问题标签 [linear-equation]

我有 50 个观察值作为具有变量值的行和列。对于每个观察，我使用fsolve来求解未知变量q_iz。我正在尝试使用循环。我已经解决了第 1^{行的问题，但是当 MATLAB 转到第 2行时}会抛出错误。另外，我想存储维度的求解值k。(50,1)

我提出了一个更简单的代码来表示问题，如下所示：

脚本'qiz'是：

当我运行此代码时，它在第一行得到解决，但是当它进入第二行时抛出错误：

FZERO 无法继续，因为用户提供的 function_handle ==> qiz 失败并出现以下错误。试图访问 k(2,1)；索引超出范围，因为 numel(k)=1。

在 SymPy 中表达以下内容的最合适的方式是什么：

样本 'x[i]' 与 'i' 从具体 0 到符号 'N' 的总和。'x[i]' 本身应该是象征性的，即总是作为变量出现。

目标是在线性方程组中使用这些表达式。

示例（近似最小二乘法）：

给定一组样本 (x[i], y[i])，它们应该位于由 'y = m*x + a' 给出的线上。即，估计线由“m”和“a”确定。样本和估计线之间的误差可以由下式给出

现在，在导数“d/dm error(m,a)”和“d/da error(m,a)”中搜索零跃迁可提供最小距离。我怎样才能找到同情的解决方案？

我有一个线性不等式/等式系统要在 Matlab 中求解，我使用linprog. 由于某些不等式是严格的，因此我使用非常小的成本eps来获得严格的包含，如此处所述

下面的函数solve在为 提供值后求解系统eps。

我相信（但我不知道如何分析地表明它linprogr）是我在函数内部的算法中放入的不等式/等式solve使得 Matlab 产生的解决方案将满足另一个不等式，如下所示：

我相信解决方案p1,p2,p3将提供check=1。

问题：如上所述，我不知道如何分析地表明这一点；有没有办法产生令人满意的数值论证？或者，你能扼杀我的信念并提供解决方案p1,p2,p3吗check=0？

我被设置了一个问题，要求我解决一个线性方程组。在问题中，我应该设置一个矩阵 A 和列向量b来求解方程 A x = b，其中x是列向量 (wxyz)。

这是我到目前为止所做的，但是我知道 MATLAB 给我的答案是不正确的，因为正确的解决方案应该是 w=10.5、x=9、y=2.5、z=6。

有人可以指出我正确的方向/告诉我哪里出错了吗？（我对 MATLAB 还很陌生，所以对此非常不确定）。谢谢。

我正在尝试编写一个可以输入 3 个 long int 变量 a、b、c 的代码。代码应该找到所有整数 (x,y) 使得 ax+by = c，但输入值最大为 2*10^9。我不确定如何有效地做到这一点。我的算法是 O(n^2)，这对于如此大的输入来说真的很糟糕。我怎样才能做得更好？这是我的代码-

我遇到了这个矩阵乘法问题，其中 M 是一些具有已知值的非奇异 3x3 矩阵（即 M = sympy.Matrix([[1, 0, 0],[0, 2, 0],[0, 0, 3]])) C 是一个待确定的 3x3 矩阵，N 的形式如下： 1. N 的第 1 行和第 3 行与 C 相同（例如 N.row(0)[i] = C.row( 0)[i] for 0<=i<=2) 2. N的第2行的元素是M中对应列的和（例如N.row(1)[1] = sum(M.col (1)))

在网上搜索一种将这个问题表达为方程组的方法后，我什么也没找到。我一直在尝试使用符号矩阵和通过或通过解决三个不同的系统来解决这个问题，形式为 Ax=b，每个系统由 C 中的一行乘以 M 和 b 作为 N 中的一列组成，使得 A = MT, x = (C.row(i)).T 和 b = N。

象征性地解决它导致了一个甚至无法理解的荒谬表达式，我无法从中获得数字解决方案。

我最近的尝试如下：

调用它会产生以下结果：

我在 Matlab 中有一个大约 2000 个稀疏方程的线性系统。对于我的最终结果，我只需要其中一个变量的值：其他值无关紧要。虽然简单地求解方程并提取正确的变量并没有真正的问题，但我想知道是否有更快的方法或 Matlab 命令。例如，只要计算出所需的变量，程序原则上就可以停止运行。

有没有人知道这是否可能，或者继续解决整个系统是否会更容易？

我需要证明这个方程组没有解（原因是它是超定的）。在 Coq 中有简单的方法吗？即战术或图书馆？

我正在尝试求解一维泊松方程，以模拟电容器电介质中 10 微米间隔的电势。我遇到的主要问题是红色/黑色 Gauss-Seidel 代码似乎并没有真正更新潜在矩阵中的值，因此不会收敛。

我正在尝试在稀疏线性方程上并行化高斯消除。我在互联网上的任何地方都找不到数据来测试。如果您可以提供指向此类数据集的链接，那就太好了。

也有人可以解释一下稀疏线性方程是如何产生的，也就是说，实际上是什么问题产生了这样的方程。

提前致谢。