[输入1] 2.00000, 10 [返回1] 1024.00000 [输入2] 2.10000, 3 [返回2] 9.26100 [输入3] 2.00000, -2 [返回3] 0.25000 [输入1] 4 [返回1] 2 [输入2] 8 [返回2] 2 说明:8的平方根是2.82842...,由于返回类型是整数,小数部分将被舍去。 int) int { left, right := 0, input result := 1 for left <= right { mid := (left + right) / 2 int { left := 0 right := input result := 0 for left <= right { mid := (left + right) / 2 [输入1] numerator = 1, denominator = 2 [返回1] "0.5" [输入2] numerator = 2, denominator = 1 [返回2] "2" [输入3]
1 比如执行test.py: 2 3 python test.py 4 1、python解释器先启动,因而首先加载内置名称空间 5 2、执行test.py文件,然后以文件为基础,加载全局名称空间 6 6 7 def func2(): 8 print(b) 9 # print(a) 10 11 func1() 12 func2() 上面这段代码虽然简单 而b属于全局名称空间,属于全局变量,因此其可被func1和func2调用。 1 def func1(): 2 n = 0 3 4 def func2(): 5 nonlocal n 6 func1里嵌套了一个函数func2,func2调用了func1的内部变量。
articleId=134531933 常用内置数学函数 1.求绝对值函数abs,用法: a=abs(-9) print(a) #函数返回其绝对值 2.将整数转换为二进制字符串bin函数: print (bin(9)) #结果0b1001 3.返回整数对应的ASCLL函数的字符chr函数 print(chr(65)) #输出结果:A 4.返回商和余数divmod函数 print(divmod(9, 2) round函数 a = 1.23456789 print(round(a,2)) #运行结果:1.23 print(round(a,3)) #运行结果:1.235 print(round(a,4)) # 需要在最前面加上import math来导入math模块 1.引用圆周率pi import math a = math.pi print(a) #运行结果:3.141592653589793 2. e的x次次方 print(math.exp(2))# 运行结果:7.38905609893065
一道级数收敛的综合问题 已知 \displaystyle\dfrac{a^{'}_{n}(x)}{\cos x}=\sum_{k=1}^{n}(k+1)\sin^{k}x , x\in[0,\dfrac{\pi}{2} ) , a_{n}(0)=0 . (1)证明数列 \{a_{n}(1)\} 收敛;(2)若级数 \displaystyle\sum_{n=1}^{\infty}(-1)^{n}\dfrac{1}{n^{ sin x+3\sin^2 x+\dotsb+(n+1)\sin^n x]d(\sin x)\\ &=(\sin^2 x+\sin^3 x+\dotsb+\sin^{n+1}x)|_{0}^{1}=\sin ^2 1+\sin^3 1+\dotsb+\sin^{n+1} 1\\ &=\sin^2 1\cdot\dfrac{1-\sin^{n}1}{1-\sin 1}\end{align*} 根据三角函数的有界性 \displaystyle a_{n}(1)<\dfrac{\sin^2 1}{1-\sin 1} ;综合上述,由单调有界准则知 \{a_{n}(1)\} 是收敛的; (2)令一般项 u_{n}=(-1
【高等数学】【2】导数与微分 1. 导数概念 1.1 导数定义 1.2 简单函数的导数 1.3 单侧导数 1.4 导数的几何意义 1.5 函数可导性与连续性的关系 2. 导数概念 1.1 导数定义 注意 1.2 简单函数的导数 1.3 单侧导数 1.4 导数的几何意义 1.5 函数可导性与连续性的关系 2.
