问题标签 [nonlinear-equation]
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pendulum - 在这个例子中，我使用 Quadrature 和特殊函数 `scipy.special` 计算了非线性周期
我试图构建一个图形，显示非线性周期（相对于线性周期，T0）作为初始位置的函数，θ0 和两种方法之间的差异。
(6.287114549357374, 5.232019262280119e-10)
和特殊功能：
(0.6363979153194195, 7.065436184110701e-15)
如何生成它们之间的误差差异图？在此处输入图像描述
python - 非线性决策边界 SVM
我需要你们帮助找到非线性决策边界。我有 2 个带有数值数据的特征，我做了一个简单的线性决策边界（见下图）
现在问题是我希望我的红线看起来像黑线：
我用于绘制红线的“方程式”是：
该模型是一个 SVM，我执行了一个 GridSearchCV 并得到了最好的估计器。我使用线性内核来获取模型系数和截距。
如果需要，我可以在方程中添加第三个维度。我的 df 中有很多可用的列。我只保留了两个最重要的（我通过查看模型的特征重要性得到了那些）。
最好的事情是，如果我可以有一个用于绘制决策边界的方程式，并且可以将其包含在我的数据集中，并将其用作“制裁”，例如方程式制裁的结果大于 0，则样本的目标为 1，否则为 0。
像这样（我用另一个模型制作的，但用于 3D 绘图）：
curve - 如何找到与数据集的模型方程拟合的曲线的优度？
在 Python 中，
如果以下是曲线拟合的方程，那么我们如何找到对应的SSE、R-squared、RMSE和adjusted R-square以获得拟合优度？
r - 如何在R中找到非线性方程组的严格正解？
我有一个带有 L+2 变量的方程组，看起来像：
zL = f(z0, ..., z(L-1)), z0 = g(zL), zl = h_l(z(l-1)) 对于 0<l<L, 并且 m(c)= 0 .
这里的函数 f,g,h_l (0<l<L) 和 m 是非线性的，我已经有一个方法fun_eq(z0,z1,...,zL,c)返回：
我想确定所有变量都严格为正的c(z0,z1,...,zL,c)的值。我尝试使用：
但一些解决方案被证明是否定的。有没有办法将我的解决方案空间限制为仅正 c(z0,z1,...,zL,c)？还是有其他方法可以解决具有正约束的非线性方程组？
r - 求解具有唯一解的非常大的非线性方程组（数值）
我遇到了一个非常大的非线性方程组，它看起来像：
- M'UM = A
- M'VM = B
其中 M、U、V 是未知d*d矩阵，A 和 B 是d*d具有以下性质的已知矩阵：
- U 和 V 是对角矩阵
- M 的主对角线元素全为 1
- A 和 B 是对称矩阵，它们的条目是已知的
- M' 表示 M 的转置。
请注意，（非线性）方程的总数和未知变量的总数是相同的，即。d(d+1) 准确地说。因此，它确保该系统具有独特的解决方案。
我试图通过R使用nleqslv和BB. 但是他们的文档没有涵盖以矩阵形式输入未知数的情况。在最坏的情况下，我们可以手动编写所有方程式，并使用上述软件包。但是，我正在寻找更好的方法。
任何帮助将不胜感激。即使有人建议其他一些可能在这方面有所帮助的编程语言或软件，那也没关系。谢谢你。