方法。对于一个函数而言，梯度是一个向量，方向是表示函数值增长最快的方向，而大小则表示该方向的导数。下面展示了用梯度下降法求解一元函数的MATLAB代码： syms x; y = @(x)((x-1).^2); % 定义一元函数 dy = diff(y,x); % 一元函数导数 x =
题型如下： 已知概率密度，求条件概率密度 已知x怎么样的情况下y服从的概率（或y怎么样的情况下x服从的概率），求f(x,y) 步骤：对于后两个，是在哪个字母的条件下，哪个字母就在后面。 即，如果是在x=？？？的条件下，那么就选图中第三条方法。 其中： 1、2条符合条件