-\dfrac{d^2x}{d^2t}e^{-\left( x-t \right) ^2}-2\left( x-t \right) \left( \dfrac{dx}{dt}-1 \right) e^{ -\left( x-t \right) ^2}=0 解得当 t=0 时, x=1 , \dfrac{dx}{dt}\bigg|_{t=0}=e+1 ,故 \dfrac{d^2x}{dt^2}\bigg |_{t=0}=2e^2 。 解:首先对等式两边对 x 求导,则 3x^2-3y-3x\dfrac{dy}{dx}+3y^2\dfrac{dy}{dx}=0 ,令 \dfrac{dy}{dx}=0 ,解得 y=x^2 或者 x=y^ 2 。
( \sqrt{1-x^2} \right)}=\underset{x\rightarrow 0}{\lim}\frac{\cos x-x^2\cos x-\sqrt{1-x^2}}{x^2}\\&=\ 2}+\underset{x\rightarrow 0}{\lim}\frac{1-\sqrt{1-x^2}}{x^2}\\&=-\frac{1}{2}-1+\frac{1}{2}=-1\end{align \sqrt{n^2-2^2}}+\cdot \cdot \cdot +\frac{1}{n+\sqrt{n^2-n^2}} \right) 解:记原式为 I \begin{align*}I&=\frac ) ^2}}+\frac{1}{\frac{2}{n}+\sqrt{1^2-\left( \frac{2}{n} \right) ^2}}+\cdot \cdot \cdot +\frac{1}{\frac cos ^2\frac{x}{2}}dx=}\frac{2\sqrt{2}}{\pi}\int_0^{\pi}{\cos \frac{x}{2}}d\frac{x}{2}\\&=\frac{2\sqrt
我们一般选择自己熟悉的这个方法就可以了,不然如果一个方法在不同的模块里面的这个名字是一样的,这个时候你有同时导入多个模块,这个时候就会冲突;关于第三方库的说明:内置模块直接导入,第三方库,需要使用这个pip包管理器进行这个库的安装;2.
因此我计划写2-3篇文章,尽可能介绍大学/本科数学的全面貌,并与我自己的AI相关的工作经验结合,聊一聊它们给我们工作带来的启示。 这是我们系列的第2篇。 应用数学:我可以运筹帷幄,我也可以亲力亲为 相比较纯数学而言,应用数学(Applied Math,根据丘赛的标准,计算数学也属于应用数学的范畴)就显得没有那么的唯心主义了,它依然具有数学中抽象的思维, 但我觉得,最适用于应用数学。 我自己碰巧是应用数学和计算数学这个方向出来的,四年的数学训练更多的是让我有了一种工具思想。事实上,即使是“应用”数学,目前的数学课其实也已经不太够用了。 可以看出,不管是应用数学,还是计算数学,它作为数学的本质并没有变化,依然需要很强的数学知识的铺垫,才能胜任这个学科。 毕竟我们还有数值积分和计算机呢…… Step 2: 常微分方程,实变函数,复变函数,概率论 纯数:抽象代数 应数:数值分析 统计:数理统计 学习完基本的数分高代(数学分析是3个学期,高等代数是2个学期)
2x}{\sqrt{1-x^2}}}\arcsin xdx&=-2\int{\frac{1}{2\sqrt{1-x^2}}}\arcsin xd\left( 1-x^2 \right) =-2\int{ \arcsin xd\left( \sqrt{1-x^2} \right)}\\&=-2\arcsin x\sqrt{1-x^2}+2\int{dx=}-2\arcsin x\sqrt{1-x^2}+2x 解: \max \{ x+2,x^2\} =\begin{cases}x+2& -1 < x < 2 \\ x^2& x\le -1\text{或者}x\ge 2\end{cases} 所以当 x \int{\max \left\{ x+2,x^2 \right\}}dx=\dfrac{1}{2}x^2+2x+C_2 ; 当 x\ge 2 时, \displaystyle \int{\max \ \left\{ x+2,x^2 \right\}}dx=\dfrac{1}{2}x^2+2x+C 当 x\ge 2 时, \displaystyle \int{\max \left\{ x+2,x^2
