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有没有办法找到具有特定根的多项式，即 17、29、33 等。多项式应该满足所有这些值。是否有任何可用的编程库来实现这一点。

我不断收到这些棘手的面试问题。这个真的让我很困惑。

你得到一个函数poly，它接受并返回一个int. 它实际上是一个具有非负整数系数的多项式，但你不知道系数是什么。

您必须编写一个函数，使用尽可能少的调用来确定系数poly。

我的想法是使用递归知道我可以得到最后一个系数poly(0)。所以我想用 替换poly，(poly - poly(0))/x但我不知道如何在代码中执行此操作，因为我只能调用poly. 任何人都知道如何做到这一点？

我有这组变量：

我想在matlab中进行二元回归，但不知道该怎么做，有人可以帮助我吗？线性或多项式回归的结果必须在这两个类之间，存储在 y 中。

有人可以帮我在 C# 中实现这个计算序列吗？

我正在寻找一个图书馆或计算机代数系统，这将有助于计算环中多项式的运算

其中F_2是 2 元有限域，是从中的所有元素生成的<f^2 - f>理想值。（我认为/希望/我很确定这是使用 xor 作为 + 和作为 * [维基百科] 的布尔代数环）。f^2 - ffF_2[...]

例如，

我在 Haskell 中为此编写了代码，但不幸的是性能不是很好。

注意：标题“仿射 k 代数”来自 Eisenbud 的 Commutative Algebra with a View Toward Algebraic Geometry 书 p。35; 如果有更好的名字，请编辑问题，谢谢！

我收到带有注释的错误（指定错误）。

我有一个由 2 个多项式组成的系统，有 2 个变量，具有复系数。一般情况由有限数量的复数对组成。

在 Mathematica 中适用于低阶多项式，但找到所有根所需的时间似乎是指数的，2^deg。是否有更有效的 NSolve 替代方案？用其他语言？我们的目标是在15-25的范围内，越高越好。

我有一个问题，我使用线性最小二乘法将高阶多项式拟合到（不是很）嘈杂的数据。目前我正在使用 15 - 25 左右的多项式阶数，效果出奇的好：依赖性非常接近线性，但对“非常接近”进行建模的准确性至关重要。我正在使用 Matlab 的 polyfit() 函数，并且（显然）对 x 数据进行规范化。这通常工作正常，但我遇到了一些最近的数据集的问题。拟合多项式在 x 数据区间内具有极值。对于我正在处理的应用程序，这是一个非否。多项式模型在 x 区间上必须没有固定点。

所以我需要为最小二乘问题添加一个约束：拟合多项式的导数必须在已知 x 范围内严格为正（或严格为负 - 这取决于数据，但简单的线性拟合会很快告诉我哪个是的。）我已经快速浏览了可用的优化工具箱功能，但我承认我不知道如何去做。有没有人有什么建议？

[我很欣赏这个数据可能有比多项式更好的模型，但在短期内改变模型的形式是不可行的]

[结束语：我终于可以替换这个糟糕的多项式模型了！我将采用Jonas Lundgren出色的SPLINEFIT代码采用非参数方法，样条平滑。这样做的好处是我已经在最终用户应用程序中使用样条模型，所以我已经有 C# 代码可用于评估样条模型]

在 Mathematica 中，我尝试检查多项式的某些条件，其参数在一个范围内变化。我的计算是五阶的，但我做了一个简单的计算来显示我的需求。

当我创建一个以整数为参数的多项式时，我使用Reduce它，它给了我正确的答案。

但是当我在多项式中使用实数时，Reduce它不起作用并给出了这个错误：

Reduce 无法解决系数不精确的系统。答案是通过求解相应的精确系统并将结果数值化而获得的。

任何人都可以帮忙吗？

Given a set S with n elements, and an integer k. I need to find the sum of products of all n choose k pairs. That is, if S = {1,2,3,4} and k = 2, then I am looking for P = 1*2 + 1*3 + 1*4 + 2*3 + 2*4 +3*4. Note that product-pairs constitute the set -- taking k distinct elements from a set of n elements. I can formulate a simple dynamic programming version of this:

That is, take n-1 elements and choose k-1 and add a_{n} as well as leave out a_{n}. Is there some nice theory to find a closed form solution to the above problem? I am a bit lacking on advanced maths, though programming excites me. I was able to derive the aforementioned DP but could not proceed to a closed form which I hope there is!