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令A表示其十进制表示不包含数字 0 的正整数集合。已知A中元素的倒数之和为 23.10345。

前任。1,2,3,4,5,6,7,8,9,11-19,21-29,31-39,41-49,51-59,61-69,71-79,81-89, 91-99,111-119, ...

然后取每个数字的倒数，并求和。

如何在数字上验证这一点？

编写一个计算机程序来验证这个数字。

这是我到目前为止所写的内容，我需要帮助来解决这个问题，因为这目前需要很长时间才能完成：

Java中的代码

假设你有一个由一堆坐标点定义的一般形状，这些坐标点形成一个看起来像圆形、椭圆形或一般闭合曲线的东西——你如何找到这些点所包围的区域？

我怎样才能解出这个方程

x ³ + x - 1 = 0

使用定点迭代？

我可以在网上找到任何定点迭代代码（尤其是在 Python 中）吗？

有没有我可以在网上找到的二等分方法，专门用于 python？

例如，给定这些方程，我如何使用二分法求解它们？

我被要求编写一个程序来使用定点迭代来求解这个方程（ x^3 + x -1 = 0 ）。

定点迭代的算法是什么？Python中是否有任何定点迭代代码示例？（不是来自任何模块的函数，而是带有算法的代码）

谢谢你

我正在寻找 64 位（无符号）立方根的快速代码。（我正在使用 C 并使用 gcc 进行编译，但我认为所需的大部分工作将与语言和编译器无关。）我将用 ulong 表示一个 64 位无符号整数。

给定一个输入 n 我要求（整数）返回值 r 是这样的

也就是说，我想要 n 的立方根，向下取整。基本代码如

不正确，因为向范围末尾舍入。简单的代码，例如

给出正确的结果，但比它需要的要慢。

此代码用于数学库，它将从各种函数中多次调用。速度很重要，但你不能指望温暖的缓存（所以像 2,642,245 项二进制搜索这样的建议就出来了）。

为了比较，这里是正确计算整数平方根的代码。

给定矩阵乘积C = A*B，有没有N^2办法估计 C 中的最大值？或者更确切地说，这样做的好方法是什么？

我想计算(1.0-p)^n其中 p 是 0 和 1 之间的双精度数（通常非常接近 0），而 n 是一个正整数，可能是数百或数千的数量级（可能更大；我还不确定）。如果可能的话，我很乐意为此使用内置的 Java java.lang.Math.pow(1.0-p, n)，但我有点担心在我感兴趣的值范围内这样做可能会导致准确性/精度的巨大损失。有没有人有粗略了解使用 Java 的实现可能会出现什么样的错误？我不确定在他们的实现中发生了什么（日志和/或泰勒近似？），所以我不能冒险一个很好的猜测。

我最关心的是相对误差（即偏差不超过一个数量级）。如果答案是 Java 的实现会产生太多错误，你有什么好的库推荐吗（但我希望这不应该是必需的）？谢谢。

令 D 为由一系列点 {x_i,y_i} (1<=i<=N) 界定的区域。（该区域不必是凸的，并且这些点应该沿着边界曲线。）

令 f 是在 D 上定义的函数，但我们只知道它在给定点集（有限和离散）上的值，例如 {x'_i,y'_i,f(x'_i,y'_i)} (1<= i<=N')。（给定的数据集不需要在 D 中“密集”。）

如何进行 f 对 D 的数值积分？

这是我的想法：
1）首先我们应该通过这些点系列之间的线段来近似 D 的边界。
2）然后我们应该对给定的数据集做一些插值。然而，二维插值并不总是可行的。然后我就卡住了。

你能帮忙吗？谢谢你。

我正在做一些浮点计算，结果并不像我希望的那样准确。

这是算法：

min_x、max_x 和 old_x 都是浮点数。我相信当我取最大值和最小值的平均值时会引入最大的误差，然后将误差乘以因子（可以是浮点数）。

我怎样才能最大限度地减少由于 FP 计算导致的错误，以便 new_x 尽可能精确？