0, 0, 2]], [[0, 1, 2], [0, 0, 2]]])> b % a <tf.Tensor: id=117, shape=(2, 2, 3), dtype =int32, numpy= array([[[0, 1, 2], [0, 0, 2]], [[0, 1, 2], [0, 0, 2]]])> 可以看出 = array([[0., 2.], [4., 2.]], dtype=float32)> (2)指数运算 g = tf.constant([[2, 3], [2, 10]]) tf.pow )) b = tf.constant(np.arange(24),shape=(2,2,3,2)) a @ b <tf.Tensor: id=104, shape=(2, 2, 2, 2), dtype ),然后从最后端的形状数组元素依次往前比较,先是就是3与3比,结果是相等,接着1与2相比,因为其中一个为1,所以a的形状变成了(1,2,3),继续1与2比较,因为其中一个为1,所以a的形状变成了(2,2,3
文章目录 一、组合思想 2 : 数学归纳法 二、数学归纳法推广 三、多重归纳思想 一、组合思想 2 : 数学归纳法 ---- 数学归纳法 描述 一个与自然数相关的命题 P(n) , 根据不同的问题 证明时分为以下两个步骤 : ( 1 ) 归纳基础 : 先证明 归纳基础 , 如证明 P(0) 为真 ; ( 2 ) 归纳步骤 : 根据 数学归纳法的种类 , 进行不同方式的证明 , 这里有 第一数学归纳法 和 第二数学归纳法 两种归纳法 ; 2. 数学归纳法 : ( 1 ) 第一数学归纳法 : 从 P(n) 推导 P(n + 1) P(0) 为真 假设 P(n) 为真 , 证明 P(n + 1) 也为真 ( 2 ) 第二数学归纳法 ; 2.
在上篇内容中,记录了模糊数学的一些基础知识,本篇将运用部分知识来构建模糊综合评价。 文章目录 1.隶属函数的三种确定方法 1.1模糊统计法 1.2借助已有的客观尺度 1.3指派法 2.模糊综合评价 2.1一级模糊评价模型 2.2多级模糊评价模型 3.总结 1.隶属函数的三种确定方法 1.1 1.3指派法 最常用梯形分布: 2.模糊综合评价 主要确定因素集、评语集、权重集。 本身不难理解,通过例子即可体悟。 例2:通过指派法来确定模糊综合评价矩阵 2.2多级模糊评价模型 多级模糊评价,和单级大同小异。 例子: 3.总结 模糊综合评价比较简单,不需要通过编程计算。
然后输入下面的代码: for i in range(2): print("hello") 这里使用了range()函数,它是一个内置函数,通过变量i可以依次得到这个函数执行之后返回对象中所包含的东西 也就是说range(2)中以2为参数,得到了0-2的整数,但是不包含2。如果是range(10),这个函数返回值中就包含了0-10但不包含10的整数,即:0、1、2、3、4、5、6、7、8、9。 在上面的代码中,就意味着变量i可以先等于0,然后等于1,也就是要执行2次。 第一行,用for开始的,就是for循环。注意观察,这句以冒号结束。 然后空四个空格,再写语句print('hello')。 hello hello range(2)就重复了2次,你可以尝试其他数值,比如rang(10)是不是重复10次?自己试试。 把i的值打印出来,看看是不是跟上面分析一样? 把文件中的代码修改为: for i in range(10): print(i) 输出结果是: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 现在回到正方形的绘制,让我们来使用刚刚学会的循环语句实现
上一节程序员的数学笔记1--进制转换是介绍了进制,特别是十进制和二进制之间的转换,移位操作和逻辑操作。 今天介绍的是余数,看完本节笔记,你会发现生活中有很多东西都有余数的影子。 如下所示: f(x) = (x + MAX) mod size 比如对标号为 1 的记录,随机数是590199,那么计算结果是得到余数为 0,而标号为 101,随机数变成 627901,对应余数是 2。
---- 质数在很多的运算中都能给我们很大的帮助,是我们工作后期很好的一个数学帮手,那么我们需要对质数加深了解,那么这个小工具就能帮助我们来处理这些事情: 源码: 这里我进行了异常处理,处理的方式是无论输入什么错误的内容都会继续重新输入 title 质数查询与判断:") def isZhi(num): # 质数大于 1 if num > 1: # 查看因子 for i in range(2, 如果输入的数字小于或等于 1,不是质数 else: return False def baiZhi(size): count = 0 for i in range(2, print("是质数") else: print("不是质数") elif choose == "2" (2和3不计算在内,最后的数是孪中的也算在前面区间。) S2区间73——216,有素数27个,孪生素数7对。 S3区间217——432,有素数36个,孪生素数8对。
