问题标签 [mathematical-expressions]
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wolfram-mathematica - 如何在mathematica中进行搜索和替换?
我正在寻找学习如何搜索多项式并替换包含在有限点列表 {P[a,b], P[c,d],... 中的所有点 P[x,y]将 P[x,y]} 替换为 (q+ab) 等项,并将列表中未包含的所有点 P[a,b] 替换为不同的项 (w+cd)。
这是我一直在尝试的一些代码...
K[poly_, pairs_] :=
poly //. IF[MemberQ[pairs, P[a_, b_]], P[a_, b_] :> (q+xy),
P[a_, b_] :> (w+cd)]
在哪里 //。是通过所有对替换,IF 条件用适当的术语替换对,并且 MemberQ 检查对 P[a,b] 是否在给定列表中,'pairs'
为了验证任何建议,输入
应该输出
预先感谢您的任何帮助!
r - 用于数学建模的免费软件。R是一个好人吗?
我正在寻找用于数学建模的免费软件。
以下是我可能愿意使用此软件实现的目标列表:积分函数、求解微分方程、图论、分析无限级数、局部稳定性分析、泰勒级数、获取特征向量、计算方程组的长期行为, ETC...
这是一个相关的 SE 帖子。我很惊讶没有人建议 R。我目前是 R 用户并且已经将 R 用于图论。因此,我也希望使用 R 来进行其他数学建模。R 在数学建模方面的效率是否低于 Sage、SimPy、Mathematica 等?为什么?你知道一本解释如何用 R 进行数学建模的手册吗?
谢谢
c++ - C++ 业务规则表达式解析器/评估
C++
我正在寻找支持数学和业务规则表达式和评估的可移植轻量级库的建议。我了解C++
在STL
.
基本要求如下:
要评估的表达式将由数字和字符串以及表示数字或字符串的变量组成。
一些表达式预计每秒会被评估多次(1000-2000 次),因此需要对表达式进行高性能评估。
最初是我公司的项目,我们将所有业务规则编码为派生自基本表达式类的类。问题是随着表达式数量的增加,这种方法不能很好地扩展。
我搜索了一下,但我能找到的大多数“库”都是调车场算法的非常简单的例子,大多数表达式解析器在同一步骤中执行解析和评估,这使得它们不适合连续重新评估,并且大多数只支持数字。
我在找什么:
- 用 C++(C++03 或 C++11)编写的库
- 稳定/值得生产
- 快速评估
- 便携(win32/linux)
- 关于构建高性能业务规则引擎的任何建议。
示例业务规则:
'rule_result = (remaining_items < min_items) and (item == "沙滩球")'
c++ - c++ 如何评估涉及双精度数据类型模数的数学表达式?
在以下代码中,无法评估表达式,因为编译器给了我一个错误
我知道 fmod(x,y) 函数可以用于双打,但表达式不会保持不变,是否有其他方法可以做到这一点,或者我需要自己制作一个表达式评估器。如果是这样,那怎么办?我是 C++ 新手,请帮忙,为什么编译器不够智能?
java - 如何在不使用正则表达式的情况下解析操作数和运算符的数学表达式并解决它?
我有一些数学表达式作为 Java 字符串(100 % 6)* 7 =
和Sin(45) + log 100 – 3 ^ 5 =
. 我想在操作数和运算符上解析这些然后解决它们。
但我不想使用 Java 正则表达式。什么是最好的解决方案?
wolfram-mathematica - 理解 Mathematica 中微分方程的解
我得到了一个使用 DSolve 的解决方案:
'.' 是什么意思?意思和'()'?例如,'2.+k(-1.-2.t)' 的情况是什么意思?如何将其转换为正常的数学符号?
logical-operators - 这个表示怎么称呼?
如果我告诉你以下
表示xor
2 个参数之间的运算X
,您如何为逻辑运算命名这种逻辑/数学表示?
概括编程世界中使用的所有常见逻辑操作的属性的表有一个特殊的名称?对于财产,我的意思是X ⊕ X = 0
.
python - 队列总和然后在最后显示
我试图将一些数学表达式排队到 python 的某个地方,然后最后我想展示它们的总和。
我正在尝试做这样的事情:
可能吗?
c++ - 什么是处理布尔代数方程的好数据结构?
我正在创建一个程序来计算布尔代数方程的真值。我需要找到一个好的数据结构,它能够正确处理涉及 AND、OR、NOT 和括号的方程的运算顺序。公式将由用户输入。
python - 列表列表上的Python点乘列表,不使用numpy
我对 python 很陌生,因此我对数组很感兴趣,我对一个相当简单的问题感到震惊。我有一个列表列表,如下所示:
我想将每个列表的元素相乘。就像是:
想知道我是否可以在不使用 numpy/scipy 的情况下完成上述操作。
谢谢。