}{1+(\dfrac{x-y}{x+y})^2}\times\dfrac{-2x}{(x+y)^2}=-\dfrac{x}{x^2+y^2} ---- 设 z=e^{x^2+y^2}\sin xy , partial y} 解:依照上题, \displaystyle\frac{\partial z}{\partial x}=2xe^{x^2+y^2}\sin xy+ye^{x^2+y^2}\cos xy =(2x\sin xy+y\cos xy)e^{x^2+y^2} \displaystyle\frac{\partial z}{\partial y}=2ye^{x^2+y^2}\sin xy+xe^{ x})}{\partial y}=4xye^{x^2+y^2}\sin xy+4x^2e^{x^2+y^2}\cos xy+e^{x^2+y^2}\sin xy+2y^2e^{x^2+y^2}\sin {1}{\sqrt{x^2+y^2+z^2}}\cdot\dfrac{2x+2z\dfrac{\partial z}{\partial x}}{\sqrt{x^2+y^2+z^2}}=yz+xy\dfrac
随着深度学习(Deep Learning)在自然语言处理中应用的普及,很多人误以为word2vec是一种深度学习算法。其实word2vec算法的背后是一个浅层神经网络。 当我们在说word2vec算法或模型的时候,其实指的是其背后用于计算word vector的CBoW模型和Skip-gram模型。很多人以为word2vec指的是一个算法或模型,这也是一种谬误。 这种处理方式对应到数学上的形式是一个个离散的one-hot向量(除了一个词典索引的下标对应的方向上是1 ,其余方向上都是0)。 他在2013年一口气推出了两篇paper,并开源了一款计算词向量的工具——至此,word2vec横空出世,主角闪亮登场。 1 Word2Vec模型总述 ? 因此 Word2Vec 就 是针对这两点来优化神经概率语言模型的。Word2Vec 中两个重要的模型是:CBOW 模 型和 Skip-gram 模型。
从数学的角度抽象一下,上面这个游戏其实是在说随机变量X1,X2,⋯,Xn∼iidUniform(0,1),把这n 个随机变量排序后得到顺序统计量 X(1),X(2),⋯,X(n), 然后问 X(k) 的分布是什么 2.2 Beta-Binomial 共轭 魔鬼的第二个题目,数学上形式化一下,就是 X1,X2,⋯,Xn∼iidUniform(0,1),对应的顺序统计量是 X(1),X(2),⋯,X(n), 我们要猜测 2),⋯,X(n), 问 (X(k1),X(k1+k2))的联合分布是什么; 游戏3 完全类似于第一个游戏的推导过程,我们可以进行如下的概率计算(为了数学公式的简洁对称,我们取x3满足x1+x2+x3= 是为了数学表达简洁对称),我们要猜测 p→=(p1,p2,p3); Y1,Y2,⋯,Ym∼iidUniform(0,1), Yi中落到[0,p1),[p1,p2),[p2,1]三个区间的个数分别为 m1 LDA 数学推导中需要使用这个结论。
索引可以得到单个字符,而 切片 可以获取子字符串: >>> >>> word[0:2] # characters from position 0 (included) to 2 (excluded)'Py ' >>> word[2:5] # characters from position 2 (included) to 5 (excluded)'tho' 注意切片的开始总是被包括在结果中,而结束不被包括 这使得 s[:i] + s[i:] 总是等于 s >>> >>> word[:2] + word[2:]'Python' >>> word[:4] + word[4:]'Python' 切片的索引有默认值 ;省略开始索引时默认为0,省略结束索引时默认为到字符串的结束: >>> >>> word[:2] # character from the beginning to position 2 (excluded 例如, word[1:3] 的长度为2。